[ca] Amb l'enorme creixement de la quantitat de dades generades pels sistemes d'informació, és habitual avui en dia emmagatzemar conjunts de dades en els seus formats bruts (és a dir, sense cap pre-processament de dades ni transformacions) en dipòsits de dades a gran escala anomenats Data Lakes (DL). Aquests dipòsits emmagatzemen conjunts de dades d'àrees temàtiques heterogènies (que abasten molts temes empresarials) i amb molts esquemes diferents. Per tant, és un repte per als científics de dades que utilitzin la DL per a l'anàlisi de dades trobar conjunts de dades rellevants per a les seves tasques d'anàlisi sense cap suport ni govern de dades. L'objectiu és poder extreure metadades i informació sobre conjunts de dades emmagatzemats a la DL per donar suport al científic en trobar fonts rellevants. Aquest és l'objectiu principal d'aquesta tesi, on explorem diferents tècniques de perfilació de dades, concordança d'esquemes holístics i recomanació d'anàlisi per donar suport al científic. Proposem un nou marc basat en l'aprenentatge automatitzat supervisat per extreure automàticament metadades que descriuen conjunts de dades, incloent el càlcul de les seves similituds i coincidències de dades mitjançant tècniques de concordança d'esquemes holístics. Utilitzem les relacions extretes entre conjunts de dades per categoritzar-les automàticament per donar suport al científic del fet de trobar conjunts de dades rellevants amb la intersecció entre les seves dades. Això es fa mitjançant una nova tècnica basada en metadades anomenada mineria de proximitat que consumeix els metadades extrets mitjançant algoritmes automatitzats de mineria de dades per tal de detectar conjunts de dades relacionats i proposar-ne categories rellevants. Ens centrem en conjunts de dades plans (tabulars) organitzats com a files d'instàncies de dades i columnes d'atributs que descriuen les instàncies. El nostre marc proposat utilitza les quatre tècniques principals següents: (1) Esquema de concordança basat en instàncies per detectar ítems rellevants de dades entre conjunts de dades heterogènies, (2) Extracció de metadades de nivell de dades i mineria de proximitat per detectar conjunts de dades relacionats, (3) Extracció de metadades a nivell de atribut i mineria de proximitat per detectar conjunts de dades relacionats i, finalment, (4) Categorització de conjunts de dades automàtica mitjançant tècniques supervisades per k-Nearest-Neighbour (kNN). Posem en pràctica els nostres algorismes proposats mitjançant un prototip que mostra la viabilitat d'aquest marc. El prototip s'experimenta en un escenari DL real del món per demostrar la viabilitat, l'eficàcia i l'eficiència del nostre enfocament, de manera que hem pogut aconseguir elevades taxes de record i guanys d'eficiència alhora que millorem el consum computacional d'espai i temps mitjançant dues ordres de magnitud mitjançant el nostre es van proposar tècniques de poda anticipada i pre-filtratge en comparació amb tècniques de concordança d'esquemes basades en instàncies clàssiques. Això demostra l'efectivitat dels nostres mètodes automàtics proposats en les tasques de poda inicial i pre-filtratge per a la coincidència d'esquemes holístics i la classificació automàtica del conjunt de dades, tot demostrant també millores en l'anàlisi de dades basades en humans per a les mateixes tasques.

[fr] Avec l'énorme croissance de la quantité de données générées par les systèmes d'information, il est courant aujourd'hui de stocker des ensembles de données (datasets) dans leurs formats bruts (c'est-à-dire sans prétraitement ni transformation de données) dans des référentiels de données à grande échelle appelés Data Lakes (DL). Ces référentiels stockent des ensembles de données provenant de domaines hétérogènes (couvrant de nombreux sujets commerciaux) et avec de nombreux schémas différents. Par conséquent, il est difficile pour les data-scientists utilisant les DL pour l'analyse des données de trouver des datasets pertinents pour leurs tâches d'analyse sans aucun support ni gouvernance des données. L'objectif est de pouvoir extraire des métadonnées et des informations sur les datasets stockés dans le DL pour aider le data-scientist à trouver des sources pertinentes. Cela constitue l'objectif principal de cette thèse, où nous explorons différentes techniques de profilage de données, de correspondance holistique de schéma et de recommandation d'analyse pour soutenir le data-scientist. Nous proposons une nouvelle approche basée sur l'intelligence artificielle, spécifiquement l'apprentissage automatique supervisé, pour extraire automatiquement les métadonnées décrivant les datasets, calculer automatiquement les similitudes et les chevauchements de données entre ces ensembles en utilisant des techniques de correspondance holistique de schéma. Les relations entre datasets ainsi extraites sont utilisées pour catégoriser automatiquement les datasets, afin d'aider le data-scientist à trouver des datasets pertinents avec intersection entre leurs données. Cela est fait via une nouvelle technique basée sur les métadonnées appelée proximity mining, qui consomme les métadonnées extraites via des algorithmes de data mining automatisés afin de détecter des datasets connexes et de leur proposer des catégories pertinentes. Nous nous concentrons sur des datasets plats (tabulaires) organisés en rangées d'instances de données et en colonnes d'attributs décrivant les instances. L'approche proposée utilise les quatres principales techniques suivantes: (1) Correspondance de schéma basée sur l'instance pour détecter les éléments de données pertinents entre des datasets hétérogènes, (2) Extraction de métadonnées au niveau du dataset et proximity mining pour détecter les datasets connexes, (3) Extraction de métadonnées au niveau des attributs et proximity mining pour détecter des datasets connexes, et enfin, (4) catégorisation automatique des datasets via des techniques supervisées k-Nearest-Neighbour (kNN). Nous implémentons les algorithmes proposés via un prototype qui montre la faisabilité de cette approche. Nous appliquons ce prototype à une scénario DL du monde réel pour prouver la faisabilité, l'efficacité et l'efficience de notre approche, nous permettant d'atteindre des taux de rappel élevés et des gains d'efficacité, tout en diminuant le coût en espace et en temps de deux ordres de grandeur, via nos techniques proposées d'élagage précoce et de pré-filtrage, comparé aux techniques classiques de correspondance de schémas basées sur les instances. Cela prouve l'efficacité des méthodes automatiques proposées dans les tâches d'élagage précoce et de pré-filtrage pour la correspondance de schéma holistique et la cartegorisation automatique des datasets, tout en démontrant des améliorations par rapport à l'analyse de données basée sur l'humain pour les mêmes tâches.