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L’objectif des Journées EDA est de proposer un cadre régulier dédié aux travaux relatifs à l’informatique décisionnelle, afin de favoriser la rencontre des chercheurs, des industriels et des utilisateurs francophones afin de discuter de l’avancement de la recherche, ainsi que d’expériences de développement dans ce domaine.

Actes EDA 2017

Les actes d’EDA 2017 « Business Intelligence & Big Data » sont disponibles en ligne sur le site des éditions RNTI.

Appel à participation EDA 2017 #BigData #BI

EDA 2017 : Business Intelligence & big Data : 3-5 mai 2017, Lyon

La conférence francophone EDA est, depuis sa création en 2005, un contexte privilégié de rencontre et d’échange entre chercheurs, industriels et utilisateurs francophones intéressés par les avancées dans le domaine de l’informatique décisionnelle (Business Intelligence), en particulier les entrepôts et l’analyse en ligne, faisant face aux nouveaux défis soulevés par les mégadonnées (big data) et l’infonuagique (cloud computing).

Cette année, les journées EDA auront lieu à Lyon, campus Porte des Alpes, du 3 au 5 mai 2017.

En conjonction avec EDA, des journées consacrées à l’analyse de données textuelles sont également organisées dans le cadre de l’action ADOC du GdR CNRS MaDICS.

Pour plus d’information sur le programme et l’inscription, merci de vous rendre sur le site de la conférence : http://eric.univ-lyon2.fr/eda2017/.

Programme EDA 2017 Lyon

https://eric.univ-lyon2.fr/eda2017/?page=programme

Call for papers EDA 2017 Business Intelligence & Big Data #BI #BigData

EDA 2017
Business Intelligence & Big Data
http://eric.univ-lyon2.fr/eda2017/
May 3-5, 2017, Lyon, France
In conjunction with MaDICS-ADOC Text Analytics days
http://eric.univ-lyon2.fr/adoc/


Decision-support information systems notably rest on data warehouses and on-line analytical processing (OLAP), two pillars of business intelligence (BI) that are nowadays confronted to new scientific and technological challenges. Traditional BI indeed rests on so-called classical data warehouses that can handle hundreds of terabytes of data, but hardly manage little-structured or unstructured data such as texts and graphs, nor quickly incoming data, thus inefficiently supporting real-time BI.

In parallel, with the emergence of big data-related technologies and the diffusion of data mining and machine learning algorithms, new perspectives open for analytical and decision-support uses. The proliferation of little-structured or unstructured data, data flows from, e.g., sensors, the Internet of things or social media, coming in huge volumes, is indeed a huge opportunity for BI and sparkles new research areas in data warehousing and OLAP.

Data warehousing and OLAP still operate in various organizations to structure and analyze both legacy and new data. They retain a key role in piloting such organizations (administrations, companies, hospitals…). Then the question is how to preserve their strengths while moving data warehouses and OLAP toward solving big data issues? Big data bring us into a new scientific and technological era offering architectures and infrastructures (clouds, Hadoop-like computing, NoSQL databases…) that allow better data management and analytics for decision-making. Such an evolution raises new problems that require the design of new approaches for data integration, modeling, querying, analysis, optimization and security, both in traditional and big data warehouses.

Since 2005, the French-speaking conference on data warehousing and OLAP (EDA) has been offering a regular meeting framework to researchers, industrials and users interested in the latest scientific and technological advances in this domain. We call all researchers and experts in this domain to present their work. We particularly encourage young researchers to participate. Submitted papers may be written either in French or in English and must describe original research and applications related to the following topics (non-exhaustive list).

Theme #1 – Data warehousing and OLAP

  • Data warehouse architectures
  • Data warehouse design
  • Extract, transform, load (ETL)
  • Data warehouse physical organization
  • Multidimensional modeling
  • On-line analytical processing (OLAP)
  • Data warehouse maintenance and administration
  • Performance optimization and tuning, benchmarks

Theme #2 – Big data management

  • Big data integration and modeling
  • Big data quality and integrity
  • Big data security and reliability
  • Data lakes
  • NoSQL databases
  • Text, graph, stream… data
  • Distributed environments: Hadoop, Spark…
  • Big data engineering: virtualization, elasticity, distributed computing, big data frameworks
  • Semantic web, ontologies

Theme #3 – Big data analytics

  • Business analytics
  • Data mining and machine learning
  • Information retrieval
  • Social media analysis
  • Cloud BI
  • Data visualization

Theme #4 – User-centric BI

  • User-centric OLAP
  • Personalization, recommendation
  • On-demand BI
  • Personal BI

Theme #5 – Applications

  • Applications: administration, science, health, society, bioinformatics…
  • Open data exploitation
  • Alert systems
  • Mobile applications
  • Customer relationship management

Key information

Conference website: http://eric.univ-lyon2.fr/eda2017/

Important dates

  • January 20, 2017: Paper submission
  • March 10, 2017: Notification
  • March 28, 2017: Camera-ready copy
  • May 3-5, 2017 Conference

Submission instructions

Submitted papers may be written either in French or in English. At least three members of the program committee will review each of them. The conference proceedings will be published in a special issue of the French RNTI journal (Revue des Nouvelles Technologies de l’Information).

Papers must be submitted on EasyChair, comply with the RNTI format and be at most 15 pages long. Submissions may either be written in LaTeX or Word format, but in case of acceptation, the only format allowed by the publisher is LaTeX.

A selection of the best papers, extended and translated into English if necessary, will be submitted to a special issue of the International Journal of Data Warehousing and Mining (IJDWM).

For any further question, please contact eda2017 __AT__ eric.univ-lyon2.fr

Related links

Appel à communications EDA 2017 #BI #BigData

EDA 2017

Business Intelligence & Big Data

http://eric.univ-lyon2.fr/eda2017/

3-5 mai 2017, Lyon, France

En conjonction avec la journée Text analytics MaDICS-ENADOC

http://eric.univ-lyon2.fr/enadoc/

Les systèmes d’information décisionnels s’appuient sur les entrepôts de données (data warehouses) et l’analyse en ligne (on-line analytical processing – OLAP) qui sont deux piliers de l’informatique décisionnelle (business intelligence – BI), aujourd’hui confrontés à de nouveaux défis scientifiques et technologiques. En effet, la BI traditionnelle repose sur des entrepôts de données dits classiques, dont les volumes vont jusqu’à des dizaines (voire des centaines) de téraoctets, gérant difficilement des données peu ou pas structurées (textes, graphes, données continues…) et les analyses en temps réel. La BI traditionnelle doit évoluer pour prendre en compte des nouveaux défis.

D’autre part, avec l’avènement des technologies émergentes autour des données massives (ou mégadonnées, désignées plus fréquemment sous le vocable de Big Data) caractérisées par leur très large volume, leur vélocité et leur variabilité, et de la vulgarisation des algorithmes de fouille de données (machine Learning), de nouvelles perspectives s’ouvrent aux usages analytiques et décisionnels. En effet, la prolifération des données, peu ou pas structurées, en flux (données issues de capteurs ou de médias sociaux) et produites en de très grandes quantités, est une manne pour la BI, mais engendre de nouveaux champs d’investigation pour les entrepôts de données et l’analyse en ligne.

Ces derniers ont toujours leur place dans les entreprises pour organiser et analyser leurs données historiques ou nouvelles. Ils continuent d’avoir un rôle clef pour le pilotage des organisations. Tout en gardant leurs atouts, comment accompagner les entrepôts de données et l’analyse en ligne dans leurs évolutions dans les problématiques du Big Data ?

L’ère des Big data nous fait entrer dans une nouvelle période scientifique et technologique offrant des architectures et des infrastructures (Cloud, Hadoop, NoSQL…) permettant une gestion des données et des analyses plus élaborées pour la prise de décision. Cette évolution soulève de nouvelles problématiques scientifiques et technologiques qui nécessitent la définition de nouvelles approches pour les architectures, l’intégration, la modélisation, l’interrogation, l’analyse, l’optimisation et la sécurité à la fois des entrepôts de données traditionnels et des entrepôts de données massives.

La conférence francophone EDA est, depuis sa création en 2005, un contexte privilégié de rencontre et d’échange entre chercheurs, industriels et utilisateurs francophones intéressés par les avancées dans ce domaine confrontées aux nouveaux défis soulevés par les données massives. Nous invitons les chercheurs, les doctorants et les experts intéressés par les avancées dans le domaine des entrepôts de données à soumettre leurs travaux de recherche fondamentale ou appliquée développés autour d’originalités scientifiques et technologiques sur les thèmes suivantes (liste non exhaustive).

Thème 1 – Entrepôts de données et OLAP

* Architecture des entrepôts de données
* Conception des entrepôts de données
* Extraction, transformation et chargement des données (ETL)
* Organisation physique des entrepôts de données
* Modélisation multidimensionnelle
* Analyse en ligne (OLAP)
* Maintenance et administration des entrepôts de données
* Optimisation de performance et tuning, benchmarks

Thème 2 – Gestion des des données massives

* Intégration et modélisation de données massives
* Qualité et intégrité des données massives
* Sécurité et fiabilité des données massives
* Data Lakes
* Bases de données NoSQL
* Données textuelles, graphes, data streams, etc.
* Environnements distribués : Hadoop, Spark, etc.
* Big data engineering : Virtualisation, Elasticité, Calcul distribué, Plateformes pour les big data
* Web sémantique, Ontologies

Thème 3 – Big data analytics

* Business analytics
* Fouille de données (data mining) et apprentissage
* Recherche d’information
* Analyse des média sociaux
* Cloud BI
* Visualisation

Thème 4 – Décisionnel centré utilisateur

* Analyse en ligne centrée utilisateur
* Personnalisation, recommandation
* Décisionnel à la demande
* Personal BI
* Visualisation

Thème 5 – Applications

* Applications : administration, science, santé, société, bioinformatique, etc.
* Exploitation de données ouvertes
* Systèmes d’alerte
* Applications mobiles
* Gestion de la relation client (CRM)

Informations importantes

Site de la conférence : http://eric.univ-lyon2.fr/eda2017/

Dates importantes

* 20 janvier 2017 : soumission des articles
* 10 mars 2017 : notification
* 28 mars 2017 : version finale des articles
* 4-5 mai 2017 : conférence

Instructions de soumission

Les articles soumis à publication peuvent être rédigés en français ou en anglais. Chacun d’eux sera évalué par au moins trois membres du comité de programme. Les actes de la conférence seront publiés dans un numéro spécial de la revue RNTI (Revue de Nouvelles Technologies de l’Information) éditions Hermann.

Une sélection des meilleurs papiers sera publiée dans un numéro spécial d’une revue internationale. Les articles doivent être soumis sur le site Easychair (http://easychair.org/), respecter le format RNTI et ne pas dépasser 15 pages.

Les soumissions d’articles peuvent être effectuées en format Latex ou Word. En cas d’acceptation, tout article doit être mis en format Latex, seul format accepté par l’éditeur de la revue RNTI (Revue des Nouvelles Technologies de l’information).

Une sélection des meilleurs articles, étendus et traduits en anglais, sera soumise à un numéro spécial de l’International Journal of Data Warehousing and Mining : http://www.igi-global.com/journal/international-journal-data-warehousing-mining/

Pour toute demande de renseignement complémentaire, merci de nous contacter à l’adresse suivante : eda2017 __AT__ eric.univ-lyon2.fr