Evolution et personnalisation des analyses dans les entrepôts de données - Une approche orientée utilisateur

RÉSUMÉ. Dans le cadre d’une collaboration avec LCL-Le Crédit Lyonnais, nous avons conçu un entrepôt de données à partir des sources de données de l’établissement bancaire pour répondre aux besoins d’analyse des utilisateurs concernant les opérations marketing. Cependant, ces besoins sont amenés à évoluer rapidement. Dans cet article, nous proposons alors une approche originale d’évolution du modèle guidée par les utilisateurs, leur fournissant ainsi des analyses personnalisées. Notre approche est composée de quatre phases : (1) acquisition de la connaissance utilisateur sous la forme de règles d’agrégation ;(2) intégration de cette connaissance pour transformer ces règles en une table de mapping ; (3) mise à jour du modèle de l’entrepôt ; (4) analyse en ligne. Pour valider notre approche, nous avons implémenté un prototype, nommé WEDrik (data Warehouse Evolution Driven by Knowledge), sous le SGBD Oracle 10g. Nous avons appliqué notre approche sur des données bancaires de LCL pour montrer l’intérêt de celle-ci dans un contexte réel.