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Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information Panorama de travaux autour de lintégration de données spatio-temporelles dans les hypercubes.

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1 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information Panorama de travaux autour de lintégration de données spatio-temporelles dans les hypercubes Anne Tchounikine, Maryvonne Miquel, Robert Laurini, Taher Ahmed, Sandro Bimonte, Virginie Baillot LIRIS – UMR CNRS 5205 Laboratoire d'InfoRmatique en Images et Systèmes d'information

2 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 2/20 Nos thématiques de recherche Acquisition des données Nettoyage, correction, filtrage Réconciliation syntaxique, sémantique Agrégation Modélisation multidimensionnelle Stockage Optimisation, indexation Maintenance Modèles danalyse Algèbre OLAP Fouille de données Interface Médical Environnemental Grille de calcul Spatio-temporel

3 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 3/20 Spatial OLAP Définition –Plateforme visuelle supportant lanalyse et lexploration rapides et faciles des données selon une approche multidimensionnelle à plusieurs niveaux dagrégation via un affichage cartographique, tabulaire ou en diagramme statistique [Bédard] Motivation –80% ~ des données transactionnelles contiennent une information spatiale –Lexploitation de cette information passe par : Sa représentation graphique La prise en compte dopérateurs spécifiques (spatiaux) –…qui augmentent les capacités décisionnelles : Information synthétique, visuelle Analyse de linfluence des facteurs géographiques, environnementaux

4 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 4/20 SOLAP Dimension spatiale –Ex : nb de patients de profil (…) présentant la pathologie (…) par région Mesure spatiale –Ex : ensemble des régions où apparaissent des profils de patients (…) Problématiques –Définition de modèles/des algèbres intégrant : des mesures spatiales des dimensions spatiales des données continues (2) –Interface navigation cartographique adaptée (3) représentation cartographique du résultat des référentiels instables (1) des données hétérogènes des opérateurs spatiaux

5 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 5/20 Dimension spatiale Médicaments Produit -code produit -nom produit… Année -code année Classe -code type -nom type -Nombre dunités Conso Département -num dept -nom departement Région -num région -nom région Temps Mois -code mois Localisation Hôpital -num hôpital -nom hôpital -Nb lits…

6 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 6/20 Mesure spatiale - dept - nombre depts Pathologie -nom -… Pathologie Mois -code mois Jour -code jour Temps Incidence -intervalle Incidence Surveillanc e

7 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 7/20 Référentiel instable : dimension spatiale évolutive (1) Problématique –Lhétérogénéité des données est aussi liée à leur structuration –La nature et lorganisation des données évoluent au cours du temps –Un référentiel unique ne simpose pas toujours –Les informations liées à lévolution temporelle des données font partie du processus décisionnel Exemples –Dimensions non spatiales Organisation dun service, nomenclature,… –Dimensions spatiales Découpage politique (RFA/RDA, Europe…)… Découpage multi-critères (foresterie*,...)… *[M. Miquel, Y. Bédard, A. Brisebois. Conception d'entrepôts de données géospatiales à partir de sources hétérogènes, exemple d'application en foresterie. Revue ISI-NIS, Special Issue Data warehousing, Volume 7-n°3/2002]

8 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 8/20 Modèle multidimensionnel m3 Version de membre –Évolution des instances dune dimension Dimension évolutive – Évolution de la structure hiérarchique des membres Relations de mapping – Conservation des liens de transitions entre versions de membre Indice de confiance – Description de la confiance associée aux mappings Version de structure –État valide et invariant de la structure multidimensionnelle sur un intervalle de temps Modes temporels de présentation – Modes qui peuvent être choisis pour représenter les résultats de requêtes multidimensionnelles Table de faits intégrant les différents modes temporels de présentation –Construite automatiquement à partir dune table de fait traditionnelle, des dimensions et des relations de mapping [M. Body, M. Miquel, Y. Bédard, A. Tchounikine, Handling Evolutions in Multidimensional Structure IEEE International Conference on Data Engineering, ICDE, March , Bangalore, Inde]

9 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 9/20

10 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 10/20

11 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 11/20 Entrepôt de données continues (2) Problématique –Observer les phénomènes naturels naturellement –Besoin danalyser les données à des granularités spatiales et temporelles très fines –Problème des valeurs manquantes

12 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 12/20 Entrepôt de données continues [T. Ahmed. Multidimensional Structures Dedicated to Continuous Spatio-temporal Phenomena. Proceeding of the 22nd British National Conference on Databases (BNCOD), 2005] temps valeurs résultat valeurs observées valeurs estimées Espace détude Capteurs de pollution input cube continu application de méthodes dinterpolation spatiales et temporelles cube discret Base de données

13 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 13/20 Interface de navigation : GéOlap (3) Fonctionnalités –Fenêtre pour la selection des mesures et des dimensions –Fenêtres multi-modales synchronisées tabulaire, graphique, cartographique –opérateurs classiques OLAP disponibles sur chaque mode

14 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 14/20 GéOlap

15 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 15/20

16 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 16/20 Gé-W-Olap Web form SOAPSOAP HTTPHTTP XML-A SOAPSOAP HTTPHTTP discover, execute XML Serveur.netClient web Ms Analysis Services

17 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 17/20 Mesure spatiale et objet spatial complexe (multi-facettes) - dept - nombre depts Département -map -nom dept -population -superficie -classe SP Pathologie -nom -… Pathologie Mois -code mois Jour -code jour Temps Incidence -intervalle Incidence Surveillanc e

18 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 18/20 Représentation visuelle Principes de « la graphique » [J. Bertin]

19 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 19/20 Extension de lalgèbre OLAP aux opérateurs SIG roll-up Opérateurs OLAP drill-down rotate clipping Opérateurs SIG distance touch Opérateurs SOLAP select min, max, sum, count,.. group-by Opérateurs SQL … … where

20 Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information 20/20 Conclusions Richesses des problématiques et des applications –Modèles, algèbres, stockage et optimisation, hétérogénéités des sources, interface … –Santé, phénomènes naturels, environnement, gestion du risque/prévention, … Objet spatial –Différentes « facettes » géométrique, descriptive, métrique discret, continu –Différentes représentations cartographiques zonal, ponctuel, linéaire variables visuelles représentation multiple et généralisation Solutions non spécifiques –Objet spatial vs objet « complexe » –Objet spatial vs objet multimedia –Objet spatial vs objet multi-représentation


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