IRIT - UMR 5505

Les problématiques de recherche sont ici centrées autour de la conception, le développement et l’utilisation de Systèmes d’Information Décisionnel (SID). De tels systèmes d’information visent à extraire les données d’une organisation et à les présenter de façon à faciliter les prises de décisions. De nos jours, ces systèmes reposent le plus souvent sur différents espaces de stockage pour les données décisionnelles : un Entrepôt de Données d’une part et des Magasins de Données d’autre part. Un entrepôt est un espace permettant de stocker les données nécessaires aux prises de décisions d’une organisation ainsi que leurs évolutions dans le temps. Un magasin est un extrait d’un entrepôt dédié à un métier ou une fonction particulière. Dans la mesure où chaque magasin est manipulé par un décideur, il est alors nécessaire d’offrir des modèles de données et des outils d’analyse décisionnelle facilitant l’accès et la manipulation des données. Les travaux de recherche se déclinent selon trois directions :

1. la modélisation des données décisionnelles : elle vise à définir les modèles de représentation des données décisionnelles pour les entrepôts et les magasins de données. Les modèles d’entrepôt permettent une représentation uniforme, non redondante, historisée et fiable des données décisionnelles issues de diverses sources (bases de données relationnelles, fichiers au format XML...). Les modèles de magasins reposent pour l’essentiel sur une représentation multidimensionnelle des données. Cette modélisation permet de représenter les sujets d’analyse (ventes par exemple) en fonction d’axes d’analyse (temps, produits, clients par exemple) ;
2. les méthodes de conception de SID : elles permettent de concevoir, d’implanter, d’alimenter et d’actualiser les différents espaces de stockage d’un SID. Elles font appel à des concepts, des formalismes et une démarche tenant compte des particularités de ce type de systèmes ;
3. les langages de manipulation de données multidimensionnelles : Ces études visent à proposer des langages de haut niveau dédiés aux différents utilisateurs (administrateurs, décideurs). Ces langages permettent de définir, de manipuler et de contrôler les données décisionnelles. Nos propositions reposent sur des bases formelles (algèbre) et ont abouti à des spécifications de langages textuels et graphiques.

Résultats et Expérimentations

En matière de conception, nos propositions ont été mises en œuvre et évaluées dans un cadre industriel en collaboration avec la société I-D6. Les résultats de cette confrontation nous ont permis d’ajuster nos procédures et algorithmes et ont abouti à un catalogue de patrons pour capitaliser le savoir-faire des experts.

En ce qui concerne la modélisation et la manipulation de données décisionnelles, nos propositions ont été déployées au sein de prototypes permettant l’implantation et l’analyse multidimensionnelle OLAP (On-Line Analytical Processing) de données décisionnelles.

Nous avons également effectué des propositions pour l’analyse de données médicales. Par exemple, notre collaboration avec, entre autres, l’association de médecins OUTCOME-REA a permis de proposer une solution pour prédire la survenue de complications nosocomiales. De même, nous participons au projet IAPA (Infrastructure d’Accès, de Partage et d’Analyse de données biomédicales) soutenu par l’IRIT en partenariat avec l’Institut Claudius Regaud afin de faciliter l’aide au diagnostic.

GRAPHIC-OLAP permet la conception de schémas multidimensionnels en constellation, la manipulation tabulaire via le cube de données et des requêtes graphiques, ainsi que l’analyse des données multidimensionnelles.