Modélisation NoSQL des entrepôts de données multidimensionnelles massives

Les systèmes d’aide à la décision occupent une place prépondérante au sein des entreprises et des grandes organisations, pour permettre des analyses dédiées à la prise de décisions. Avec l’avènement du big data, le volume des données d’analyses atteint des tailles critiques, défiant les approches classiques d’entreposage de données, dont les solutions actuelles reposent principalement sur des bases de données R-OLAP. Avec l’apparition des grandes plateformes Web telles que Google, Facebook, Twitter, Amazon… des solutions pour gérer les mégadonnées (Big Data) ont été développées et appelées « Not Only SQL ». Ces nouvelles approches constituent une voie intéressante pour la construction des entrepôts de données multidimensionnelles capables de supporter des grandes masses de données. La remise en cause de l’approche R-OLAP nécessite de revisiter les principes de la modélisation des entrepôts de données multidimensionnelles. Dans ce manuscrit, nous avons proposé des processus d’implantation des entrepôts de données multidimensionnelles avec les modèles NoSQL. Nous avons défini quatre processus pour chacun des deux modèles NoSQL orienté colonnes et orienté documents. De plus, le contexte NoSQL rend également plus complexe le calcul efficace de pré-agrégats qui sont habituellement mis en place dans le contexte ROLAP (treillis). Nous avons élargis nos processus d’implantations pour prendre en compte la construction du treillis dans les deux modèles retenus.Comme il est difficile de choisir une seule implantation NoSQL supportant efficacement tous les traitements applicables, nous avons proposé deux processus de traductions, le premier concerne des processus intra-modèles, c’est-à-dire des règles de passage d’une implantation à une autre implantation du même modèle logique NoSQL, tandis que le second processus définit les règles de transformation d’une implantation d’un modèle logique vers une autre implantation d’un autre modèle logique.