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Systèmes d'information : des approches modèles vers les approches données pour la prise de décision
No full textThis HDR thesis summarizes approaches and tools developed during the last nine years of my research activities as well as future directions of my research projects. It outlines our contributions in the field of Information Systems (IS), security in cyber-physical systems, and Business Intelligence and Analytics. We have focused on the modeling and development challenges of IS leveraging NoSQL data stores. We have also considered the problem of integrating NoSQL data into BI&A systems. Additionally, within the SAFECARE, H2020 project, we have worked on modeling security in healthcare systems. Our contributions aim to strengthen decision-making based either on models, data, or both. To deal with the development of IS and managing security in healthcare cyber-physical systems, we proposed model-based approaches, whereas the integration of NoSQL data into BI systems is mainly data driven.Ce mémoire d’HDR présente mes activités de recherche au cours des neuf dernières années. Il expose nos contributions dans le domaine des Systèmes d’Information (SI), de la sécurité dans les organisations de santé, et de la Business Intelligence and Analytics. Nous nous sommes concentrés sur les enjeux de modélisation et de développement des SI exploitant les bases de données NoSQL. Nous nous sommes également penchés sur le problème de l’intégration des données NoSQL dans les systèmes BI. De plus, dans le cadre du projet H2020 SAFECARE, nous avons travaillé sur la modélisation de la sécurité dans les systèmes cyber-physiques liés aux organisations de santé. Nos contributions visent à l’aide à la décision basée sur les modèles et/ou les données. Pour faire face à l’évolution des SI et à la gestion de la sécurité des systèmes de santé, nous avons proposé des approches basées sur les modèles, alors que l’intégration des données NoSQL dans les systèmes BI est principalement basée sur les données
Approche dirigée par les modèles pour l’implantation et la réduction d’entrepôts de données
Get PDFNos travaux se situent dans le cadre des systèmes d'aide à la décision reposant sur un Entrepôt de Données multidimensionnelles (ED). Un ED est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour des fins décisionnelles. Les données pertinentes pour la prise de décision sont collectées à partir des sources au moyen des processus d'Extraction-Transformation-Chargement (ETL pour Extraction-Transformation-Loading). L'étude des systèmes et des méthodes existants montre deux insuffisances. La première concerne l'élaboration d'ED qui, typiquement, se fait en deux phases. Tout d'abord, il faut créer les structures multidimensionnelles ; ensuite, il faut extraire et transformer les données des sources pour alimenter l'ED. La plupart des méthodes existantes fournit des solutions partielles qui traitent soit de la modélisation du schéma de l'ED, soit des processus ETL. Toutefois, peu de travaux ont considéré ces deux problématiques dans un cadre unifié ou ont apporté des solutions pour automatiser l'ensemble de ces tâches.La deuxième concerne le volume de données. Dès sa création, l'entrepôt comporte un volume important principalement dû à l'historisation régulière des données. En examinant les analyses dans le temps, on constate que les décideurs portent généralement un intérêt moindre pour les données anciennes. Afin de pallier ces insuffisances, l'objectif de cette thèse est de formaliser le processus d'élaboration d'ED historisés (il a une dimension temporelle) depuis sa conception jusqu'à son implantation physique. Nous utilisons l'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) qui permet de formaliser et d'automatiser ce processus~; ceci en réduisant considérablement les coûts de développement et en améliorant la qualité du logiciel. Les contributions de cette thèse se résument comme suit : 1. Formaliser et automatiser le processus de développement d'un ED en proposant une approche dirigée par les modèles qui inclut : - un ensemble de métamodèles (conceptuel, logique et physique) unifiés décrivant les données et les opérations de transformation. - une extension du langage OCL (Object Constraint Langage) pour décrire de manière conceptuelle les opérations de transformation d'attributs sources en attributs cibles de l'ED. - un ensemble de règles de transformation d'un modèle conceptuel en modèles logique et physique.- un ensemble de règles permettant la génération du code de création et de chargement de l'entrepôt. 2. Formaliser et automatiser le processus de réduction de données historisées en proposant une approche dirigée par les modèles qui fournit : - un ensemble de métamodèles (conceptuel, logique et physique) décrivant les données réduites, - un ensemble d'opérations de réduction,- un ensemble de règles de transformation permettant d'implanter ces opérations au niveau physique. Afin de valider nos propositions, nous avons développé un prototype comportant trois parties. Le premier module réalise les transformations de modèles vers des modèles de plus bas niveau. Le deuxième module transforme le modèle physique en code. Enfin, le dernier module permet de réduire l'ED.Our work handles decision support systems based on multidimensional Data Warehouse (DW). A Data Warehouse (DW) is a huge amount of data, often historical, used for complex and sophisticated analysis. It supports the business process within an organization. The relevant data for the decision-making process are collected from data sources by means of software processes commonly known as ETL (Extraction-Transformation-Loading) processes. The study of existing systems and methods shows two major limits. Actually, when building a DW, the designer deals with two major issues. The first issue treats the DW's design, whereas the second addresses the ETL processes design. Current frameworks provide partial solutions that focus either on the multidimensional structure or on the ETL processes, yet both could benefit from each other. However, few studies have considered these issues in a unified framework and have provided solutions to automate all of these tasks. Since its creation, the DW has a large amount of data, mainly due to the historical data. Looking into the decision maker's analysis over time, we can see that they are usually less interested in old data.To overcome these shortcomings, this thesis aims to formalize the development of a time-varying (with a temporal dimension) DW from its design to its physical implementation. We use the Model Driven Engineering (MDE) that automates the process and thus significantly reduce development costs and improve the software quality. The contributions of this thesis are summarized as follows: 1. To formalize and to automate the development of a time-varying DW within a model-driven approach that provides: - A set of unified (conceptual, logical and physical) metamodels that describe data and transformation operations. - An OCL (Object Constraint Language) extension that aims to conceptually formalize the transformation operations. - A set of transformation rules that maps the conceptual model to logical and physical models. - A set of transformation rules that generates the code. 2. To formalize and to automate historical data reduction within a model-driven approach that provides : - A set of (conceptual, logical and physical) metamodels that describe the reduced data. - A set of reduction operations. - A set of transformation rules that implement these operations at the physical level.In order to validate our proposals, we have developed a prototype composed of three parts. The first part performs the transformation of models to lower level models. The second part transforms the physical model into code. The last part allows the DW reduction
Model driven approach for data wanehouse development and reduction
No full textNos travaux se situent dans le cadre des systèmes d'aide à la décision reposant sur un Entrepôt de Données multidimensionnelles (ED). Un ED est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour des fins décisionnelles. Les données pertinentes pour la prise de décision sont collectées à partir des sources au moyen des processus d'Extraction-Transformation-Chargement (ETL pour Extraction-Transformation-Loading). L'étude des systèmes et des méthodes existants montre deux insuffisances. La première concerne l'élaboration d'ED qui, typiquement, se fait en deux phases. Tout d'abord, il faut créer les structures multidimensionnelles ; ensuite, il faut extraire et transformer les données des sources pour alimenter l'ED. La plupart des méthodes existantes fournit des solutions partielles qui traitent soit de la modélisation du schéma de l'ED, soit des processus ETL. Toutefois, peu de travaux ont considéré ces deux problématiques dans un cadre unifié ou ont apporté des solutions pour automatiser l'ensemble de ces tâches.La deuxième concerne le volume de données. Dès sa création, l'entrepôt comporte un volume important principalement dû à l'historisation régulière des données. En examinant les analyses dans le temps, on constate que les décideurs portent généralement un intérêt moindre pour les données anciennes. Afin de pallier ces insuffisances, l'objectif de cette thèse est de formaliser le processus d'élaboration d'ED historisés (il a une dimension temporelle) depuis sa conception jusqu'à son implantation physique. Nous utilisons l'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) qui permet de formaliser et d'automatiser ce processus~; ceci en réduisant considérablement les coûts de développement et en améliorant la qualité du logiciel. Les contributions de cette thèse se résument comme suit : 1. Formaliser et automatiser le processus de développement d'un ED en proposant une approche dirigée par les modèles qui inclut : - un ensemble de métamodèles (conceptuel, logique et physique) unifiés décrivant les données et les opérations de transformation. - une extension du langage OCL (Object Constraint Langage) pour décrire de manière conceptuelle les opérations de transformation d'attributs sources en attributs cibles de l'ED. - un ensemble de règles de transformation d'un modèle conceptuel en modèles logique et physique.- un ensemble de règles permettant la génération du code de création et de chargement de l'entrepôt. 2. Formaliser et automatiser le processus de réduction de données historisées en proposant une approche dirigée par les modèles qui fournit : - un ensemble de métamodèles (conceptuel, logique et physique) décrivant les données réduites, - un ensemble d'opérations de réduction,- un ensemble de règles de transformation permettant d'implanter ces opérations au niveau physique. Afin de valider nos propositions, nous avons développé un prototype comportant trois parties. Le premier module réalise les transformations de modèles vers des modèles de plus bas niveau. Le deuxième module transforme le modèle physique en code. Enfin, le dernier module permet de réduire l'ED.Our work handles decision support systems based on multidimensional Data Warehouse (DW). A Data Warehouse (DW) is a huge amount of data, often historical, used for complex and sophisticated analysis. It supports the business process within an organization. The relevant data for the decision-making process are collected from data sources by means of software processes commonly known as ETL (Extraction-Transformation-Loading) processes. The study of existing systems and methods shows two major limits. Actually, when building a DW, the designer deals with two major issues. The first issue treats the DW's design, whereas the second addresses the ETL processes design. Current frameworks provide partial solutions that focus either on the multidimensional structure or on the ETL processes, yet both could benefit from each other. However, few studies have considered these issues in a unified framework and have provided solutions to automate all of these tasks. Since its creation, the DW has a large amount of data, mainly due to the historical data. Looking into the decision maker's analysis over time, we can see that they are usually less interested in old data.To overcome these shortcomings, this thesis aims to formalize the development of a time-varying (with a temporal dimension) DW from its design to its physical implementation. We use the Model Driven Engineering (MDE) that automates the process and thus significantly reduce development costs and improve the software quality. The contributions of this thesis are summarized as follows: 1. To formalize and to automate the development of a time-varying DW within a model-driven approach that provides: - A set of unified (conceptual, logical and physical) metamodels that describe data and transformation operations. - An OCL (Object Constraint Language) extension that aims to conceptually formalize the transformation operations. - A set of transformation rules that maps the conceptual model to logical and physical models. - A set of transformation rules that generates the code. 2. To formalize and to automate historical data reduction within a model-driven approach that provides : - A set of (conceptual, logical and physical) metamodels that describe the reduced data. - A set of reduction operations. - A set of transformation rules that implement these operations at the physical level.In order to validate our proposals, we have developed a prototype composed of three parts. The first part performs the transformation of models to lower level models. The second part transforms the physical model into code. The last part allows the DW reduction
Systèmes d'information : des approches modèles vers les approches données pour la prise de décision
No full textThis HDR thesis summarizes approaches and tools developed during the last nine years of my research activities as well as future directions of my research projects. It outlines our contributions in the field of Information Systems (IS), security in cyber-physical systems, and Business Intelligence and Analytics. We have focused on the modeling and development challenges of IS leveraging NoSQL data stores. We have also considered the problem of integrating NoSQL data into BI&A systems. Additionally, within the SAFECARE, H2020 project, we have worked on modeling security in healthcare systems. Our contributions aim to strengthen decision-making based either on models, data, or both. To deal with the development of IS and managing security in healthcare cyber-physical systems, we proposed model-based approaches, whereas the integration of NoSQL data into BI systems is mainly data driven.Ce mémoire d’HDR présente mes activités de recherche au cours des neuf dernières années. Il expose nos contributions dans le domaine des Systèmes d’Information (SI), de la sécurité dans les organisations de santé, et de la Business Intelligence and Analytics. Nous nous sommes concentrés sur les enjeux de modélisation et de développement des SI exploitant les bases de données NoSQL. Nous nous sommes également penchés sur le problème de l’intégration des données NoSQL dans les systèmes BI. De plus, dans le cadre du projet H2020 SAFECARE, nous avons travaillé sur la modélisation de la sécurité dans les systèmes cyber-physiques liés aux organisations de santé. Nos contributions visent à l’aide à la décision basée sur les modèles et/ou les données. Pour faire face à l’évolution des SI et à la gestion de la sécurité des systèmes de santé, nous avons proposé des approches basées sur les modèles, alors que l’intégration des données NoSQL dans les systèmes BI est principalement basée sur les données
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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