Informatique Décisionnelle pour l environnement

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1 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Informatique Décisionnelle pour l environnement Principe, architecture informatique et outils d exploration des données André Miralles

2 Plan Rappel historique Définitions et architectures Cube multidimensionnel Outils de remobilisation et de restitution des données Propriétés de l architecture Où est la recherche? Conclusion 2

3 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Rappel Historique

4 Rappel historique Information décisionnelle Conçus pour répondre au besoin de prise de décision rapide de la part de la Grande distribution Gestion de flux financiers Suivi du Chiffre d affaire Dédiés à l aide à la décision Temps de réponse rapide (de l ordre de quelques secondes) et constants quelque soit la complexité des requêtes 4

5 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Définitions et architectures

6 Architecture centralisée Les données sont centralisées au sein d une même plateforme Systèmes transactionnels Entrepôt de données centralisé, unique et intégré Postes clients

7 Base de données (Transactionnelle) C est une Base de données dont le mode d exploitation est tourné vers la saisie, le stockage, la mise à jour, la sécurité et l intégrité des données. Systèmes transactionne ls Entrepôt de données centralisé, unique et intégré Post es clie nts 7

8 Entrepôts de données C est une collection de données portant sur des sujets touchant une organisation, Intégrité (rationalisation et nettoyage des données), historisées (datées), et non-volatiles (suppression impossible) pour supporter le processus de prise de décision d une organisation (Inmon et al. 1996) Systèmes transactionne ls Entrepôt de données centralisé, unique et intégré Post es clie nts 8

9 Architectures n-tiers Architecture n-tiers où les données sont organisées par niveau de granularité Systèmes transactionnels (données très détaillées) Entrepôt de données (données détaillées) Entrepôt de données (données résumées) Marchés de données (données résumées et agrégées) Postes clients Filière bovine Filière céréalière Filière laitière Tiers 4 Tiers 3 Tiers 2 Tiers 1

10 Architectures «sans entrepôt» Les données ne sont pas centralisées mais organisées directement par fonction Systèmes transactionnels Marchés de données par filière Postes clients Filière bovine Filière céréalière Filière laitière

11 Comparaison des caractéristiques Base de données transactionnelles Données organisées pour limiter la redondance (normalisation) Nombre élevé de tables Requêtes souvent complexes Temps de réponse variable pouvant être long Entrepôt de données Redondance des données organisée selon des analyses préétablies Nombre faible de tables Requêtes souvent plus simples Temps de réponse rapide (<10s) et constant 11

12 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Cube multidimensionnel (Hypercube)

13 Exemple Exemple d un Cube multidimensionnel (Hypercube) Chiffre d affaire (CA) d une Entreprise Agricole Indicateur Membre 50<SAU<100 SAU 20<SAU<50 Dimension 10<SAU<20 CA Carottes Salade SAU<10 Taureau Vache Année

14 Organisation Agrégative de la Dimension Production Agricole Dimension Production Ensemble Production Ensemble Production * Liste Types Produit Bovin Céréale Maraichage Type Produit * Liste Produits Pomme Vache Taureau Blé Carotte Salade de Terre Produit 14

15 Exemple Cube multidimensionnel (Hypercube) Chiffre d affaire (CA) d une Entreprise Agricole Quantité de produit (Q) 50<SAU<100 20<SAU<50 10<SAU<20 SAU<10 CA Q Carottes Salade Taureau Vache 15

16 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Outils de remobilisation et de restitution des données Collecter Restituer

17 Plusieurs familles d outils de remobilisation et de restitution des données Requêteur Saisir, supprimer, mettre à jour des données Génération automatique de rapports, de page web, etc. (Spatial) On-Line Analytical Processing (OLAP ou SOLAP) Tableau de Bord (Spatial et Non Spatial) Outils d extraction de connaissances Fouilles de données Statistiques Arbres de décision Etc.

18 On-Line Analytical Processing (OLAP) Spatial On-Line Analytical Processing (SOLAP) Il s agit d une catégorie de logiciels axés sur l exploration et l analyse rapide des données (spatiales) selon une approche multidimensionnelle à plusieurs niveaux d agrégation (Caron, 1998) 18

19 Drill Down / Drill Up Opérateurs OLAP ou SOLAP Navigation à travers plusieurs niveaux d une dimension Niveau global vers niveau détaillé ou l inverse Dimension Production Ensemble Production <SAU< * Type Produit Liste Types Produit 20<SAU< <SAU<20 CA Production Bovin 0..* Liste Produits SAU<10 Taureau Produit Vache 19

20 Restitutions classiques de l information Histogrammes Camemberts Etc. 20

21 Restitution cartographique Exemple d un emboîtement de BV

22 Restitution cartographique Evolution temporelle de la Matière Active appliquée

23 23

24 24

25 Utilisateurs potentiels de ces outils informatiques Requêteur Utilisateurs OLAP et SOLAP Utilisateurs expérimentés Scientifiques Tableau de Bord (Spatial et Non Spatial) Décideurs Extraction de connaissances Experts ou scientifiques 25

26 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Propriétés de l architecture

27 Propriétés de l architecture 1 Propriété Souplesse de l Architecture informatique Systèmes d information transactionnels Entrepôt de données Postes client Données primaires Indicateurs (Calculés) 27

28 2 Propriété Propriétés de l architecture Dichotomie des modèles métier/analyse Matière Active Famille : string Solubilité : real DT50 : real DJA : real KOC : real LC50 : real Matière Active Spécialité Commerciale 1..* * Concentration Spécialité Commerciale Mode de Pénétration : string Commentaire : string Dimension MA Toutes MA * Types Action Concentration Type Action Valeur : real Unité : string * Matières Actives Matière Active Systèmes transactionnels Entrepôt de données centralisé, unique et intégré Postes clients Connaissances métiers Analyse des besoins

29 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Où est la recherche?

30 Où est la recherche? Recherche informatique SIE Pesticides Dimension Spatiale Dimension Temporelle Méthodes et outils Méthodes et outils Recherches de conception des SI pour automatiser de conception des ED le processus de conception et d implémentation Transformations de Données Transformations de Données Méthodes et outils d agrégation Dimension Matière Active Mesure Surface développée : real Quantité de Matière Active kg : real /Quantité de Matière Active kg/ha : real Restitution de l information Collecter Restituer Données existantes Systèmes d information transactionnels Entrepôt de données Postes client 30

31 Où est la recherche? Recherche thématique Projet Miriphyque Simulations de transferts de pesticides Dimension Spatiale + Bassin Versant 0..1 Indicateurs de risque? Ft? 0..* Liste Parcelles Parcelle Indicateurs de risque

32 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Conclusion

33 Architecture Informatique de capitalisation Double capitalisation Informatique Thématique Capitalisation des connaissances Dichotomie des modèles métiers et d analyse Meilleure stabilité des modèles Capitalisation des données Dichotomie des données primaires et des indicateurs (données calculées) Evite la «pollution» des bases de données.

34 Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Merci de votre attention