Conception d’un modèle d’analyse multidimensionnelle de données spatialement continues (SOLAP raster) Analyse de hotspots de criminalité Jean-Paul Kasprzyk, doctorant Réunion du comité de thèse: Jean-Paul Donnay, Thérèse Libourel, Marc Simon, Jef Wijsen Novembre 2013

2 Plan de l’exposé Introduction: business intelligence Modèle SOLAP raster Application: analyse de hotspots de criminalité Performance d’un SOLAP raster Conclusions Formation doctorale

3 Plan de l’exposé Introduction: business intelligence Modèle SOLAP raster Application: analyse de hotspots de criminalité Performance d’un SOLAP raster Conclusions Formation doctorale

4 Les données: aspect transactionnel Introduction: business intelligence

5 Les données: aspect décisionnel Introduction: business intelligence Le volume des données numériques croit exponentiellement

6 Business Intelligence Introduction: business intelligence Architecture d’un système BI (Badard et al, 2009)

7 SOLAP Les outils SOLAP actuels ne gèrent l’information spatiale qu’à travers le mode vectoriel Pas de gestion de l’information spatialement continue Intérêt d’un SOLAP en mode maillé (raster) Introduction: business intelligence

8 Plan de l’exposé Introduction: business intelligence Modèle SOLAP raster Application: analyse de hotspots de criminalité Performance d’un SOLAP raster Conclusions Formation doctorale

9 Modèle SOLAP raster: généralités Objet de l’article « Le raster en tant que mesure dans un modèle SOLAP relationnel » Etat de l’art: (Miquel et al, 2002 ; Ahmed & Miquel, 2005 ; Vaisman & Zimanyi, 2009 ; Gomez et al, 2012) Principes de base Modèle Relationnel OLAP Schéma en étoile, en flocon de neige ou en constellation Cube de données = collection d’images géoréférencées couvrant un même territoire Une vue du cube = agrégation d’un ensemble d’images par opération locale de « map algebra » (Tomlin, 1983) La sélection des images à agréger dépend des dimensions non spatiales Modèle SOLAP raster

10 Relation fait raster Un raster O = r x c pixels de valeur v où et Une fonction de géoréférenciation : Propriété: Une relation fait raster F = collection de mesures raster de même domaine Modèle SOLAP raster Les dimensions non spatiales sont reliées à la table des faits comme dans un SOLAP classique

11 Fonction d’agrégation α appliquée entre pixels homologues Agrégation des mesures raster Agrégation de n rasters Agrégation d’un raster en une valeur unique Agrégation spatiale d’un raster Modèle SOLAP raster Fonction d’agrégation α appliquée sur l’ensemble des pixels de O Cas 1: intersection avec un raster binaire (objet spatial ) Cas 2: intersection avec un objet vecteur  Fonction d’agrégation α appliquée à un sous-ensemble de pixels de O

12 Schéma en étoile ou en flocon de neige Dimension spatiale liée par jointure spatiale Dimension non spatiale liée par jointure relationnelle Modèle SOLAP raster Fait_raster D1 D2 Dn D spatiales (raster ou vecteur) Schéma en étoile Jointure d’une dimension non spatiale d’un schéma en flocon de neige

13 Changement d’échelle Modèle SOLAP raster Fact_table Fact_table_SOFact_table_SE Fact_table_NOFact_table_NE

14 Schéma en constellation Même nombre de faits par table Toutes les mesures sont des images de même taille Une table des faits  une fonction de géoréférenciation Un niveau d’échelle  une résolution  (une bandwidth) Un jeu de dimensions spatiales raster par « coverage » Taille de l’entrepôt = F+4F+16F+32F+… Alternative: une seule table des faits avec plusieurs mesures raster Modèle SOLAP raster Dimensions non spatiales Dimensions spatiales vecteur Dimensions spatiales raster (F NO NE SO SE) Tables des faits

15 Représentations Une vue d’un cube raster correspond à l’agrégation des mesures raster selon les membres de plusieurs dimensions La représentation d’une vue dépend du nombre de dimensions visibles Modèle SOLAP raster « 0 » D 1 D 2D

16 Pourquoi du ROLAP? ROLAP: opérations dans un SGBD relationnel Traitements plus longs Grande capacité de stockage Supporte le format raster Modèle SOLAP raster Agrégation des donnéesSélection des données Temps de traitement relatifs d’un SOLAP raster Partie optimisée par un MOLAP  négligeable dans un SOLAP raster MOLAP: opérations dans un système multidimensionnel Traitements moins longs Capacité de stockage limitée Ne supporte pas (encore) le format raster

17 Plan de l’exposé Introduction: business intelligence Modèle SOLAP raster Application: analyse de hotspots de criminalité Performance d’un SOLAP raster Conclusions Formation doctorale

18 But de l’application Application: analyse de hotspots de criminalité Crime.csv Localisation Type de crime Date ETL Entrepôt Serveur M-SOLAP vecteur Serveur R-SOLAP raster Analyse de la criminalité spatialement discrète Analyse de la criminalité spatialement continue (hotspots)

19 Estimation de densité par noyau (KDE) Technique très populaire pour la génération et la visualisation de hotspots Hotspots utilisés, entre autres, en criminalité pour de la prédiction Principe: Transformation de données ponctuelles en un champ continu (raster) Chaque cellule a comme valeur une fréquence dépendant du nombre de points à proximité Les hotspots sont isolés par classification de l’image (quantiles) KDE Classification Application: analyse de hotspots de criminalité

20 Propriété d’un KDE Application: analyse de hotspots de criminalité + = Si sont de même taille, même résolution, et même « bandwidth »

21 Intérêt technique de l’application Performance d’un SOLAP raster diminue avec: Nombre de dimensions non spatiales Taille des images Génération de hotspots Nécessite peu de dimensions Type de crime Temps (espace) KDE nécessite deux paramètres Bandwidth: indépendant de la taille de l’image dépendant de l’échelle d’analyse Résolution: influence sur la taille de l’image MAIS peu d’influence sur le résultat  utilisation de « petites images » ( entre 200 et 600 ko non compressé )  (Chainey, 2013): 150 x 150  ArcGIS: 250 x 250 Application: analyse de hotspots de criminalité

22 Présentation des données Territoire d’environ 50km X 50km Année 2012 Fichiers CSV: Environ crimes Données par mois et par type de crimes Latitude / longitude en WGS84 Fichiers KML Environ 7600 polygones des zones de police par mois Application: analyse de hotspots de criminalité Données de criminalité londonienne provenant de la « Metropolitan Police » et de la « City of London Police »

23 Types de crime Type de crimeOccurrences Anti-social behaviour Other theft Violent crime Vehicule crime96843 Burglary94679 Criminal damage and arson60638 Drugs48659 Other crime48464 Shoplifting37068 Robbery35528 Public disorder and weapons30744 Application: analyse de hotspots de criminalité

24 Modèle conceptuel (UML) Crime_fact Force_boundary ID_crime Month Crime_type ID_force Month 0-N 1-N … Raster_fact 0-N1 ID_fact Month Crime_type Application: analyse de hotspots de criminalité Changement d’échelle SOLAP classiqueSOLAP Raster

25 Intégration des données Alimentation de la table « crime_fact » ( faits) Alimentation de la table « force_boundary » Suppression des données sans localisation Conversion latitude/longitude en « geometry » Projection dans British National Grid (SRID 27700) Suppression des données en dehors de la zone d’étude Etablissement du lien relationnel entre « crime_fact » et « force_boundary » Export de 132 shapefiles de points pour chaque croisement de dimension « crime_type- month » Génération de 132 images KDE Resolution: 300m Bandwidth: 1500m Alimentation de la table « raster_fact » Mise à jour des dimensions de la table « raster_fact » … Application: analyse de hotspots de criminalités

26 Vue raster_column Application: analyse de hotspots de criminalités

27 Comparaison SOLAP raster – SOLAP vecteur Application: analyse de hotspots de criminalité Addition des 132 images: environ 35 sec Sélection des entrées: environ 27 sec KDE sur les données: environ 52 sec TOTAL: environ 79 sec Entrepôt raster Entrepôt classique « Quelle est la répartition spatiale de la criminalité générale pour l’année 2012? »  Requête la plus lourde possible

28 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité « Quels sont les hotspots de criminalité liée à la drogue pour le premier trimestre 2012? » Stretch « standard deviation » Fact107 + fact207 + fact307

29 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité « Quels sont les hotspots de criminalité liée à la drogue pour le premier trimestre 2012? » Ajout de la couche « Pub raster »

30 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité - Slice couche « Pub raster » « Quels sont les pubs générateurs de criminalité liée à la drogue pour le premier trimestre 2012? » Zoom in Pub*(measure)

31 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité « Quels sont les pubs générateurs de criminalité liée à la drogue pour le premier trimestre 2012? » Soho Shoreditch Ajout couche « Pub point »

32 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité « Quels sont les pubs générateurs de criminalité liée à la drogue (poids: 2) et aux armes (poids: 1) pour le premier trimestre 2012? » Soho Shoreditch (2*(fact107+fact107+fact107)+(fact 106+fact206+fact306))*pub

33 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité «Quel est le nombre de crimes liés à la drogue et aux armes par force de police de mars 2012? » -Drill across -Add dimension force_boundary

34 3 mois plus tard… Application: analyse de hotspots de criminalité

35 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité « Quels sont les pubs générateurs de criminalité liée à la drogue pour le premier trimestre 2012? » Soho Shoreditch -Retour à la vue précédente (Fact107 + fact207 + fact307)*pub

36 « Quels sont les pubs générateurs de criminalité liée à la drogue pour le second trimestre 2012? » Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité Soho Shoreditch Cranbrook Estate (Fact407 + fact507 + fact607)*pub

37 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité « Quelle est l’évolution des pubs générateurs de criminalité liée à la drogue entre le premier trimestre et le second trimestre 2012? » Cranbrook Estate Soho Shoreditch -Evolution avec la vue précédente -Zoom out Mesure - mesure(-1)

38 Exemples de requête Application: analyse de hotspots de criminalité « Quelle est l’évolution des hotspots de criminalité liée à la drogue entre le premier trimestre et le second trimestre 2012? » Suppression de la dimension spatiale pub (Fact407 + fact507 + fact607) -(Fact107 + fact207 + fact307)

39 Prediction accuracy index (PAI) Indice utilisé en crime mapping pour évaluer la qualité de prédiction de hotspots PAI = PAI permet d’évaluer la qualité du paramètre « bandwidth » d’un KDE A exploiter pour optimiser le paramétrage des KDE au moment de l’intégration des données Rappel: une « bandwidth » par niveau d’échelle pour garder des images comparables Optimisation du paramétrage des KDE Application: analyse de hotspots de criminalité (nombre de crimes dans hotspots / nombre de crimes total) (surface de hotspot / surface d’étude)

40 Plan de l’exposé Introduction: business intelligence Modèle SOLAP raster Application: analyse de hotspots de criminalité Performance d’un SOLAP raster Conclusions Formation doctorale

41 Contrainte de performance d’un OLAP OLAP report: groupement de chercheurs sur le OLAP créé en 1994 Définition du OLAP en 5 mots-clés Fast Requête simple < 1 sec Requête basique < 5 sec Requête complexe < 20 sec Analysis Shared Multidimensionnality Information Performance d’un SOLAP raster

42 Performance d’un SOLAP classique Performance d’un SOLAP raster Nombre de faits Nombre de données

43 Performance d’un SOLAP raster Temps d’agrégation Taille des rasters

44 Performance d’un SOLAP raster Nombre de faits Nombre de membres

45 Performance d’un SOLAP raster Nombre de dimensions non spatiales Nombre de faits

46 Garcia Gutierrez & Baumann, 2008: Pré-agrégation des données Impossible de couvrir toutes les possibilités (infinité)  Kang et al, 2013: Etablissement de clusters de rasters Simplification des calculs d’agrégation exemple:  A + B + C + D = 2*A + 2*C Perte de précision du résultat final  Plusieurs solutions Performance d’un SOLAP raster

47 Network OLAP (NOLAP) Solutions précédentes: simplification des calculs Solution proposée Répartir les calculs sur plusieurs serveurs (cloud) Cube de données  cube de serveurs Principe: Requête divisée en sous-requêtes Agrégation des crime de type « drugs » et « violent crime » pour l’année 2012 = Agrégation des crimes de type « drugs » pour l’année agrégation des crimes de type « violent crime » pour l’année 2012 Temps d’agrégation divisé par nombre de serveurs Performance d’un SOLAP raster

48 Exemple d’architecture NOLAP Client Serveur maître Requête principale Cloud « Quels sont les hotspots de criminalité pour 2012? » Gestion dimension « type de crime » Gestion dimensions spatiales Gestion dimension « temps » Anti-social behaviour Other theft Violent crime Vehicule crime Burglary Criminal damage Drugs Weapons Shoplifting Robbery Sous-requêtes d’agrégation selon dimension « temps » pour chaque type de crime Agrégation des images renvoyées selon dimension « type de crime » Image finale Deux alternatives Un sous-cube par serveur du cloud  table des faits du serveur maître = liste d’adresse vers le cloud Cube complet copié dans chaque serveur Chaque serveur renvoie son image d’agrégation Performance d’un SOLAP raster

49 NOLAP: caractéristiques Nombre de serveurs croît linéairement avec nombre de membres gérés par le serveur principal (exemple: types de crime)  Privilégier cloud pour la dimension temporelle croît exponentiellement avec nombre de dimensions non spatiales  Rester raisonnable Temps d’agrégation considérablement diminué MAIS il faut rajouter le temps de transfert des requêtes et des images à travers le réseau Dans notre cas: une image < 600 ko, maximum 11 images transférées Utilisation d’un langage de programmation capable de gérer le « multi tâches »: DotNet, php, … Performance d’un SOLAP raster

50 Plan de l’exposé Introduction: business intelligence Modèle SOLAP raster Application: analyse de hotspots de criminalité Performance d’un SOLAP raster Conclusions Formation doctorale

51 Conclusions Modèle SOLAP raster théorique Analyse multidimensionnelle de l’information spatialement continue Mesure raster Méthodes d’agrégations spécifiques Modèle en constellation pour le changement d’échelle Application: analyse de hotspots de criminalité SOLAP raster adapté aux besoins et méthodes de la police (KDE) Application originale adaptée au système (petites images, peu de dimensions) Association d’un SOLAP raster et d’un SOLAP classique Intégration d’objets spatiaux à la volée A développer: Interface utilisateur Processus d’intégration des données (choix de la « bandwidth ») Système NOLAP Autres applications possibles: reporting, data mining

52 Plan de l’exposé Introduction: business intelligence Modèle SOLAP raster Application: analyse de hotspots de criminalité Performance d’un SOLAP raster Conclusions Formation doctorale