Brevet FR2799024A1 — publié le 20010330

La présente invention concerne d'une façon générale les systèmes informatiques de bases de données, et plus précisément les systèmes d'aide à la décision notamment de type à traitement analytique en ligne (OLAP pour On Line Analytical Processing . De tels systèmes permettent de stocker, de gérer et de visualiser des données sous la forme de tableaux croisés dynamiques multidimensionnels. Offrant des outils puissants de construction et de suivi de tableaux de bord, ils constituent de nous jours une aide importante à la décision dans le pilotage de l'activité économique et industrielle d'une entreprise. Ces outils décisionnels sont destinés à coopérer avec des entrepôts de données ( data warehouse ) qui rassemblent l'ensemble des données gérées par l'entreprise. Ces entrepôts viennent nourrir le décisionnel, en lui fournissant des types très divers de données agrégées de l'activité. Dans une configuration classique, ces entrepôts de données et les outils associés sont contenus dans un serveur auquel accèdent une série de postes clients. La mise place d'un environnement décisionnel nécessite la définition des données de pilotage (dites variable métier) qui sont définies et configurées dans le serveur au moment de l'installation du système dans l'entreprise. A l'issue de la phase de configuration, la structure du système décisionnel est figée pour les utilisateurs. Elle peut néanmoins être adaptée et étendue à la demande par l'administrateur système. Sur le poste client, l'utilisateur va pouvoir naviguer et visualiser graphiquement données métier au travers de tableaux de bord graphiques pré- configurés. Un tableau de bord permet la visualisation d'une ou plusieurs variables métier suivant de représentation prédéfinis (appelés chacun dimension ). On comprend que, du fait que les traitements effectués par le système décisionnel sont figés, et ne peuvent être modifiés que de façon centralisée par l'administrateur serveur, un tel système souffre d'un manque de souplesse. En particulier, lorsqu'un utilisateur souhaite créer un nouvel axe (nouvelle dimension) de visualisation non prédéfini dans le système, il doit alors faire appel à l'administrateur qui, si la demande des différents utilisateurs est suffisamment cohérente va alors faire effectuer les modifications nécessaires dans le serveur. présente invention vise, à partir d'un entrepôt de données dont la structure est définie, et d'un système décisionnel dont les fonctions sont également définies, à permettre d'offrir à l'utilisateur des visions additionnelles des données, sans qu'il soit nécessaire de modifier l'environnement applicatif, le serveur de données les données elles-mêmes, et donc d'en modifier la cohérence et l'intégrité. Plus particulièrement, la présente invention vise à étendre par de nouveaux axes d'analyse une ou plusieurs variables métier étudiées par un utilisateur, et ce de façon dynamique et en temps réel. L'invention propose à cet effet un système de traitement de données, comprenant - serveur contenant dans une mémoire un jeu de données individuelles organisées sous forme d'au moins une variable à N dimensions, chaque donnée individuelle contenant au moins une variable individuelle en association avec des valeurs prédéfinies de paramètres selon les N dimensions, et - au moins un poste client communiquant avec le serveur ' un espace de travail associé au serveur, le serveur étant apte à placer dans ledit espace de travail des données constituées par des combinaisons prédéfinies desdites variables individuelles à partir d'un filtrage sur lesdits paramètres, réalisé selon au moins une dimension choisie un utilisateur parmi les N dimensions, système caractérisé en ce qu'il comprend également, à l'extérieur serveur, des moyens pour constituer temporairement des paramètres additionnels à partir d'un traitement d'analyse sur des combinaisons choisies de variables placées dans l'espace de travail, et des moyens pour élaborer dans ledit espace de travail de nouvelles combinaisons desdites variables à partir d'un nouveau filtrage mettant en jeu lesdits paramètres additionnels. Des aspects préférés, mais non limitatifs, du système selon l'invention sont les suivants - les moyens pour constituer des paramètres additionnels comprennent des moyens pour établir des catégories selon un processus de catégorisation sur lesdites combinaisons de variables, lesdits paramètres additionnels étant constitués par lesdites catégories. - les moyens pour constituer des paramètres additionnels comprennent des moyens pour établir catégories selon un processus de marquage sur lesdites combinaisons de variables, lesdits paramètres additionnels étant constitués par des combinaisons de paramètres existants à partir desquelles un filtrage sur les données est effectué. - les moyens pour élaborer de nouvelles combinaisons desdites variables comprennent des moyens pour pré-calculer et stocker lesdites nouvelles combinaisons. - les moyens pour élaborer de nouvelles combinaisons desdites variables comprennent des moyens pour calculer dynamiquement lesdites nouvelles combinaisons à partir filtrage appliqué au serveur et mettant en jeu lesdits paramètres additionnels. Avantageusement, le système est utilisé dans un système décisionnel par traitement analytique ligne. Selon un deuxième aspect, la présente invention propose un procédé de traitement de données de visualisation desdites données sur un poste client à partir d'un serveur contenant dans une mémoire un jeu de données individuelles organisées sous forme d'au moins une variable à N dimensions, chaque donnée individuelle contenant au moins variable individuelle en association avec des valeurs prédéfinies de paramètres selon les N dimensions, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à - fournir au poste client, via un espace de travail associé au serveur, des données constituées des combinaisons prédéfinies desdites variables individuelles à partir d'un filtrage sur lesdits paramètres, réalisé selon au moins une dimension choisie par un utilisateur parmi les N dimensions, - dans l'espace de travail, constituer temporairement des paramètres additionnels à partir d'un traitement d'analyse effectué sur des combinaisons choisies desdites variables, et - dans l'espace de travail, élaborer de nouvelles combinaisons desdites variables ' partir d'un nouveau filtrage mettant en jeu lesdits paramètres additionnels. aspects préférés, mais non limitatifs, du procédé de traitement selon l'invention sont les suivants - ledit traitement d'analyse est un traitement de catégorisation sur lesdites combinaisons de variables, lesdits paramètres additionnels étant constitués par lesdites categories. - ledit traitement d'analyse comprend un processus de marquage, lesdits paramètres additionnels étant constitués par des combinaisons paramètres existants à partir desquelles un filtrage sur les données du serveur est effectué. - l'étape d'élaboration de nouvelles combinaisons desdites variables comprend pré-calcul et un stockage desdites combinaisons dans l'espace de travail. - l'étape d'élaboration de nouvelles combinaisons desdites variables comprend un calcul dynamique desdites combinaisons à partir d'un filtrage sur les données serveur mettant enjeu lesdits paramètres additionnels. D'autres aspects, buts et avantages de la présente invention apparaîtront mieux à lecture de la description détaillée suivante de formes réalisation préférées de celle-ci, donnée à titre d'exemple non limitatif et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels la figure 1 montre les premières lignes d'une base de données entrepôt de données utilisée à titre d'exemple non limitatif pour illustrer l'invention la figure 2 illustre un graphique pré-paramétré pouvant être engendré avec un système décisionnel classique à partir de données du type de celles de la figure 1, la figure 3 illustre graphiquement des subdivisions selon une dimension existante et selon une nouvelle dimension de la population de la base de données, les figures 4a et 4b illustrent respectivement un graphique -paramétré engendré avec système décisionnel classique et un graphique pouvant être obtenu avec la présente invention, et les figures 5a et 5b illustrent respectivement un autre graphique pré- paramétré engendré avec le système décisionnel classique et un autre graphique pouvant être obtenu avec la présente invention. On maintenant décrire en référence aux dessins différentes formes de réalisations possibles de l'invention. 1) Structure des données Les données d'un entrepôt de données destiné à être exploité par un système décisionnel sont stockées dans des variables auxquelles sont associées des dimensions. Ces variables peuvent être représentées sous la forme V = f (D1, D2, ..., DN) où V est la variable qui stocke la valeur de la donnée ( par exemple une variable VENTES) Di est une dimension de représentation de la variable (par exemple une dimension TYPE DE PRODUIT) f est une fonction de calcul des agrégats (typiquement des fonctions telles que SOMME, VALEUR MOYENNE, MAXEVIUM, ME,,ZIMUM, etc.). Une dimension est composée d'éléments pouvant être en général organisés de façon hiérarchique. Les feuilles (c'est-à-dire les éléments de plus bas niveau) de la hiérarchie représentent les valeurs élémentaires. Les noeuds de la hiérarchie (non terminaux) sont les agrégats des données sur lesquels ont été appliqués la fonction f . Supposons ici une dimension représentant les lieux de ventes. Ces lieux peuvent être agrégés en secteur, département puis région. La valeur de chaque agrégat donnera la SOnIVIE des valeurs prises la VARIABLE pour ses descendants dans la hiérarchie. On peut réaliser de cette manière l'équivalent d'un tableau croisé dynamique à N dimensions. On pourrait démontrer que le nombre total de croisements entre les dimensions, et donc le nombre total de façons de voir variable V, est égal à P * (P-1) * Np2 / 2 (1) où P est le nombre de dimensions de l'entrepôt de données Np est le nombre moyen de modalités (c'est-à-dire de valeurs possibles) par dimension. 2) Architecture d'un système décisionnel Les systèmes décisionnels classiques sont constitués de trois composants principaux a) l'entrepôt de données, qui fédère les données de l'entreprise, et qui offre un portail unique d'accès aux données au serveur de données (ici type OLÀP). b) le serveur de données OLAP lui-même, qui organise stocke les données sous la forme de tableaux croisés dynamiques de N dimensions. c) enfin une série de postes clients. Les données issues de l'entrepôt de données sont construites par agrégation en fonction d'indicateurs ou variables métier . règle générale, la donnée élémentaire qui décrit un processus de vente pour un client, sa signalétique, etc., disparaît au profit de données décrivant des groupes homogènes, utiles pour l'analyse décisionnelle. La base décisionnelle est conservée dans le serveur de données. Elle est accessible via des postes clients en environnement client/serveur classique ou via lnternet/intranet. Lors de l'ouverture d'une session cliente, le serveur de données OLAP ouvre un canal de transmission dédié entre le poste client et le serveur. Ce canal est constitué d'une zone tampon, conservée sur le serveur, zone appelée espace de travail . A chaque session, un nouvel espace de travail est créé. Cette gestion permet d'assurer l'accès simultané de plusieurs utilisateurs. En outre, à chaque espace de travail est associé un identifiant unique de connexion. L'espace de travail constitue le miroir des données visualisées sur le poste client. Toute interaction nécessitant le rafraichissement des données provoque un appel au serveur via l'espace de travail. Afin d'assurer l'intégrité des données contenues dans le serveur de données OLAP, une session n'a qu'un droit de lecture sur les données stockées dans le serveur, mais possède un droit de lecture et d'écriture dans l'espace travail associé à cette session. Lors d'une déconnexion, l'espace de travail est détruit avec toutes les données qu'il contient. 3) Description globale des fonctionnalités de l'invention L'invention a entre autres pour objectif de construire dynamiquement des filtres sur ou les variables métier de l'utilisateur et de les insérer dans son interface - c'est-à-dire au niveau de son espace de travail - sans modifier le contenu applicatif du serveur. Ces filtres sont dans le présent exemple détruits lors la déconnexion du client. Plus précisément, soit une variable V telle que V = f (D1, D2, ..., DN) Soit F* une nouvelle dimension, tel que F* = g ( V*) avec V* = f(D 1, ... , DP) et (Dl, D2, ..., DP) inclus dans (D1, D2, ..., DN) alors il est possible de constituer une variable V' telle que V' = f (D1, D2, ..., DN, F*) Avec inclus dans V' La dimension F* est construite par application d'une fonction g sur une autre agrégat de variables. La dimension F* est une dimension hiérarchique, comme on le verra en détail plus loin. Ces fonctions sont réalisées directement dans l'espace travail de la session puis activées dans l'interface de l'utilisateur. La variable V' est alors visualisable - Soit dans son contexte initial ; F* est alors agrégé sur le noeud de tête de sa hiérarchie (dans ce cas, V' est égale à la variable initiale V). - Soit suivant les valeurs prises par F*, les valeurs F* étant utilisées pour filtrer la variable V. 4) Décomposition des fonctionnalités Le procédé est réalisé par les étapes suivantes Etape - Connexion, Extraction et Traitement - récuperation de l'identifiant de connexion de l'utilisateur et connexion à son espace de travail ; - analyse de l'espace de travail pour identifier la variable métier l'utilisateur cherche à exploiter ; - extraction des données à analyser, à savoir des variables à discrétiser, ou des données à analyser ; - traitements sur les données extraites. Etape 2 -Mise à jour de l'espace de travail - construction de la dimension F*, et de ses valeurs organisées sous forme simple ou hiérarchique ; - création de la variable V' par la conjonction de V avec F*. On notera ici que dans le cas où une dimension hiérarchique doit être construite ceci est réalisé en associant à la dimension créée relation de type père - entre les éléments qui la composent. L'affectation des éléments de F* aux données décrivant peut est réalisée par plusieurs méthodes - soit pré-calcul des agrégats de données issues de l'interaction entre F* et les dimensions qui caractérisent la variable V (méthode dite de ROLLUP ) ; - soit création d'un filtre qui calcul les agrégats en dynamique. Etape 3 -Activation dans l'interface utilisateur - affichage de la variable V' dans l'interface utilisateur. Le procédé selon l'invention est récursif, c'est-à-dire il est possible de construire une variable V" à partir de V, et ainsi de suite. procédé selon l'invention a été testé et validé l'environnement décisionnel OracleExpress (Marque Déposée) commercialisé par la société américaine Oracle. Il peut bien entendu être mis en oeuvre sur nombreux autres environnements décisionnels du marché. S) Applications pratiques de la présente invention procédé et le système de l'invention permettent en particulier - de transformer une vision particulière d'une variable en une dimension et de la projeter sur la variable métier courante. La transformation d'une variable en dimension peut être réalisée par toute méthode de discrétisation telle que la méthode dite de Fisher (ou Fisherisation qui consiste à découper de façon optimale d'une variable continue en N sous-ensembles) ; - de construire une dimension correspond à une typologie de données, typologie issue d'une analyse de données sur la base OLAP, ou sur l'entrepôt de données associé au serveur OLAP, et visualiser l'impact sur la variable courante. Les applications sont alors multiples. Toutes applications décisionnelles de type OLAP ou réalisées sur des tableaux croisés dynamiques sont extensibles par ce procédé. 6) Exemples concrets Soit une base de données OLAP de 1000 données, relative à la maintenance d'un certain matériel industriel et coût de cette maintenance. Les premières lignes de cette base de données sont indiquées sur la figure 1 des dessins. Dans cette application, l'objectif du système décisionnel est de pouvoir étudier et optimiser la politique maintenance et les coûts associés. a) Définition des variables métiers Les variables métiers sont V 1 : Coût réel de la maintenance V2 : Nombre cumulé de pannes marche Chaque variable est définie par paramètres (nommés dimensions dans un système OLAP), avec ici six dimensions D1 à D6 qui sont définies comme suit D 1 : nature du matériel D2: marque du matériel utilisabilité, c'est-à-dire la vie restante du matériel (en %) de sa vie nominale ou préconisée type de maintenance (ici, s'agit-il d'un remplacement, d'une rénovation ou d'un simple test de fonctionnement ?) D5: fréquence de maintenance requise rapport (en %) entre coût de maintenance réel et coût de maintenance estimé Présentation des résultats Un système décisionnel connu peut fournir par exemple un tableau croisé dynamique de la façon suivante i) filtrage (présélection) de départ, effectuée indifféremment sur variables ou sur dimensions nature du matériel (D1): tous vie restante (D3) : tous type de maintenance (D4) : tous fréquence de maintenance (D5) : tous nombre de pannes en utilisation (V2) : tous ii) élaboration et présentation des données Une telle présélection étant faite (dans le présent exemple, aucune), le système peut alors élaborer à partir d'agrégats pré-calculés de coûts de maintenance tableau croisé dynamique exprimant par exemple le coût de maintenance en fonction des dimensions restantes, à savoir ici d'une part de la marque du matériel (dimension D2) et d'autre part du rapport entre coût réel et estimé (dimension D6), comme indiqué ci-dessous Somme des coûts réels coût réel/est que 80 100 Total 946l5 320l08 3997 814442 69277 378746 877090 1325l13 113744 151948 22l 487593 Total 277636 850802 14987 2627148 (On notera ici que les chiffres de coût de maintenance présentés ci-dessus ne correspondent pas aux données illustrées sur la figure 1, puisque celles-ci ne constituent qu'une partie de l'ensemble des données.) Un tel tableau peut bien entendu, de façon conventionnelle, être accompagné de son graphique associé, tel qu'un histogramme (voir figure 2 des dessins). La modification des valeurs d'une ou de plusieurs dimensions affichées permet de visualiser successivement les différents espaces de représentation de l'information. La variable coût réel étant toujours présentée dans les cellules centrales tableau. L'analyse du coût réel est réalisée par croisement 2 à 2 des valeurs des dimensions (ici D2 et D6). Toujours dans le même exemple, si l'on se réfère à la formule (1) indiquée plus haut permettant de déterminer le nombre de possibilités de présentation d'une variable, a ici 6 dimensions. En supposant que le nombre moyen de modalités dans les dimensions est égal à 5, il existe alors 375 manières possibles présenter la variable coût réel . c) Apports pratiques de la présente invention rapport à cet existant, un objectif concret de la présente invention est de permettre de présenter les éléments caractéristiques d'une variable donnée en réduisant le nombre nécessaire de visualisations pour effectuer analyse pertinente, et l'on va maintenant donner trois exemples de mise en oeuvre de l'invention permettant d'atteindre un tel objectif - Exemple 1 : Transformation d'une variable en dimension - Exemple 2 : Marquage des données en fonction d'une dimension - Exemple 3 : Classification des données avec ou sans marquage des classes cl) Exemple 1 : Transformation d'une variable eh dimension L'objectif de cet exemple est de montrer comment l'invention peut transformer une variable en dimension, puis analyser l'impact de cette dimension sur la variable métier courante. La transformation nécessite de discrétiser les valeurs de la variable sous la forme d'intervalles de valeurs. Ce processus de discrétisation peut être fait de plusieurs manières connues soit manuellement, soit par des méthodes de découpe optimale comme la méthode Fisher simple (sans contrainte) ou généralisée (sous contraintes). Il est réalisé sur l'histogramme des valeurs de la variable considérée. Chaque intervalle obtenu par ce processus de Fisher correspondra à valeur d'une nouvelle dimension F* à visualiser dans POLAR Une valeur supplémentaire sera rajoutée à la dimension F* qui correspondra à la somme intervalles. La relation des valeurs de F* avec les données de l'OLAP est effectuée soit par application d'un filtre sur la variable qui a été discrétisée, soit par un recalcul des valeurs des agrégats du tableau croisé (processus dit de ROLLUP ). Le filtre ou le calcul des agregats est donné par les bornes des intervalles extraites par la méthode de discrétisation. En conservant l'exemple plus haut, on peut avoir par exemple le tableau croisé suivant i) filtrage (ici aucun) nature du matériel (D1) : tous marque du matériel (D2) : tous vie restante (D3) : tous type maintenance (D4) : tous fréquence de maintenance (D5) : tous nombre de pannes en utilisation (V2) : tous ii) élaboration et présentation d'un tableau exprimant, en fonction de la dimension D6 (coût réel/coût estimé), de première part le somme des coûts réels, de deuxième part la somme des pannes en utilisation, et de troisième part le nombre total matériels concernes ( effectif total ). Coût réel/coût estimé 80 100 120 Total Somme coût réel 277636 850802 1 498 710 2 627 Nombre de pannes en utilisation 11 99 173 Effectif total 116 353 434 On peut alors exécuter un processus de Fisher sur les agrégats de coûts réels figurant dans ce tableau, c'est-à-dire une séparation de l'intervalle des coûts réels en plusieurs sous-intervalles, par traitement sur l'histogramme des valeurs rencontrées. Dans le présent exemple, on élabore trois sous-intervalles correspondant respectivement à trois catégories de coûts individuels de maintenance : faible moyen et . Un nouveau tableau croisé, ici à trois dimensions, peut alors être élaboré la façon suivante i) présélection : comme ci-dessus ii) élaboration présentation du tableau On présente ici, en fonction de deux dimensions principales, à savoir le rapport coût réel/coût estimé (D6) et une nouvelle dimension (F* dans les explications qui précèdent, et que l'on appellera D7 dans la suite), d'une part les agrégats de coûts réels (variable V1), de seconde part les agrégats de nombres de pannes en utilisation (variable V2), et de troisième part les effectifs concernés Coût unitaire Fisherisé 7 coût Données Faible Moyen Fort Total réel/est 6 80 Somme coût réel (V1) 138052 21 584 118000 277636 Somme nombre de 10 1 0 11 pannes en utilisation (V2) Somme effectif 98 4 14 116 100 Somme coût réel (V1) 201680 649122 0 Somme nombre de 50 49 0 99 pannes en utilisation Somme effectif 128 225 0 353 120 Somme coût réel 319836 808938 369936 1498710 Somme nombre de 100 69 4 173 pannes en utilisation Somme effectif 182 228 24 434 Total Somme coût réel 659568 1 644 487936 2627 148 Total Somme nombre de pannes en 160 119 4 283 utilisation Total Somme effectif 408 457 38 903 Ainsi le processus de discrétisation par la methode de Fisher, appliqué aux données d'entrepôt de données sans intervenir au niveau du serveur, mais seulement dans l'espace de travail concerné, permet à l'utilisateur, sans modifier nullement l'administration et la gestion de la base de données, d'avoir une vue différente - et surtout plus fine - de la manière dont se répartissent les coûts de maintenance. c2) Exemple 2 : Marquage des données en, fonction de la variable frsherisée L'objectif est ici de caractériser les données en fonction du résultat du processus de Fisher appliqué à la variable coût unitaire des opérations de maintenance (comme décrit dans l'Exemple 1), afin de caractériser, selon un ou plusieurs groupes de critères, les populations d'individus concernés. Cette caractérisation est réalisée ici par une méthode de calcul multivariée, appelée méthode des marquages, qui permet de trouver les paramètres discriminants. Pour plus de détails quant à ce type de processus, connu en soi, on se référera par exemple à l'article de M. GETTLER-SUMMA, 1998 : Approche MGS: Marquage et genéralisation symbolique pour de nouvelles aides à l'interprétation en analyse de données - Cahier du CEREMADE (UMR 7534) N 9830. Le point c21) plus loin traite plus en détail de ce processus de marquage. Un tel processus, appliqué par exemple à la recherche de ce qui caractérise des matériels dont le coût de maintenance unitaire peut être qualifié fort , moyen ou faible , va aboutir par exemple à des résultats du type - un coût unitaire fort est caractérisé à 92% par * une population Pl constituée par les échangeurs de marque BBB (marquage No. 1) ; * une population P2 constituée par les échangeurs ayant une ' restante inférieure à 75 % (marquage No. 2). A partir d'un tel résultat, on peut élaborer un nouveau tableau croise i) filtrage Le filtrage est ici double. On a en premier lieu nature du matériel (Dl) : échangeur marque du matériel (D2): BBB vie restante (D3) : tous type de maintenance (D4) : tous fréquence de maintenance (D5) : tous nombre de pannes en utilisation (V2) : tous coût de maintenance unitaire (D7) : fort et en second lieu nature du matériel (D 1) : échangeur marque du matériel (D2): tous vie restante (D3) : 75 type de maintenance (D4) : tous fréquence de maintenance (D5) : tous nombre de pannes en utilisation (V2) : tous coût de maintenance unitaire (D7) : fort élaboration et présentation des données On peut maintenant fabriquer le tableau suivant coût réel/estimé ua e Données 80 120 Total Echangeurs de marque Somme coût réel 36224 369936 406 BBB Somme effectif 4 24 Somme nombre de pannes en 0 4 utilisation Echangeurs de vie Somme coût réel 81776 81 restante 75 Somme effectif 10 Somme nombre de pannes en 0 utilisation Total Somme coût réel 118000 369936 487936 Total Somme effectif 14 24 Total Somme nombre de pannes en utilisation 0 4 Le tableau ci-dessus permet d'une part d'analyser la répartition du surcoût maintenance, mais aussi de caractériser et d'identifier les individus provoquant surcoût. (On observe ici qu'aucun des matériels filtrés ne possède de rapport cout réel/coût estimé égal à 100). On va indiquer ci-dessous plus en détail d'une part ce en quoi consiste processus de marquage, et comment il peut être appliqué à d'autres données que les données Fisherisées , et d'autre part comment les marquages peuvent être pilotés selon un aspect de la présente invention. Processus de marquage et généralisation Selon les enseignements de l'article de M. GETTLER-SUMMA indiqué plus haut, il est possible d'engendrer des marquages sur les données par l'analyse détaillée de celles-ci de manière à trouver plus petit sous-ensemble de descripteurs qui caractérisent la population étudiée, et présenter les résultats sous la forme de requêtes OLAP. Ainsi, supposons un jeu de données organisé sous la forme de N groupes. L'objectif est de pouvoir identifier dans chacun des groupes, les descripteurs qui caractérisent les sous populations de telle manière qu'il y ait - unicité dans les descriptions, ce qui revient à trouver les critères qui décrivent le groupe et uniquement celui là. ; - recouvrement maximal de chaque groupe de données, ce qui revient à trouver les requêtes qui concernent le plus grands nombre d'individus ; et enfin - erreur de recouvrement la plus faible, revient à rechercher des marquages qualitativement satisfaisants, c'est-à-dire recouvrant les individus et uniquement ceux-ci. Dans l'exemple précédent, considérons la dimension D6 coût réel/coût estimé . Elle définit intrinsèquement trois groupes de population, à savoir - les matériels ayant un coût réel de maintenance de 120 %, soit 20% de plus que le coût estimé ou prévu ; - les matériels de coût réel égal au coût estime ; - les matériels ayant un coût de maintenance plus faible (-20%) que le coût estimé. L'objectif est de caractériser individus de chaque classe et leurs descripteurs associés. Ceci est illustré sur la figure 3 dessins annexés, qui montre, dans le présent exemple, que la population d'individus dont la dimension D6 est égale à 80 peut, par le processus précité, être subdivisé en trois classes ou sous-populations, à savoir - sous-population P l' constituée par les clapets de marque CCC ; - sous-population P2' constituée par les échangeurs, dont le type de maintenance est remplacement et dont la fréquence de maintenance est le semestre ; - sous-population P3' constituée par appareils de mesure, dont le type de maintenance est test et dont la fréquence de maintenance est mensuelle. (On observera ici que, contrairement à l'Exemple plus haut, les populations sont disjointes, tout en couvrant l'essentiel de la population de départ). On comprend ainsi que chaque classe est définie par individus qui la composent (les petits rectangles sur la figure 3). Le marquage chacun de ces individus dans l'espace de travail de l'utilisateur, permet de trouver les descriptions (critères ou filtres) des sous-populations de données ayant une très forte homogénéité. Avantageusement, dans l'interface utilisateur, ces marquages s'expriment simplement par de courtes phrases qui correspondent étroitement valeurs prises par les descripteurs des données, et seulement à celles-ci. Les marquages sont construits en tenant compte de l'organisation des données (structure hiérarchique, contraintes particulières sur les descripteurs comme les relations père-fils, identification des noeuds hiérarchiques plus pertinents, etc.), l'objectif étant notamment de rechercher, si une bonne homogénéité est rencontrée ' un niveau donné de la hiérarchie, de remonter d'un niveau dans celle-ci pour déterminer si l'homogénéité à ce nouveau niveau reste satisfaisante. marquages obtenus sont en fait des requêtes de filtrage sur les données initiales, conservées en base de données et réutilisables en phase de pilotage (filtrage). Ils peuvent être engendrés soit pour identifier les individus soit selon une dimension existante, soit, dans l'exemple décrit ci-dessus, selon une dimension construite à cet effet notamment par un processus de Fisher ou par une classification automatique. c22) Pilotage par Marquage Le pilotage des données consiste à projeter le résultat des marquages sur une variable pour en mesurer l'impact. Dans le présent exemple, les marquages ont été construit sur les éléments signalétiques des pannes, puis les résultats ont été projetées sur la variable V 1 correspondant au coût réel de maintenance. Les résultats peuvent ainsi être synthétisés par des graphiques du genre de ceux illustrés sur les figures 4a et 4b des dessins. Ainsi la figure 4a illustre une représentation prédéfinie au niveau du serveur, qui consiste à présenter les sommes des coûts individuels de maintenance selon la dimension D6 (rapport coût reeUcoût estimé). A partir de cette représentation (ou d'un tableau unidimensionnel associé), la présente invention permet d'élaborer un graphique tel qu'illustré sur la figure 4b, pour chaque barre de l'histogramme de la figure 4a (en l'espèce pour le où le paramètre selon la dimension D6 est 120%). (On notera que dans cet exemple le processus de marquage a permis de trouver c'étaient soit les matériels de type appareil de mesure dont type de maintenance est remplacement , soit les matériels de type oscilloscope dont la marque BBB et dont le type de maintenance est test , qui étaient représentatifs de cette catégorie particulière d'individus. Selon une caractéristique avantageuse de la présente invention, on peut prévoir, ' l'administrateur du serveur, d'étendre la base de données contenue dans le serveur pour y inclure des paramètres de marquage. Ces marquages stockées dans la base de données peuvent ainsi être ré utilisés pour en suivre leur l'évolution, comme le montrent en détail les figures 5a et 5b des dessins. Ainsi la figure 5a est une représentation prédéfinie de la répartition des coûts maintenance, par un graphique bidimensionnel de type histogramme empilé, d'une selon une dimension additionnelle D8 (temps, par exemple exprimé en mois) dans cet exemple existe dans la base de données (abscisse), et d'autre part selon la dimension D6, ce graphique pouvant être fourni en standard par le serveur. Grâce au processus de marquage précité, on peut maintenant réaliser un graphique bidimensionnel tel que celui illustré sur la figure 5b (ici de type aires empilées), avec une abscisse correspondant ici encore à la dimension D8, et une ordonnée correspondant à une nouvelle dimension D9 dont les paramètres sont les marquages indiqués ci-dessus. Il devient ainsi possible de suivre l'évolution dans le temps des sous- populations ou classes qui, à l'origine, ont été marquées comme représentatives de la valeur du paramètre en question (ici coût réel/coût estimé = 120%). Il est intéressant d'observer ici que les individus résiduels occupant la sous- population RESTE (zone supérieure dans les graphiques des figures 4b et 5b), appelée aussi résidu, peuvent faire à tout moment l'objet d'un marquage spécifique, marquage qui viendra compléter les marquages existants. Par ailleurs, une population identifiée à instant t, peut aussi faire l'objet d'un marquage complet. c3) Exemple : Classification des données Selon une autre possibilité de la présente invention, on peut egalement chercher à identifier le meilleur classement pour les données en s'appuyant sur des techniques de classification automatique. Un premier objectif est de trouver la meilleure typologie de classification. Le résultat obtenu est alors un partitionnement optimal dans lequel tous les individus sont répartis. Chaque individu de la population se trouve alors affecté à partition et une seule. On notera ici que de nombreux outils d'analyse de données existant sur le marché fournissent ce type d'algorithmes. En reprenant l'exemple précédent, on peut obtenir une partition optimale en 3 classes désignées par Classe 1, Classe 2 et Classe 3. Le tableau croise peut alors être modifié pour tenir compte de cette répartition i) filtrage nature du matériel (D 1) : tous marque du matériel (D2) : tous vie restante (D3) tous type de maintenance (D4) : tous fréquence de maintenance (D5) : tous Fisher : tous ii) élaboration et présentation des données On réalise ici un tableau dont une dimension est rapport coût réel/coût estimé (D6) et dont l'autre dimension est la classification obtenue. Classification automatique réeVestimé Données Classe 1 Classe 2 Classe 3 Total 80 Somme effectif 116 116 Somme coût-réel 277636 277636 Somme Nb panne 11 11 100 Somme effectif 353 353 Somme coût-réel 850802 850802 Somme Nb anne 99 99 120 Somme effectif 129 50 360 539 Somme coût réel 2026836 133626 995 148 3 155610 Somme Nombre 4 48 121 173 de pannes Une nouvelle dimension F* (notée ici D10) est ainsi construite avec le résultat de la classification automatique. Ce résultat peut être étendu en identifiant par la technique des marquages des types d'individus associés à chacune des classes. Les marquages, organisés par classe, sont rajoutés sur la dimension D10, qui devient alors une dimension hiérarchique On obtient la nouvelle dimension suivante Classe 1 : couverture des marquages de 77% 1 er Marquage classe 1 : échangeur 2ème Marquage classe 1 : clapet, marque Sème Marquage classe 1: matériel, neuf, marque CCC, testé (on entend ici par neuf un paramètre vie restante de 100%) Classe 2 : couverture des marquages de 0% néant Classe 3 : couverture des marquages de 82 1 er Marquage classe 3 : matériel, marque AAA, testé 2ème Marquage classe 3 : matériel, marque BBB maintenu par mois ou par trimestre ou rénové L'exemple ci-dessus montre que, lorsque les marquages sont générés sur un sous-ensemble des descripteurs pris en compte dans la classification, il se peut qu'il n'y ait aucun marquage caractéristique pour une classe donnée (ici pour la Classe 2). Ici encore, chaque marquage décrit exclusivement les individus de sa classe. Comme pour les autres dimensions, les noeuds Classe sont les agrégats la dimension F* sur lesquels est appliquée une fonction f définit la variable métier courante de l'utilisateur. Dans ce cas, la dimension F* est hiérarchique, et on lui associe à cet effet relation qui relie les éléments de la hiérarchie entre eux. Chaque marquage de classe est relié aux données du système décisionnel en appliquant aux données la requête de filtrage correspondant au résultat du processus de marquage. On obtient ainsi, comme indiqué plus haut, la nouvelle variable V' par application de f sur les dimensions décrivant V et F* V' = f (D1, D2, ..., DN, F*) et ici encore, le calcul de V' par la fonction f est réalisé par recalcul des agrégats intermédiaires, à l'aide d'un processus de type ROLLUP . Bien entendu, la présente invention n'est nullement limitée aux exemples ci- dessus, mais l'homme du métier saura y apporter de nombreuses variantes ou modifications. REVENDICATIONS 1. Système de traitement de données, comprenant - un serveur contenant dans une mémoire un jeu de données individuelles organisées sous forme d'au moins une variable (V1) à N dimensions (Dl- chaque donnée individuelle contenant au moins une variable individuelle association avec des valeurs prédéfinies de paramètres selon les N dimensions, et - moins un poste client communiquant avec le serveur via un espace travail associé au serveur, le serveur etant apte à placer dans ledit espace de travail des données constituées par des combinaisons prédéfinies (V = f(Dl, ..., D6)) desdites variables individuelles à partir d'un filtrage sur lesdits paramètres, réalisé selon au moins une dimension choisie par un utilisateur parmi les N dimensions, système caractérisé en ce qu'il comprend également, à l'extérieur du serveur, des moyens pour constituer temporairement des paramètres additionnels (F*) à partir d'un traitement d'analyse sur des combinaisons choisies de variables placées dans l'espace travail, et des moyens pour élaborer dans ledit espace de travail de nouvelles combinaisons desdites variables (V' = f (Dl, D2, ..., DN, F*)) à partir d'un nouveau filtrage mettant enjeu lesdits paramètres additionnels. 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que les moyens pour constituer des paramètres additionnels comprennent des moyens pour établir des catégories selon un processus de catégorisation sur lesdites combinaisons de variables, lesdits paramètres additionnels étant constitués par lesdites catégories. 3. Système selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que les moyens pour constituer des paramètres additionnels comprennent des moyens pour établir des catégories selon un processus de marquage sur lesdites combinaisons de variables, lesdits paramètres additionnels étant constitués par des combinaisons de paramètres existants à partir desquelles un filtrage sur les données est effectué. 4. Système selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les moyens pour élaborer de nouvelles combinaisons (V' = f (D1, D2, ..., DN, F*)) desdites variables comprennent des moyens pour pré-calculer et stocker lesdites nouvelles combinaisons. 5. Système selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce les moyens pour élaborer de nouvelles combinaisons desdites variables comprennent des moyens pour calculer dynamiquement lesdites nouvelles combinaisons (V' = (D1, D2, ..., DN, F*)) à partir d'un filtrage appliqué au serveur et mettant en jeu lesdits paramètres additionnels. 6. Utilisation d'un système selon l'une des revendications 1 à 5 dans système décisionnel par traitement analytique en ligne (OLAP). 7. Procédé de traitement de données et de visualisation desdites données sur un poste client à partir d'un serveur contenant dans une mémoire un jeu données individuelles organisées sous forme d'au moins une variable (V1, V2) N dimensions, chaque donnée individuelle contenant au moins une variable individuelle en association avec des valeurs prédéfinies de paramètres selon les dimensions (Dl-D6), caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à - fournir au poste client, via un espace de travail associé au serveur, des données constituées par des combinaisons prédéfinies (V = f (Dl, ..., DN)) desdites variables individuelles à partir d'un filtrage sur lesdits paramètres, réalisé selon au moins une dimension choisie par un utilisateur parmi les N dimensions, - dans l'espace de travail, constituer temporairement des paramètres additionnels à partir d'un traitement d'analyse effectué sur des combinaisons choisies desdites variables, et - dans l'espace de travail, élaborer de nouvelles combinaisons (V' = f (D1, D2, ..., DN, F*)) desdites variables à partir d'un nouveau filtrage mettant en jeu lesdits paramètres additionnels. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en que ledit traitement d'analyse est un traitement de catégorisation sur lesdites combinaisons de variables, lesdits paramètres additionnels étant constitués par lesdites categories. 9. Procédé selon l'une des revendications 7 et 8, caractérisé en ce que ledit traitement d'analyse comprend un processus de marquage, lesdits paramètres additionnels étant constitués par des combinaisons de paramètres existants à partir desquelles filtrage sur les données du serveur est effectué. Procédé selon l'une des revendications 7 à 9, caractérisé en ce que l'étape d'élaboration de nouvelles combinaisons desdites variables comprend un pré- calcul et stockage desdites combinaisons dans l'espace de travail. 1 Procédé selon l'une des revendications 7 à 10, caractérisé en ce que l'étape d'élaboration de nouvelles combinaisons desdites variables comprend un calcul dynamique desdites combinaisons à partir d'un filtrage sur les données du serveur mettant enjeu lesdits paramètres additionnels. 12. Procédé selon l'une des revendications 7 à 11, caractérisé en ce que lesdites données appartiennent à un système décisionnel par traitement analytique en ligne.