Master Sciences, Technique, Santé

Nom de l’UE : Modélisation multidimensionnelle et approche OLAP
Nombre de crédits : 6

UFR de rattachement : UFR Informatique

Responsables de l’UE : TCHOUNIKINE Anne Tél : [phone] e-mail : [e-mail]

Contact formation : Behzad Shariat Tél : [phone] e-mail : [e-mail]

Enseignement présentiel : 30 heures

Répartition de l’enseignement présentiel :

Cours Magistraux 30 heures

Autre(s) intervenant(s) : MIQUEL Maryvonne ([e-mail])

Contrôle des connaissances^65
Contrôle continu^66 :	Examen terminal : coefficient 1
Type de l’UE Obligatoire : Oui Formation : Master Recherche informatique Parcours : Technologie de l’Information et Web Optionnelle : Non Place de l’UE dans le parcours : M2 semestre : S3 Modalités d’accès à l’UE (pré-requis conseillés) : oui/non lesquels :
Programme – contenu de l’UE Les travaux portant sur les concepts et les technologies liés aux entrepôts de données et à leur exploitation OLAP ont à présent atteint un stade de maturité qui en font un domaine de recherche bien identifié. L'extension de ces méthodes et outils à des applications "non traditionnelles" telles que la recherche médicale, la géomatique, les applications scientifiques au sens large fait maintenant émerger de nouveaux besoins. Ces applications nécessitent en effet la prise en compte de données complexes, l'utilisation de traitements adaptés (algorithmes de transformation, de dérivation, …) et une modélisation spécifique. L'objectif de ce cours est de présenter les nouveaux challenges et les recherches en cours sur les concepts avancés pour la modélisation et l'exploitation d'entrepôts pour ce type d'applications. Nous aborderons les problématiques suivantes : Définitions des différents concepts de base de l’informatique décisionnelle Méthodes pour l’alimentation d’un entrepôt de données Modèles formels et algèbre associés aux hypercubes Intégration et historisation de données complexes Support avancé pour la prise en compte de données spatio-temporelles Vues matérialisées, maintenance incrémentale et optimisation Outils avancés pour l'exploitation et la visualisation de données complexes (SOLAP) Compétences acquises Méthodologiques : Notre cours vise à aborder la modélisation multidimensionnelle, avec la présentation des modèles formels les plus référencés puis à étudier plus particulièrement les problèmes et les solutions liées à de nouveaux types d’applications : la prise en compte des évolutions temporelles dans les entrepôts, la modélisation de données complexes (multimédia, spatiales …) Techniques : Les différentes étapes de mise en place d’un projet d’informatique décisionnelle seront abordées : alimentation, modélisation, exploitation Secteur d’activité concerné et compétences métier acquises :