L'aide à l'exploration interactive de grandes bases de données attire de plus en plus d'attention, comme en témoignent de nombreuses approches proposées récemment (query recommendation, query reuse, query steering, query personalization, etc.). L'analyse exploratoire d'entrepôt de données (exploratory OLAP) peut être vu comme un cas d'usage emblématique d'analyse interactive, dans le sens où il s'agit de naviguer et analyser une masse de données selon la meilleure perspective. Cependant, alors que la technologie OLAP est maintenant arrivée à maturité, peu d'attention a été porté à l'efficacité de l'analyse du point de vue de l'utilisateur.
Cette présentation résumera les contributions réalisées au Laboratoire d'Informatique de Tours pour le développement d'un OLAP centré sur l'utilisateur, en se concentrant sur l'utilisation de traces d'analyse. Elle décrira comment les traces sont modélisées et peuvent être comparées, résumées et manipulées par le biais d'un langage déclaratif. On se concentrera ensuite sur l'analyse des traces afin de représenter les préférences, habitudes ou découvertes des utilisateurs. La concrétisation de ces recherches sera abordée par la présentation d'un prototype OLAP nommé Falseto (Former AnalyticaL Sessions for lEss Tedious Olap), visant à assister la composition de sessions OLAP par réutilisation et requêtage de traces, et recommandation d'analyses. Finalement, la conclusion abordera brièvement la perspective d'évaluer ce type d'approche d'aide à l'exploration par le développement d'un benchmark dédié.
