Integrating Data Mining and On-line Analytical Processing for Intelligent Decision Systems

Abstract

Data Mining (DM) and On-Line Analytical Processing (OLAP) are powerful methods to model relationships in databases and analyze vast amounts of data. However, little research exists in developing methods to integrate the DM and OLAP to develop an Intelligent Decision Support System (IDSS). This study proposes a model to integrate DM and OLAP to build accurate and dynamic models of the process and to provide analytical views of the data. The integrated system uses DM to discover the complex relationships hidden in large volumes of data. This data is organized and presented for decision-making using OLAP for which multidimensional views are created by the results from the relationships discovered by mining the data. The model is applied to a complex manufacturing process control problem.

La fouille de données (DM) et les analyseurs en ligne (OLAP) sont deux outils puissants pour modéliser des relations dans les bases de données et analyser de grandes quantités de données. Cependant, il y a peu de recherche pour intégrer ces deux outils et développer des systèmes interactifs d'aide à la décision (SIAD) intelligents. Cette etude propose un modèle pour intégrer DM et OLAP afin de construire des modèles précis et dynamiques du processus d'intégration et pour fournir une vue analytique des données. Ce système intégré utilise la fouille de données pour découvrir les relations cachées dans les grandes bases de données. Ces relations sont présentées et organisées pour la décision grace à l’OLAP qui permet de créer des vues multidimensionnelles des relations découvertes. Notre modèle est appliqué à un problème complexe de contrôle de fabrication.

Keywords:

• Data Mining
• On-Line Analytical Processing
• Intelligent Decision Systems
• Decision Support Systems

Mots clés:

• fouille de données
• analyseur en ligne
• SIAD intelligents
• aide à la décision