Vers un modèle unifié de données entreposées et de données ouvertes liées. Concepts et expérimentations

• Published in: Ingénierie des systèmes d'Information 2017-01, Vol.22 (2), p.35
• Main Authors: RAVAT, Franck, SONG, Jiefu, TESTE, Olivier
• Format: Article
• Language: fre
• Subjects: Computer Science; Data analysis; Data sources; Data warehouses; Decision analysis; Decision support systems; Information Retrieval; Information Theory; Linked Data; Modelling; Representations
• ISSN: 1633-1311; 2116-7125
• DOI: 10.3166/isi.22.2.35-67

De nos jours, la plupart des systèmes d’aide à la décision (SAD) reposent sur un entrepôt de données (ED) construit à partir de données de production internes à l’organisation. Cependant, les analyses décisionnelles peuvent être sensiblement améliorées par l’ajout d’informations supplémentaires provenant de l’extérieur d’une organisation, notamment des données ouvertes liées (DOL). L’intégration de ces données dans un SAD peut offrir de nouveaux points de vue aux décideurs. Dans cet article, nous décrivons un nouveau modèle multidimensionnel, appelé Cube Unifié, qui offre une représentation conceptuelle générique des données entreposées et des DOL. Un processus en deux étapes est proposé pour construire un Cube Unifié. Dans un premier temps, les schémas publiés avec des langages de modélisation spécifiques sont transformés en une représentation conceptuelle reposant sur un même langage. La seconde étape consiste à associer les schémas précédemment définis pour former un schéma unifié. Un langage algébrique est proposé afin de permettre aux concepteurs de construire un Cube Unifié selon leurs besoins. Pour valider nos propositions, nous montrons comment un Cube Unifié 1) est construit sur des jeux de données réelles et 2) permet aux décideurs d’effectuer des analyses décisionnelles avec de multiples sources. Nowadays, most Decision Support Systems (DSS) rely on a Data Warehouse (DW) built with internal data sources. However, business analyses can be significantly enhanced by including complementary information coming from the outside of an organization, especially Linked Open Data (LOD). Integrating these data in a DSS can offer multiple perspectives to decision-makers. This paper provides a new multidimensional model, named Unified Cube, which offers a generic representation of both warehoused data and LOD at the conceptual level. A two-stage process is proposed to build a Unified Cube according to decision-makers’ needs. As a first step, schemas published with specific modeling languages are transformed into a common conceptual representation based on a generic modeling language. The second step is to associate together all schemas obtained after the first step to form a Unified Cube containing all useful information about an analysis subject. A high-level declarative language 36 ISI. Volume 22 – n° 2/2017 is provided to enable designers to build a Unified Cube according to their needs. To demonstrate the feasibility of the proposed concepts, we show how