Dr. Yvan Bédard et Dr. Rock Santerre Développement d'une méthode de peuplement en temps quasi-réel d'un cube de données SOLAP à partir de mesures GPS: application aux activités sportives en plein air Réalisée par Mélanie Lambert Directeur et codirecteur: Dr. Yvan Bédard et Dr. Rock Santerre

Plan de la présentation Contexte Problématique Objectifs Concepts théoriques Prototypage Résultats

Contexte SIG GPS SOLAP Travaux de Mathieu Lambert SGBD SOLAP SIG GPS SOLAP « logiciels de navigation rapide et facile dans les bases de données spatiales qui offrent plusieurs niveaux de granularité d’information, plusieurs thèmes, plusieurs époques et plusieurs modes de visualisation synchronisés ou non : cartes, tableaux et graphiques statistiques » (Bédard, 2004) Travaux de Mathieu Lambert Suite des travaux par Jean-Philippe Veilleux

Travaux Bases de données spatiales Contexte Entrepôt de données SGBD SOLAP GPS SIG Logiciels Statistiques Travaux Bases de données spatiales Travaux GPS Analyse facile et rapide des données mais aucune recueillie par GPS Analyse des données en temps différé Position, vitesse et accélération précises mais analyse difficile

L’entraînement d’athlètes de haut niveau Problématique Problèmes dans les applications ayant des données à faible latence ; les analyses ne tiennent pas compte des données actuelles Application : L’entraînement d’athlètes de haut niveau Données à faible latence

Objectifs Principal Développer une approche permettant à une application SOLAP d’ajouter des données en temps quasi-réel pour des analyses spatio-temporelles rapides et intuitives Secondaires Synthétiser les concepts théoriques pouvant servir à développer notre approche Trouver une méthode d’actualisation des cubes SOLAP Identifier les besoins propres à des sports extérieurs pour des analyses de performances des athlètes Développer un prototype et tester la méthode choisie

SOLAP temps réel, temps quasi-réel et just-in-time Acquisition Intégration et reconstruction du cube SOLAP Acquisition et traitement de données spatiales et non-spatiales Temps réel Périodique automatique Intégration et reconstruction des cubes Acquisition et traitement des données spatiales et non-spatiales Temps différé Temps réel

SOLAP temps réel, temps quasi-réel et just-in-time SOLAP Just-in-time Intégration et reconstruction du cube SOLAP Temps réel Périodique automatique SOLAP Temps réel Sans Intérêt SOLAP Temps Quasi-réel SOLAP Just-in-time SOLAP Traditionnel Acquisition et traitement des nouvelles données spatiales et non-spatiales Temps différé Temps réel

Prototype SOLAP-SPORT Besoins généraux des entraîneurs Archiver les statistiques Analyser facilement et rapidement les résultats Visualiser l’endroit exact où une performance précise a été atteinte Vitesse = 6.52 m/s

Prototype SOLAP-SPORT Besoins spécifiques : Entraîneur de patinage de vitesse La vitesse, l'accélération, la durée, la trajectoire pour les situations suivantes : en tous points sur des sections sur un seul tour pour l’entraînement Comparer les entraînements : Dans le temps Selon la technique adoptée Selon certains critères mécaniques et météorologiques Comparer les athlètes entre eux ou selon leur: Club, Catégorie d’âge, Sexe, Niveau, Standard olympique

Calcul des agrégations Prototype SOLAP-SPORT Client SOLAP-SPORT Fichier GPS brut Calcul des agrégations  Avg + SOLAP Traitement Intégration Restructuration Agrégation BD Transactionnelle Spatiale ROLAP BD Multidimensionnelle

Résultats Solution choisie Le temps de calcul des agrégations est directement proportionnel au nombre de faits dans la table des faits de BDM S’éloigne du peuplement en temps quasi-réel Solution choisie Plus petits cubes au lieu d’un seul grand cube Cube contenant seulement les entraînements de la journée Cube contenant tous les entraînements et construit durant la nuit Cube technique Cube météo Cube technique Actuel Cube technique Historique

Prototype SOLAP-SPORT

Conclusion Domaine géomatique Les connaissances actuelles et la technologie utilisée ne nous permettent pas de mettre en place un SOLAP temps réel Acquisition et traitement de données spatiales et non-spatiales Intégration et reconstruction du cube SOLAP Situation actuelle Situation requise SOLAP temps réel Intégration en temps quasi-réel Intégration en temps réel Reconstruction en quelques minutes Reconstruction en temps réel Situation actuelle Situation requise SOLAP temps réel Transfert et traitement des données suite à l’acquisition Transfert et traitement des données en temps réel

Conclusion Domaine géomatique Domaine applicatif L’approche suggérée doit respecter certains critères données sources = géométrie ponctuelle carte de base statique analyses spatiales simples sur l’interface stratégie en deux étapes Domaine applicatif Solution choisie SOLAP-SPORT just-in-time répond aux besoins des entraîneurs Un SOLAP just-in-time multisports : cyclisme, canot-kayak

agrégations spatiales instantanées Travaux futurs Solutions et technologies pour augmenter la vitesse de peuplement du cube SOLAP SOLAP temps réel Ajout de données géométriques linéaires et surfaciques agrégations spatiales instantanées Ex : SOLAP – Archéologie

Supplémentaires

Méthodologie Département de kinésiologie Entraîneurs Vérifier si l’analyse de données en temps quasi-réel est fonctionnelle : 7 tests avec 7 entraînements

Concepts théoriques Temps réel Temps quasi-réel Just-in-time Traite immédiatement les données suite à leur acquisition Temps de réponse réduits au minimum (<0.5 sec) Doit respecter la contrainte temporelle Ex : système de contrôle aérien Temps quasi-réel Temps de réponse environ 0.5 sec, mais accepte plus lent Contrainte de temps à respecter est une moyenne Ex : système téléphonique Just-in-time Fournie les données au bon moment Détermine la contrainte temporelle en fonction des besoins

SOLAP Processus général Acquisition et traitement de données spatiales non-spatiales Intégration et reconstruction des cubes Client SOLAP Données Étape 1 Étape 4 Étape 3 Étape 2

Concepts théoriques SIG SOLAP temps réel ? SIG SOLAP SGBD OLAP SGBD

Information essentielle à l’analyse des entraînements BD Transactionnelles Table contenant les nouveaux entraînements Information essentielle à l’analyse des entraînements Nom athlète Les conditions météo Le type de départ Etc… BD Transactionnelle

Intégration et restructuration BD Transactionnelle Structure relationnelle BD Multidimensionnelle Structure multidimensionnelle

BD Multidimensionnelle Dimensions thématiques BDT BDM BD Multidimensionnelle Dimensions thématiques

Dimension spatiale Agrégation Détaillé Agrégé Sous-Segment Segment atomique Segment Piste Agrégation Données non-latentes Données latentes

Résultats SOLAP Cube Entraînement = 11 Dimensions 1h 54 min 8 sec Nouvel Entraînement #1 = 2198 enr. (positions instantanées) Durée intégration = 8 sec (indexation piste = 5 x plus rapide) Table des faits = 864 enr. Durée calcul agrégations = 1h 54min Grandeur du cube = 6 894 720 enr. SOLAP Calcul des agrégations  Avg + 1h 54 min 8 sec BDT BDM Ordinateur: Processeur Intel Pentium à 2,40 GHz Mémoire vive : 1 GHz

Résultats SOLAP Cube Entraînement = 11 Dimensions 3h 13 min ETL ETL Nouvel Entraînement #5 = 22 699 enr. Durée intégration = 48 sec Table des faits = 17 239 enr. Durée calcul agrégations = 3h 13min Grandeur du cube = 94 312 300 enr. SOLAP Calcul des agrégations  Avg + 3h 13 min ETL ETL 48 sec BDT BDM Ordinateur: Processeur Intel Pentium à 2,40 GHz Mémoire vive : 1 GHz

Résultats SOLAP Cube Technique = 6 Dimensions 1 min ½ ETL ETL 48 sec Nouvel Entraînement #5 = 22 699 enr. Durée intégration = 48 sec Table des faits = 17 239 enr. Durée calcul agrégations = 1 min 39 sec Grandeur du cube = 612 238 enr. SOLAP Calcul des agrégations  Avg + 1 min ½ ETL ETL 48 sec BDT BDM Ordinateur: Processeur Intel Pentium à 2,40 GHz Mémoire vive : 1 GHz

Remerciements Programme québécois de soutien à la recherche scientifique sur le sport de haut niveau Le Fond Québécois de Recherche sur la Nature et les Technologies (FQRNT) Yvan Bédard et son équipe Sonia Rivest, Frédéric Hubert, Martin Nadeau, Suzie Larrivée, Éveline Bernier, Marie-Josée Proulx, Benoît Frédéricque, Rodolphe Devillers, Mamane Nouri Sabo, Nicolas Rageul Rock Santerre et Jean-Philippe Veilleux Normand Teasdale et son équipe (Département de kinésiologie) Centre d’entraînement national de patinage de vitesse longue piste (Robert Tremblay) Autres subventions : Association Canadienne des Sciences Géomatiques (ACSG), Centre de Développement de la Géomatique (CDG)