Entreposage des Données en Temps Réel : Optimisation de l’Intégration des Données et Préservation de leur Intégrité.
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| Thèse universitaire | La bibliothèque des sciences de l'ingénieur | TH-005.7406 LEB (Parcourir l'étagère) | Disponible | 0000000028591 |
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PH.D Université Mohammed V 2017
Le patrimoine en données d'une organisation constitue un vrai potentiel analytique pour la prise de décision. La qualité de ces décisions est tributaire de la qualité et de la préservation de l'intégrité des données décisionnelles y afférentes.
Néanmoins, cette qualité et intégrité se trouvent souvent pénalisées au détriment de la forte demande du temps réel en matière de prise de décision, surtout dans le contexte des Méga-données. A cet effet, nous proposons dans notre travail de thèse une approche paramétrique permettant d'équilibrer entre la nécessité de préserver la qualité des données et les exigences en temps réel.
Nous avons ainsi construit un modèle MIARTDW (Modulus for Integrity Assurance in the context of Real-time Data Warehousing) sur la base de notre modèle DIDJ (Data Integration through Division and Join). Le modèle MIARTDW se base sur des métriques de suivi de la préservation de l'intégrité des données le long du processus de leur intégration. Nous avons aussi proposé à travers le modèle DIDJ, une optimisation du processus d'intégration en se basant sur des opérations de division et de jointure.
Nos résultats obtenus montrent une nette amélioration de la fraîcheur des données décisionnelles et des indicateurs de la préservation de leur intégrité et qualité. Nous avons étendus ces résultats au domaine des Méga-données en montrant que quelque soient le volume et la vélocité de ce domaine, chaque donnée doit être fraîche et de bonne qualité pour qu'elle ait de la valeur décisionnelle.


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