CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL RHÔNE-ALPES CENTRE D

CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL RHÔNE-ALPES CENTRE D’ENSEIGNEMENT DE GRENOBLE UE ENG111 – Epreuve TEST Travail d’Etude et de Synthèse Technique En INFORMATIQUE Capacités des outils SOLAP en termes de requêtes spatiales, temporelles et spatio-temporelles présenté par Michaël TRANCHANT à Grenoble le, 9 juin 2011. devant le jury : Président : M. Eric GRESSIER-SOUDAN Examinateurs : M. Jean-Pierre GIRAUDIN Mme Véronique PANNE M. André PLISSON M. Eric SELLIN M. Mathias VOISIN-FRADIN Tuteur : M. Jérôme GENSEL Remerciements Je tiens particulièrement à remercier mon tuteur, Monsieur Jérôme Gensel, Professeur à l’Université Pierre Mendès France de Grenoble, pour m’avoir proposé ce sujet sur la géomatique, secteur et thématique en pleine expansion. Je remercie Benoît Le Rubrus, ingénieur CNAM récemment promu, et ingénieur d’études dans l’équipe STEAMER, dirigée par Monsieur Gensel, pour ses précieux conseils. -H UHPHUFLH HQ¿Q WRXV OHV HQVHLJQDQWV HW SHUVRQQHOV GX &1$0 LQWHUYHQXV GXUDQW PD formation pour avoir contribué à mon enrichissement culturel. Sommaire Introduction ...........................................................................................................................1 I. Le concept SOLAP ............................................................................................................2 A. L’informatique décisionnelle .........................................................................................2 1. Le modèle multidimensionnel ..................................................................................2 2. Différences avec le modèle relationnel ....................................................................3 3. Architecture d’un système décisionnel .....................................................................4 a. Sources de données ............................................................................................5 b. Outils d’extraction, transformation et chargement ...............................................5 c. Entrepôt de données ............................................................................................6 d. Traitement analytique en ligne OLAP ..................................................................6 e. Outils de visualisation ..........................................................................................8 f. Métadonnées ........................................................................................................8 B. L’information géographique .........................................................................................9 1. La donnée géographique .........................................................................................9 2. Système d’information géographique ......................................................................9 C. Décisionnelle + Géographique = SOLAP ................................................................. 10 1. Relations spatiales .................................................................................................11 2. Relations temporelles ........................................................................................... 13 3. Relations spatio-temporelles ................................................................................. 14 II. Analyse comparative des outils existants ...................................................................... 16 A. Périmètre de l’analyse .............................................................................................. 16 B. Critères d’évaluation ................................................................................................. 17 C. Présentation des outils ............................................................................................. 18 1. Produits de référence ............................................................................................ 18 a. JMap ................................................................................................................. 18 b. SAS Web OLAP Viewer for Java ...................................................................... 19 c. Spatialytics ........................................................................................................ 21 2. Les nouveaux arrivants ......................................................................................... 22 a. Map4Decision ................................................................................................... 22 b. Les autres outils émergents .............................................................................. 24 D. Comparaison et bilan ................................................................................................ 24 Conclusion ......................................................................................................................... 27 Annexe A : Les opérateurs OLAP ...................................................................................... 28 Annexe B : Modèles des bases de données ROLAP. ....................................................... 30 Annexe C : Les architectures OLAP. ................................................................................. 32 Annexe D : Liens utiles ...................................................................................................... 33 Glossaire ........................................................................................................................... 34 Bibliographie ...................................................................................................................... 35 Liste des illustrations Figure 1 : Cube multidimensionnel à trois perspectives d’analyse. .....................................3 Figure 2 : Ensemble des composants intervenant dans un système décisionnel. ..............4 Figure 3 : Représentations des types de dimensions spatiales. .......................................10 Figure 4 : Représentation de la topologie « adjacence ». .................................................11 Figure 5 : Représentation de l’orientation par des formes trapézoïdales. .........................12 Figure 6 : Les 13 relations qualitatives élémentaires de James Allen. .............................13 Figure 7 : Représentation temporelle sur carte. ................................................................13 Figure 8 : Trajectoires, sans et avec environnement géographique. .................................14 Figure 9 : Gestion de l’historique sur des entités ayant évoluées. ....................................15 Figure 10 : Exemple de recherche spatiale dans JMap. ...................................................19 Figure 11 : Mise en oeuvre d’un outil de proximité dans ArcGIS. ......................................19 Figure 12 : A gauche, outil d’itinéraire pour trois points sur un réseau routier, à droite, représentation de l’outil de distance de chemin. ................................................................19 Figure 13 : Exemple d’utilisation du curseur de temps dans ArcGIS. ...............................20 Figure 14 : Utilisation de l’opérateur « forage » dans GeoMondrian. ................................21 Figure 15 : ([HPSOHGHFDUWHGHÀX[JpQpUpHSDU0DS'HFLVLRQ ...................................22 Figure 16 : Gestion du temps par glissière dans Map4Decision. ......................................23 Figure A1 : Opérateur « tailler ». .......................................................................................28 Figure A2 : Opérateur « pivoter ». .....................................................................................28 Figure A3 : Opérateurs « remonter » et « forer ». .............................................................29 Figure A4 : Opérateur « forer latéralement » sur des données temporelles. ....................29 Figure B1 : Structure en étoile...........................................................................................30 Figure B2 :6WUXFWXUHHQÀRFRQ.........................................................................................30 Figure B3 : Structure mixte................................................................................................31 Figure B4 : Structure en constellation. ..............................................................................31 Liste des tableaux Tableau 1 : Liste des sources d’information collectées sur logiciels retenus. ................... 16 Tableau 2 : Comparaison des capacités spatiales, temporelles et spatio-temporelles des outils SOLAP. ..................................................................................................................... 25 Tableau C1 : Comparaison des architectures OLAP ........................................................ 32 Conventions d’écriture et acronymes Les expressions en langues étrangères sont indiquées en italique. Les notions importantes sont, quant à elles, mises en évidence par le gras. $¿Q GH SHUPHWWUH XQH FRPSUpKHQVLRQ SOXV DLVpH FHUWDLQV WHUPHV FRXUDQWV GX MDUJRQ informatique sont utilisés sans traduction française, c’est le cas, par exemple, du mot « web ». /HVWHUPHVVXLYLVG¶XQHpWRLOH H[HPSOH JpRPDWLTXH VRQWGp¿QLVGDQVOHJORVVDLUH Ci-dessous, vous trouverez une liste alphabétique des acronymes utilisés dans ce document : 3FN Troisième Forme Normale ; BDM Base de Données Multidimensionnelles ; BDR Base de Données Relationnelles ; BI Business Intelligence ; DSI Directeur du Système d’Information ; DSS Decision Support System ; ETL Extract Transform Load ; HOLAP Hybrid On-Line Analytical Processing ; IGN Institut de Géographie Nationale ; MNT Mesure Numérique de Terrain ; MOLAP Multidimensional On-Line Analytical Processing ; OLAP On-Line Analytical Processing ; OLTP On-Line Transaction Processing ; ROLAP Relationnal On-Line Analytical Processing ; SGBD Système de Gestion de Base de Données ; SI Système d’Information ; SIG Système d’Information Géographique ; SOLAP Spatial On-Line Analytical Processing ; SQL Structured Query Language ; XML eXtensible Markup Language. 1 Introduction Introduction L’information est désormais omniprésente dans nos sociétés, et la maîtriser est un enjeu stratégique, ainsi qu’un passage obligé avant toute prise de décision. Même si l’informatique décisionnelle offre des solutions depuis le milieu des années 90 pour l’exploitation des données, jusqu’à très récemment, toute une partie de ces informations restait peu exploitée : il s’agit du domaine spatial, entre temps devenu crucial. En effet, impossible d’échapper à la géomatique* de nos jours, elle s’invite dans toutes les discussions, jusqu’aux plus hautes sphères, qu’elles soient privées ou gouvernementales. L’étude de la dimension spatiale, et son croisement avec les problématiques quotidiennes des entreprises en font un axe décisif de développement pour celles qui veulent un avantage de poids dans la course concurrentielle. Ceci explique pourquoi ce secteur économique, si FRQ¿GHQWLHOFLQTDQVDXSDUDYDQWHVWDFWXHOOHPHQWHQSOHLQHH[SDQVLRQ Parmi les technologies et concepts utilisés pour répondre à ces problématiques, le traitement spatial et analytique en ligne, plus communément nommé Spatial OLAP ou SOLAP, est une solution récente, encore peu défrichée, mais pourtant à l’intersection de deux énormes marchés : les outils d’aide à la décision, et les systèmes d’informations géographiques. Mon prédécesseur, Benoît Le Rubrus, a, en 2009, mené une analyse comparative pour WHQWHUG¶LGHQWL¿HU©O¶RXWLO62/$3LGpDOª&HWWHpWXGHHVWUpIpUHQFpHGDQVFHGRFXPHQWTXL lui, a pour but de focaliser sur les capacités des logiciels Spatial OLAP actuels en termes de requêtes spatiales, temporelles et spartio-temporelles. &HGRFXPHQWV¶DUWLFXOHGRQFDXWRXUGHGHX[SDUWLHV/DSUHPLqUHSURSRVHXQHGp¿QLWLRQGHV notions et des concepts importants, que sont l’informatique décisionnelle et l’information JpRJUDSKLTXHSRXU¿QLUVXUODFRPELQDLVRQGHVGHX[TXLDYXQDvWUH62/$3/DVHFRQGH partie rappelle les enjeux puis conduit l’analyse comparative des outils utilisant cette technologie, sur les critères focalisés, et conclut sur une synthèse des résultats obtenus. Le concept SOLAP - L’informatique décisionnelle 2 I. Le concept SOLAP Le traitement spatial et analytique en ligne ou SOLAP, par son nom et les technologies sur lesquelles il repose, est la réunion de deux concepts : la spatialisation des données, et leur exploitation dans les systèmes d’aide à la décision. L’exploration et le croisement d’informations sont un exercice connu. Cependant, si l’on considère les données spatiales, les outils en sont à leurs débuts, même s’ils s’intègrent progressivement aux systèmes décisionnels. Cette première partie présente l’informatique décisionnelle, puis le modèle multidimensionnel et ses différences avec le modèle relationnel, les principes qui la VRXVWHQGHQW SXLV OD VSpFL¿FLWp GH O¶LQIRUPDWLRQ JpRJUDSKLTXH /H GHUQLHU SRLQW pYRTXp dans cette partie focalise sur la conjonction de deux mondes, dont SOLAP est le résultat. A. L’informatique décisionnelle Conscients que l’une des plus grandes richesses d’une entreprise est son information, mais noyés sous de nombreuses données, éparses, déstructurées et hétérogènes, les dirigeants sont faces à une problématique de taille : comment analyser ces informations, dans des temps raisonnables ? Celles-ci concernent-elles toutes les mêmes périodes ? Ces décideurs ont besoin qu’on leur expose les faits importants, bases de leurs décisions [LC2008]. C’est ce à quoi l’informatique décisionnelle (aussi nommée DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) est destinée. Elle prend une place en constante croissance dans les systèmes d’information (SI) depuis son apparition, dans les années 90. Elle permet une sélection des informations opérationnelles pertinentes pour l’entreprise. Celles-ci sont ensuite normalisées pour alimenter un entrepôt de données. De ce concept est née la notion de modélisation dimensionnelle. Cette dernière est fondamentale pour répondre aux exigences de rapidité et de facilité d’analyse. Elle permet, en outre, de rendre les données d’un entrepôt cohérentes, lisibles, intelligibles et faciles d’accès [LC2008]. L’informatique décisionnelle doit produire des indicateurs et des rapports à l’attention des analystes. Elle doit également proposer des outils de navigation, d’interrogation et de visualisation de l’entrepôt. 1. Le modèle multidimensionnel Le modèle multidimensionnel est la combinaison de tables de dimensions et de faits. Le fait est le sujet de l’analyse. Il est formé de mesures, généralement numériques, renseignées de manière continue. Ces mesures permettent de résumer un grand nombre d’enregistrements des données sources en quelques-uns. Le fait est analysé selon des perspectives, nommées dimensions. Chacune contient une structure hiérarchique ; la dimension « temps », par exemple, pourrait être divisée en années, trimestres, mois, semaines, jours... Le concept SOLAP - uploads/Geographie/ capacites-des-outils-solap-en-termes-de-requetes-spatiales-temporelles-et-spatio-temporelles 1 .pdf

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