ASD 2017, 11ième édition de la Conférence sur les Avancées des Systèmes Décisionnels

PRESENTATION

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Objectifs

L'entreposage et l'analyse des donnes sont les composants essentiels des systmes d'information dcisionnels. L'informatique dcisionnelle (Business Intelligence) se heurte de nos jours plusieurs progrs scientifiques et technologiques. La prise de dcision dans le domaine informatique repose sur l'exploitation de plusieurs ressources de donnes htrognes, fortement volutives et distribues. Les diffrents types de donnes (stream, open, linked, etc.) doivent s'harmoniser avec les nouvelles technologies, architectures et infrastructures informatiques (Web de donnes, Cloud computing, etc.) afin de pouvoir prendre en charge les volumes croissants des donnes massives (Big Data). L'volution technologique ainsi que la masse explosive des donnes voquent de nouveaux dfis scientifiques. Ces dfis ncessitent la proposition de nouvelles approches pour la modlisation, l'interrogation, l'optimisation, l'intgration et la scurisation de donnes.

La Confrence Maghrbine sur les Avancs des Systmes Dcisionnels (ASD) s'articule autour de cette perspective. La 11me dition de la confrence ASD (ASD 2017) se tiendra dans la ville de Tabarka (Tunisie) du 27 au 29 avril 2017. L'dition ASD 2017 sera organise par une jeune quipe de l'Universit de Jendouba (Tunisie). La confrence ASD est un vnement, qui devient habituel, de la communaut des chercheurs francophones travaillant autours des thmatiques des systmes dcisionnels. Cette confrence s'adresse galement aux industriels et aux professionnels qui s'intressent au domaine dcisionnel et la Business Intelligence (BI). Ces derniers contribuent par la prsentation de systmes dcisionnels concrets, par l'expression des besoins ressentis dans le secteur industriel ou par la mise en valeur de solutions apportes par les chercheurs. La confrence ASD est une opportunit attractive aux doctorants et aux jeunes chercheurs pour prsenter leurs travaux de recherche et de nouer des liens avec la communaut.

 

Thmes

Le comit de programme dASD17 sollicite des papiers de recherches fondamentales ou appliques sur les thmes suivants (liste non exhaustive) :

  • Architectures et conception des entrepts de donnes
  • Modlisation multidimensionnelle
  • Nettoyage, intgration, et provenance des donnes
  • Outils ETL (Extract-Transform-Load)
  • Analyse en ligne (OLAP : On-Line Analytical Processing)
  • Modles et langages de requtes pour les donnes multidimensionnelles
  • Organisation physique des entrepts de donnes
  • Maintenance et administration des entrepts de donnes
  • Evaluation de performance et bancs dessais dcisionnels
  • Evaluation et optimisation de requtes dcisionnelles
  • Fouille de donnes (data mining)
  • Fouille de donnes, dcouverte de connaissances et aide la dcision
  • Entrepts de donnes XML, textes
  • Recherche dinformation pour lOLAP
  • Smantique et ontologies dcisionnelles
  • Entrepts de donnes et Web smantique
  • Donnes ouvertes (open data) , Linked Data
  • Analyse en ligne des rseaux sociaux (Social OLAP)
  • Personnalisation et recommandation de requtes dcisionnelles
  • Business Intelligence et Cloud Computing
  • Analyse en ligne de donnes parallles et distribues
  • Gestion et traitement de donnes dans le cloud
  • Big data et nouveaux paradigmes de traitement des donnes
  • Big data : cas dusage
  • Flux de donnes et analyse
  • Donnes personnelles et aide la dcision
  • Big data Analytics
  • Entrepts de donnes et NoSQL (Not Only SQL)
  • Applications dans des domaines divers : Sant, Environnement, Bioinformatique, Education
  • Qualit, scurit et fiabilit des entrepts de donnes
  • Scurit et protection des donnes prives
  • Qualit/valeur des donnes
  • Visualisation de donnes pour la Business Intelligence

Numro spcial dune revue

Des versions tendues des meilleurs papiers de la confrence seront publies dans un numro spcial de la revue ISI (Ingnierie des Systmes dInformation) chez Herms.

 

 
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