Meta-modeling, implementation and performance optimization of decision-support systems
Méta-modélisation, mise en oeuvre et optimisation des performances des systèmes décisionnels
Résumé
The works presented in this thesis relate to decision-support systems modeling, implementation and optimization. In fact, because of their scalability and complexity, decision-support systems require a very high cost and time to be implemented and maintained. On the other hand, although they are dedicated to analyze and store huge amount of data and despite the use of sophisticated OLAP tools, decision-support systems can experience significant performance degradation over time. Furthermore, storage and refresh strategies management becomes a tedious task.
Thus, the first contribution of this thesis is to elaborate a model-driven approach and provide tools for designing and modeling decision-support systems and also automating their development lifecycle. The proposed approach aims to reduce time and cost needed for the project development and maintenance, as well as ensuring its independency from the used platforms and facilitating the migration from a platform to another.
Our second contribution deals with OLAP cubes optimization. In this respect, we propose a horizontal partitioning approach based on the association rules. The proposed approach allows improving OLAP cubes performance and facilitating their maintenance.
Les travaux présentés dans cette thèse se situent dans le cadre de la modélisation, l’implémentation et l’optimisation des systèmes décisionnels. En fait, vu leur caractère évolutif et complexe, les systèmes décisionnels requièrent un coût et un délai de mise en place et de maintenance très élevés. D’autre part, bien que les systèmes décisionnels soient dédiés à l’analyse et le stockage de grands volumes de données et malgré l’utilisation d’outils décisionnels sophistiqués, les performances des systèmes décisionnels peuvent connaître des dégradations importantes au fil du temps. S’ajoute également, la gestion de l’espace de stockage et des stratégies de rafraîchissement qui devienne une tâche fastidieuse.
Ainsi, la première contribution des travaux de cette thèse est l’élaboration d’une approche dirigée par les modèles qui fournit une démarche et des outils permettant de concevoir et modéliser les systèmes décisionnels et d’automatiser leur cycle de développement. L’approche proposée vise ainsi à réduire le coût et le délai de développement et de maintenance. Elle vise également à garantir une indépendance vis-à-vis des plateformes utilisées et à faciliter la migration d’une plateforme vers une autre.
Notre deuxième contribution porte sur l’optimisation des cubes OLAP. A cet égard, nous proposons une approche de partitionnement horizontal basée sur les règles d’association. L’approche proposée permet, à la fois d’améliorer les performances des cubes OLAP et de faciliter leur maintenance.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)