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AUTHOR
S. Bimonte
Enrichissement de schéma multidimensionnel en constellation grâce à la classification ascendante hiérarchique
International audience; Les hiérarchies sont des structures cruciales dans un entrepôt de données puisqu’elles permettent l’agrégation de mesures dans le but de proposer une vue analytique plus ou moins globale sur les données entreposées, selon le niveau hiérarchique auquel on se place. Cependant, peu de travaux s’intéressent à la construction de hiérarchies, via un algorithme de fouille de données, prenant en compte le contexte multidimensionnel de la dimension concernée. Dans cet article, nous proposons donc un algorithme, implémenté sur une architecture ROLAP, permettant d’enrichir une dimension avec des données factuelles.
Une méthodologie et un outil pour le prototypage rapide des entrepôts de données en utilisant le data mining : application à la biodiversité des oiseaux
International audience; Data Warehouses (DWs) are large repositories of data aimed at supporting the decision-making process by enabling flexible and interactive analyses via OLAP systems. Rapid prototyping of DWs is necessary when OLAP applications are complex. Some work about the integration of Data Mining and OLAP systems has been done to enhance OLAP operators with mined indicators, and/or to define the DW schema. However, to best of our knowledge, prototyping methods for DWs do not support this kind of integration. Then, in this paper we present a new prototyping methodology for DWs, extending [3], where DM methods are used to define the DW schema. We validate our approach on a real da…