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Bilan des réalisations Perspectives d’évolution Bilan personnel
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Réfé
• [Briggs, 2009] Maps. (2009). In : Briggs S. Sean’s Website.
[ l ] bl h // l f b d / b / h
Références
– [en ligne] D...
Réfé
• PostgreSQL
Références
– [en ligne] http://www.postgresql.org/
• PostGIS
– [en ligne] http://postgis.refractions.net...
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Couplage d’un HyperCube SOLAP et d’un outil de visualisation

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Michael Tranchant - À la croisée des mondes décisionnel et géographique, le traitement spatial et analytique en ligne, plus communément nommé Spatial OLAP (SOLAP), permet la manipulation et l’exploitation de la dimension spatiale des informations contenues dans l’hypercube. Les outils de visualisation, quant à eux, constituent l’interface avec laquelle interagissent les utilisateurs sur tout système d’information, leur permettant un accès aux fonctionnalités d’interrogation de l’application ainsi qu’à l’affichage des résultats. Ces deux éléments, intégrés au sein d’une chaîne décisionnelle, offrent une solution complète pour l’exploration et la représentation de la perspective spatiale tout en profitant des capacités des outils OLAP. Dans cette version « cube », le prototype HyperAtlas3 exploite à la fois les capacités OLAP des systèmes décisionnels et permet un rendu cartographique des géométries stockées dans l’entrepôt de données.

At the crossroads of Business Intelligence and geographic worlds, Spatial On-Line Analytical Processing, more commonly known as Spatial OLAP (SOLAP), allows the manipulation and the exploitation of the spatial information contained in the hypercube. In information systems, users interact with visualization tools, which compose the interface, allowing them to access the application’s query functionalities and displaying capabilities. These two elements, integrated in a decision-making chain, provide a complete solution for exploring and representing the spatial perspective while enjoying the OLAP capabilities. In this “cube” version, the HyperAtlas3 prototype operates with both decision-making systems OLAP capabilities and allows a cartographic rendering of geometries that are stored in the data warehouse.

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Couplage d’un HyperCube SOLAP et d’un outil de visualisation

  1. 1. CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL RHÔNE‐ALPES CENTRE D'ENSEIGNEMENT DE GRENOBLE MÉMOIRE  présenté par Michaël TRANCHANT Ô É CENTRE D ENSEIGNEMENT DE GRENOBLE en vue d’obtenir le DIPLÔME D’INGÉNIEUR CNAM en INFORMATIQUE Couplage d’un HyperCube SOLAPCouplage d un HyperCube SOLAP  et d’un outil de visualisation Soutenu le 22 février 2013 M Eric Gressier‐Soudan M Claude Genier M Jean‐Pierre Giraudin Président : Membres : M Jean Pierre Giraudin M Jérôme Gensel M Thierry Humbert
  2. 2. PlanPlan • Contexte • Informatique décisionnelle • HyperAtlas3 • Conclusion et perspectives Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 2 / 48  Rubik Earth : http://item.rakuten.co.jp/htdd/627326
  3. 3. PlanPlan • Contexte • Informatique décisionnelle • HyperAtlas3 • Conclusion et perspectives Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 3 / 48 Rubik Earth : http://item.rakuten.co.jp/htdd/627326
  4. 4. Contexte Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Contexte É i ST• Équipe STeamer • HyperAtlas • Informatique géodécisionnelle • Visualisation de l’information • Directive INSPIRE Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 4 / 48
  5. 5. Contexte Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Contexte • Objectifs du stage – Tester les capacités SOLAP – Visualiser les résultats sous différentes formes – Déterminer l’apport de la BI pour HyperAtlasDéterminer l apport de la BI pour HyperAtlas B i• Besoins – Exploiter les capacités de l’informatique décisionnelle • Multidimensionnalité • Opérateurs spécifiques OLAP – Croiser des types de données différentes Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 5 / 48
  6. 6. Pl Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Plan • Contexte • Informatique décisionnelle• Informatique décisionnelle • Objectifs • Architecture • Modèle multidimensionnel • OLAP • MDX • Visualisation • OLAP spatial • HyperAtlas3 • Conclusion et perspectives• Conclusion et perspectives Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 6 / 48 Rubik Earth : http://item.rakuten.co.jp/htdd/627326
  7. 7. Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives C é il d’ id à l dé i i Objectifs • Créer un outil d’aide à la décision • Croiser des données hétérogènes • Répondre à plusieurs exigences Simplicité– Simplicité – Rapidité Manipulation de gros volumes de données– Manipulation de gros volumes de données – Fiabilité Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 7 / 48
  8. 8. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Architecture Source : [Lebrun & Charrier, 2008] Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 8 / 48
  9. 9. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Modèle multidimensionnel • Répondre à un besoin analytique • Croisement de dimensions pour l’étude d’un faitCroisement de dimensions pour l étude d un fait Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 9 / 48
  10. 10. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Modèle multidimensionnel • Répondre à un besoin analytique • Croisement de dimensions pour l’étude d’un faitCroisement de dimensions pour l étude d un fait Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 10 / 48
  11. 11. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Modèle multidimensionnel Source : [Meier, 2006] Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 11 / 48
  12. 12. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial OLAP : On‐line Analytical Processing • [Codd et al.] suggère des règles pour définir OLAP, dont : – MultidimensionnalitéMultidimensionnalité – Croisement de dimensions – Manipulation intuitive • OLAP propose des opérateurs – Tailler (Slice/Dice) – Remonter/Forer (Roll Up / Drill Down) Pi t (S )– Pivoter (Swap) – Forer latéralement (Drill accross) – Percer (Drill through)Percer (Drill through) Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 12 / 48
  13. 13. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial OLAP : On‐line Analytical Processing • [Codd et al.] suggère des règles pour définir OLAP, dont : – MultidimensionnalitéMultidimensionnalité – Croisement de dimensions – Manipulation intuitive • OLAP propose des opérateurs – Tailler (Slice/Dice) – Remonter/Forer (Roll Up / Drill Down) Pi t (S )– Pivoter (Swap) – Forer latéralement (Drill accross) – Percer (Drill through)Percer (Drill through) Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 13 / 48 Source : [Le Rubrus, 2009]
  14. 14. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial OLAP : On‐line Analytical Processing • [Codd et al.] suggère des règles pour définir OLAP, dont : – MultidimensionnalitéMultidimensionnalité – Croisement de dimensions – Manipulation intuitive • OLAP propose des opérateurs – Tailler (Slice/Dice) – Remonter/Forer (Roll Up / Drill Down) Pi t (S )– Pivoter (Swap) – Forer latéralement (Drill accross) – Percer (Drill through)Percer (Drill through) Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 14 / 48 Source : [Le Rubrus, 2009]
  15. 15. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial L d’i t ti d b (S)OLAP MDX : MultiDimensional eXpressions • Langage d’interrogation des « cubes (S)OLAP » • Manipule six types primaires : – Scalaires i i hié hi– Dimensions et hiérarchies – Niveaux Membres– Membres – n‐uplets – Ensembles– Ensembles • Axes d’étudeAxes d étude Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 15 / 48
  16. 16. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial MDX : MultiDimensional eXpressions On désire connaître les ventes d’un supermarché en  f i d d li d f illfonction du type de client et par grandes familles  de produits, pour l’année 2012. SELECTSELECT ([Produit].[GrandeFamilleProduit].MEMBERS) ON COLUMNS, ([Client].[Type].MEMBERS) ON ROWS FROM [Vente][ ] WHERE {([Temps].[2012])} Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 16 / 48
  17. 17. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 17 / 48
  18. 18. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 18 / 48
  19. 19. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Tableau croisé multidimensionnel Source : Saiku Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 19 / 48
  20. 20. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Diagramme Source : http://cyrbil.tumblr.com Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 20 / 48
  21. 21. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Diagramme Source : [Statistique Canada, 2010] Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 21 / 48
  22. 22. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Spatial OLAP OLAP + OLAP Agrégation Analyse Forage Pi ot SIG Modélisation du monde  réel Cartographie Pivot Analyse spatiale SOLAP Agrégation de données géospatiales Affi h d é lAffichage des résultats sur carte Forage et pivot sur carte Analyse spatiale en ligne Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 22 / 48
  23. 23. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Spatial OLAP j• Enjeux – Stockage des géométries • Interpréter les géométries stockées en base de données – Génération de cartes P d é éh ibl• Passer un message adapté, correct et compréhensible – Maîtriser spatialement les analyses • But – Exploiter pleinement la dimension spatiale des  données Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 23 / 48
  24. 24. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Spatial OLAP Filter ( [Store].[All Stores].[USA].Children, ST DistanceST_Distance ( [Store].CurrentMember.Properties("geom"), [Store].[All Stores].[USA].[CA].Properties("geom") ) < 500 km) < 500 km ) 24 / 48 Source carte : www.vecteezy.com
  25. 25. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Spatial OLAP Filter ( [Store].[All Stores].[USA].Children, ST DistanceST_Distance ( [Store].CurrentMember.Properties("geom"), [Store].[All Stores].[USA].[CA].Properties("geom") ) < 500 km) < 500 km ) 25 / 48 Source carte : www.vecteezy.com
  26. 26. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Spatial OLAP Filter ( [Store].[All Stores].[USA].Children, ST DistanceST_Distance ( [Store].CurrentMember.Properties("geom"), [Store].[All Stores].[USA].[CA].Properties("geom") ) < 500 km) < 500 km ) 26 / 48 Source carte : www.vecteezy.com
  27. 27. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Représentation cartographique 27 / 48 Source : [Briggs, 2009] 
  28. 28. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Représentation cartographique 28 / 48 Source : [Briggs, 2009] 
  29. 29. Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Objectifs Architecture Modèle multidimensionnel OLAP MDX Visualisation OLAP spatial Représentation cartographique 29 / 48 Source : [Johnston, 2011] 
  30. 30. Pl Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Plan • Contexte • Informatique décisionnelle• Informatique décisionnelle • HyperAtlas3 • Contexte • Retours sur les travaux de l’UAB • Entrepôtp • Architecture logicielle • Fonctionnement • ClientClient • Démonstration • Conclusion et perspectives 30 / 48 • Conclusion et perspectives Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 Rubik Earth : http://item.rakuten.co.jp/htdd/627326
  31. 31. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Contexte • HyperAtlas Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 31 / 48
  32. 32. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Contexte • HyperAtlas – Fichiers propriétaires – Application autonome Idé H A l 3• Idées pour HyperAtlas3 – Utiliser les données de cubes Exploiter les opérateurs de navigation OLAP– Exploiter les opérateurs de navigation OLAP – Réutiliser l’existant cartographique • But  – Croiser les données de types différents Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 32 / 48
  33. 33. T d Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Travaux de  l’Université Autonome de Barcelone • Equipe partenaire de STEAMER l Université Autonome de Barcelone Equipe partenaire de STEAMER • Travaux situés sur la partie ETL  • Concept : rapporter tous les indicateurs et  toutes les géométries sur une grille detoutes les géométries sur une grille de  référence  Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 33 / 48
  34. 34. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Principe des manipulations Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 34 / 48
  35. 35. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Dimensions d’analyse Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 35 / 48
  36. 36. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives hi é d i Architecture logicielle Une architecture composée de 4 tiers – L’entrepôt de données – Le serveur SOLAP – Le serveur HyperAtlas3yp – Le client HyperAtlas3 Entrepôt de  données Serveur  SOLAP Serveur et client  HyperAtlas3 Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 36 / 48
  37. 37. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Communication Échanges entre les différentes parties SOAP JDBC XMLA RMI HTTP Entrepôt de données Serveur SOLAP Serveur et client HyperAtlas3 22 février 2013 37 / 48
  38. 38. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Communication Échanges entre les différentes parties SOAP JDBC XMLA SOAP HTTP Entrepôt de données Serveur SOLAP Serveur  HyperAtlas3 Client  HyperAtlas322 février 2013 38 / 48
  39. 39. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Multi‐sources • Liens vers plusieurs serveurs (S)OLAP • ou entrepôts de donnéesou entrepôts de données Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 39 / 48
  40. 40. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Fonctionnement Interactions entre les briques logicielles 22 février 2013 40 / 48
  41. 41. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Client i h li i• Rich Internet Application • JSF + Primefaces + Primefaces Extension • OLAP – Pivot– Pivot – Forage / Remontée M i l ti i êt MDX– Manipulation via requête MDX • Accès concurrentiel • Manuel utilisateur • MultilingueMultilingue Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 41 / 48
  42. 42. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Client 22 février 2013 42 / 48
  43. 43. Contexte UAB Entrepôt Architecture Fonctionnement Client Démonstration Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Démonstration Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 43 / 48
  44. 44. Pl Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Plan • Contexte • Informatique décisionnelle • HyperAtlas3 • Conclusion et perspectives • Réalisations • Perspectives d’évolution • Bilan personnel 44 / 48Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 Rubik Earth : http://item.rakuten.co.jp/htdd/627326
  45. 45. Bilan des réalisations Perspectives d’évolution Bilan personnel Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Bilan des réalisations E l ti d l’i f ti dé i i ll• Exploration de l’informatique décisionnelle • Application à la géographie• Application à la géographie • Exploitation des opérateurs OLAP• Exploitation des opérateurs OLAP • Manipulation de requêtes MDXManipulation de requêtes MDX • Ajout de nouvelles représentations cartographiquesAjout de nouvelles représentations cartographiques • Un prototype exploitable, mais perfectibleUn prototype exploitable, mais perfectible Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 45 / 48
  46. 46. Bilan des réalisations Perspectives d’évolution Bilan personnel Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Perspectives d’évolution Eff t l l l é l bl ETL• Effectuer les calculs préalables par un ETL • Compléter les métadonnées • Améliorer le moteur cartographique  • Exploiter les opérateurs spatiaux SOLAP • Contrôler la qualité des données et des requêtes  [Boulil, 2012][ ] Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 46 / 48
  47. 47. Bilan des réalisations Perspectives d’évolution Bilan personnel Contexte Informatique décisionnelle HyperAtlas3 Conclusion et perspectives Bilan personnel • Immersion dans le monde de la recherche • Informatique décisionnelle • GéomatiqueGéomatique • Réalisation d’un projet complet Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013 47 / 48
  48. 48. CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS CENTRE REGIONAL RHÔNE‐ALPES CENTRE D'ENSEIGNEMENT DE GRENOBLECENTRE D ENSEIGNEMENT DE GRENOBLE MÉMOIRE  présenté par Michaël TRANCHANT Ô É Couplage d’un HyperCube SOLAP en vue d’obtenir le DIPLÔME D’INGÉNIEUR CNAM en INFORMATIQUE Couplage d un HyperCube SOLAP  et d’un outil de visualisation Soutenu le 22 février 2013 M Eric Gressier‐Soudan M Claude Genier M Jean‐Pierre Giraudin Président : Membres : M Jean Pierre Giraudin M Jérôme Gensel M Thierry Humbert
  49. 49. Réfé • [Briggs, 2009] Maps. (2009). In : Briggs S. Sean’s Website. [ l ] bl h // l f b d / b / h Références – [en ligne] Disponible sur : http://personal.frostburg.edu/sbriggs0/maps.htm • [Codd et al.] Codd E.F., Codd S.B & Salley C.T. (1993) – Providing OLAP (On‐line Analytical Processing) to User‐Analysts : An IT mandate. – [en ligne] Disponible sur : http://www.minet.uni‐jena.de/dbis/lehre/ss2005/sem_dwh/lit/Cod93.pdfg p p j _ p • [Boulil,2012] Boulil K. (2012) – Une Approche Automatisée basée sur des Contraintes d'Intégrité définies définies en UML et OCL pour la  Vérification de la Cohérence Logique dans les Systèmes SOLAP ‐ Applications dans le domaine agri‐ environnemental. – Thèse en informatique, IRSTEA, Clermont‐Ferrand • [Johnston, 2011] Life map. (2011). In : Johnston K. Culture and the Arts.  – [en ligne] Disponible sur : http://artsbeat.blogs.nytimes.com/2011/08/09/what‐digital‐maps‐can‐tell‐us‐about‐the‐american‐way/ [L b & Ch i 2008] L b G & Ch i C (2008)• [Lebrun & Charrier, 2008] Lebrun G. & Charrier C. (2008) – Informatique décisionnelle. – Cours Master CNAM UE NFE115 • [Le Rubrus, 2009] Le Rubrus B. (2009)[ , ] ( ) – Capacités de rendu cartographique autour des technologies SOLAP. – Épreuve TEST, UEENG111, CNAM Rhône‐Alpes, 42p. • [Meier, 2006] Meier A. (2006) Introduction pratique aux bases de données relationnelles– Introduction pratique aux bases de données relationnelles. – Seconde édition, Springer Editions, France, p.197‐203. Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013
  50. 50. Réfé • PostgreSQL Références – [en ligne] http://www.postgresql.org/ • PostGIS – [en ligne] http://postgis.refractions.net/ • GeoMondrian – [en ligne] http://www.spatialytics.org/projects/geomondrian/ • Tomcat – [en ligne] http://tomcat.apache.org/ • JBoss AS – [en ligne] http://www.jboss.org/jbossas • OLAP4J – [en ligne] http://www.olap4j.org/ • PrimeFacese aces – [en ligne] http://www.primefaces.org/ • SOAPUI – [en ligne] http://www.soapui.org/[ g ] p // p g/ Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM22 février 2013
  51. 51. Fonctionnement du serveurFonctionnement du serveur MapBuilderMap MDXBuilder Service Remote L l BusinessUnit pp nterfaces Logic XMLAClient Local Schema Generic I Logic ResultObjects WSbeansEntrepôts ServeursServeurs  SOLAP Michaël Tranchant ‐ Mémoire CNAM

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