Méta-modélisation, mise en oeuvre et optimisation des performances des systèmes décisionnels

Résumé

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.

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