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Problème dans la réalisation de projets SOLAP

Étude de cas : Problème dans la réalisation de projets SOLAP. Recherche parmi 297 000+ dissertations

Par   •  3 Décembre 2012  •  Étude de cas  •  1 820 Mots (8 Pages)  •  825 Vues

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Résumé

Un problème dans la réalisation de projets SOLAP est la difficulté des utilisateurs à exprimer leurs besoins et leurs attentes en début d'analyse de système. Cette technologie étant totalement nouvelle, les utilisateurs ne découvrent tout son potentiel qu'après une certaine période d'utilisation et c'est à ce moment que de nouveaux besoins surgissent. Nos travaux ont donc pour objectif principal de faciliter l’analyse en proposant un environnement de découverte des besoins des utilisateurs. Pour cela, nous proposons le concept de maquettage d’apprentissage pour accélérer l’apprentissage de la solution par les utilisateurs et pour leur suggérer de nouvelles possibilités. Cela leur permet de rapidement définir leurs besoins généraux et de mieux concevoir et exprimer de nouveaux besoins plus détaillés. Nous élaborons aussi des scénarios pour intégrer le maquettage dans un processus de développement. Puis, nous concevons un outil de maquettage basé sur des caractéristiques du maquettage d’application SOLAP identifiées dans notre recherche.

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1.1 Mise en contexte

Le projet de recherche s’est déroulé dans le cadre de travaux réalisés sur le SOLAP ( Spatial on-line Analytical Processing ) avec l’équipe du Dr. Yvan Bédard au Centre de recherche en Géomatique de l’Université Laval. D’entrée de jeu, il est important de souligner le fait que la technologie SOLAP a été élaborée par l’équipe de Bédard à la fin des années ’90 et elle est encore aujourd’hui exclusive à cette équipe. Certains ont abordé l’intégration d’un volet spatial aux technologies OLAP, mais aucun n’a poussé le sujet jusqu'à proposer une technologie aussi novatrice que le SOLAP. C’est pourquoi la littérature sur le SOLAP à laquelle ce mémoire réfère est largement constituée d’écrits de l’équipe de Bédard.

La technologie SOLAP est nouvelle et fait appel à la fois aux processus d’analyse interactifs (OLAP : On-line analytical processing) et aux systèmes d’information géographique (SIG). Les trois citations suivantes permettront de situer et de définir ce que peut être un SOLAP.

« (...) the coupling of OLAP and GIS functionalities paves the way for the emergence of a new category of decision-support tools that are better adapted for spatio-temporal exploration and analysis of data. We termed this category Spatial OLAP systems, or SOLAP. » [Bédard et al, 1997].

« Un SOLAP est une plate-forme visuelle supportant l’exploration et l’analyse spatio-temporelle faciles et rapides des données selon une approche multidimensionnelle à plusieurs niveaux d’agrégation via un affichage cartographique, tabulaire ou en diagramme statistique. » [Caron, 1998]

« Un outil SOLAP est composé de deux volets, l’un descriptif, similaire à ce que les outils client OLAP existants offrent, et l’autre cartographique exploitant la composante spatiale géométrique des dimensions et mesures. Les deux volets sont intégrés et accessibles à partir d’une même interface qui doit être conviviale afin de faciliter son utilisation. L’usager peut donc s’engager dans l’analyse spatio-temporelle de ses données par l’un ou l’autre des volets. » [Rivest, 2000]

Il est possible de dégager des éléments caractéristiques du contexte SOLAP. Premièrement, il s’agit d’une technologie orientée vers les analyses (OLAP) et non vers les transactions (OLTP : On-line transactional processing ) de données. Cela implique également de travailler avec des bases de données multidimensionnelles (MOLAP) ou relationnelles (ROLAP), ces dernières étant structurées pour simuler les structures multidimensionnelles [Rivest, 2000]. De plus, l’intégration de la dimension spatiale à la technologie OLAP apporte de nouvelles possibilités d’analyses spatio-temporelles et permet d’exploiter la visualisation cartographique pour supporter la formulation des analyses et pour présenter les résultats [Caron, 1998]. Enfin, l’outil SOLAP peut s’adresser à des utilisateurs qui ne sont pas familiers avec les SIG ou les bases de données grâce à son interface et à son fonctionnement simples et intuitifs.

Certains travaux de recherche [Rivest, 2000; Caron, 1998 ; Bédard et al, 1997] ont permis de cibler diverses caractéristiques nécessaires au SOLAP idéal. L'absence de technologies offrant ces caractéristiques a fait germer l’idée de pousser davantage la recherche et de développer un outil SOLAP générique qui n’aurait qu’à être agencé et personnalisé pour les besoins de chacun des utilisateurs. L’arrivée d’un produit SOLAP commercialisé permettrait de faciliter le développement d’applications variées, ce qui se fait présentement au cas par cas, par des développements « maison ». Actuellement, cette vision d’un outil générique est sur le point de se concrétiser et les premiers tests en ce sens sont présentement effectués. Cependant, une question demeure malgré le développement d’un outil SOLAP générique: comment mieux identifier les besoins des utilisateurs qui découlent des nouvelles possibilités offertes par cet outil?

Dans un premier temps, il est difficile pour un utilisateur sophistiqué d'appréhender, lors de la conception du système, l'ensemble des nouvelles possibilités d'analyse qui seront offertes. Ce n'est qu'après l’implantation et l’utilisation qu'émergeront plusieurs attentes dont certaines seront alors non-comblées par l'application, faute d'avoir été prévues lors du design du système. De plus, parce que l’outil SOLAP est très facile d’utilisation pour la navigation cartographique, il peut aussi être utilisé pour la diffusion de masse. On a alors affaire à une plus grande diversité d’utilisateurs avec des besoins généralement très hétérogènes. Cette pluralité fait en sorte que les attentes sont différentes et très variées d’un projet à l’autre et même entre les utilisateurs pour un même projet. On peut donc différencier deux clientèles principales :

1. Les spécialistes d’un domaine d’application

Ils sont plus exigeants et plus sophistiqués dans leurs attentes. Ils sont habitués de travailler avec leurs données et en ont une bonne connaissance. Ils ont aussi une connaissance approfondie des tâches à accomplir, ce qui les rend exigeants dans leurs attentes

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