Sommaire de la publication

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Salehi, M., 2009, AmĂ©liorer la definition des contraintes d’intĂ©gritĂ© pour les cubes de donnĂ©es gĂ©ospatiales, Thèse de doctorat, FacultĂ© de foresterie, de gĂ©ographie et de gĂ©omatique, UniversitĂ© Laval, 213p.

Résumé

La qualité des données dans les cubes de données spatiales est importante étant donné
que ces données sont utilisées comme base pour la prise de décision dans les grandes
organisations. En effet, une mauvaise qualité de données dans ces cubes pourrait nous
conduire Ă  une mauvaise prise de dĂ©cision. Les contraintes d ‘ intĂ©gritĂ© jouent un rĂ´le clĂ©
pour amĂ©liorer la cohĂ©rence logique de toute base de donnĂ©es, l’un des principaux
éléments de la qualité des données. Différents modèles de cubes de données spatiales ont
Ă©tĂ© proposĂ©s ces dernières annĂ©es mais aucun n ‘ inclut explicitement les contraintes
d’intĂ©gritĂ©. En consĂ©quence, les contraintes d’intĂ©gritĂ© de cubes de donnĂ©es spatiales sont
traitées de façon non-systématique, pragmatique, ce qui rend inefficace le processus de
vérification de la cohérence des données dans les cubes de données spatiales.
Cette thèse fournit un cadre thĂ©orique pour identifier les contraintes d’intĂ©gritĂ© dans les
cubes de donnĂ©es spatiales ainsi qu’un langage formel pour les spĂ©cifier. Pour ce faire,
nous avons d’abord proposĂ© un modèle formel pour les cubes de donnĂ©es spatiales qui en
décrit les différentes composantes. En nous basant sur ce modèle, nous avons ensuite
identifiĂ© et catĂ©gorisĂ© les diffĂ©rents types de contraintes d’intĂ©gritĂ© dans les cubes de
données spatiales. En outre, puisque les cubes de données spatiales contiennent
typiquement à la fois des données spatiales et temporelles, nous avons proposé une
classification des contraintes d’intĂ©gritĂ© des bases de donnĂ©es traitant de l’espace et du
temps. Ensuite, nous avons présenté un langage formel pour spécifier les contraintes
d’intĂ©gritĂ© des cubes de donnĂ©es spatiales. Ce langage est basĂ© sur un langage naturel
contrĂ´lĂ© et hybride avec des pictogrammes. Plusieurs exemples de contraintes d’intĂ©gritĂ©
des cubes de données spatiales sont définis en utilisant ce langage.
Les designers de cubes de données spatiales (analystes) peuvent utiliser le cadre proposé
pour identifier les contraintes d’intĂ©gritĂ© et les spĂ©cifier au stade de la conception des
cubes de donnĂ©es spatiales. D’autre part, le langage formel proposĂ© pour spĂ©cifier des
contraintes d’intĂ©gritĂ© est proche de la façon dont les utilisateurs finaux expriment leurs contraintes d’intĂ©gritĂ©. Par consĂ©quent, en utilisant ce langage, les utilisateurs finaux
peuvent vĂ©rifier et valider les contraintes d’intĂ©gritĂ© dĂ©finies par l’analyste au stade de la
conception.
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