Sommaire de la publication

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BĂ©dard, Y., S. Lam, M.-J. Proulx, P.-Y. Caron & F. LĂ©tourneau, 1997, Data Warehousing for Spatial Data: Research Issues, Proceedings of the International Symposium: Geomatics in the Era of Radarsat (GER’97), May 25-30

Résumé

Les organisations canadiennes impliquĂ©es en foresterie, agriculture, gĂ©ologie, environnement et urbanisme dĂ©pensent annuellement des centaines de millions de dollars pour cueillir, gĂ©rer et intĂ©grer des donnĂ©es sur le territoire. La plupart de ces donnĂ©es sont conservĂ©es dans des systèmes disparates et partiellement redondants, tant Ă  l’intĂ©rieur des organisations qu’entre celles-ci. La plupart du temps, ces donnĂ©es spatiales sont Ă©galement isolĂ©es des autres donnĂ©es corporatives. Il en rĂ©sulte une grande difficultĂ© pour trouver, sĂ©lectionner, intĂ©grer et traiter les meilleures donnĂ©es pour les applications plus globales impliquant plusieurs systèmes. Cet article prĂ©sente comment l’architecture « Data warehouse » peut aider Ă  rĂ©soudre de tels problèmes et quels dĂ©fis de recherche doivent ĂŞtre relevĂ©s pour dĂ©velopper des solutions plus efficaces.

Abstract

Canadian organizations involved in forestry, agriculture, geology, environment and urban planning annually spend hundreds of millions of dollars to acquire, manage and integrate data about the land. Most of these data have been stored in disparate and partially redundant systems, both within and across organizations. Most of the time, these geographic data have also been isolated from other corporate data. One resulting problem is the difficulty to find, select, integrate and process the best data for cross-system applications. This paper will present how the data warehouse approach may help to solve such problems and what research issues remain to be solved to be a more effective solution.