[PDF] Analyse [Mode de compatibilité]





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Fiche de révisions - MOD et autorisations 1. Le Modèle

Le Modèle Organisationnel des Données (MOD). Le MOD est tournés vers la gestion des droits des utilisateurs sur une base de données. C'est une reprise.



Merise : Modèle conceptuel et modèle organisationnel des données

Modèle conceptuel des données (MCD) : Représentation des données mémorisables sans tenir compte des contraintes organisationnelles ou techniques ni des 





Modèle Organisationnel des Traitements.pdf

Objectifs. Il complète la description conceptuelle des traitements en intégrant tout ce qui est d'ordre organisationnel dans le domaine étudié. Le Modèle 



8-MOD-Merise-4p.pdf

Données. MOD. Modèle. Organisationnel de. Traitements. MOT. Modèle Conceptuel de Données. MCD. Modèle Conceptuel de Traitements. MCT. Modèle Physique de.



Analyse et Conception du Système dInformation (Merise)

de données. Application. Modèle organisationnel de traitements. Modéle conceptuel de traitement. Approche par niveaux et approche par étapes (Introduction).



Merise : Modèle conceptuel et modèle organisationnel des traitements

Rappelons les modèles de Merise : Dans cette section on ne s'intéressera qu'aux modèles MCT et MOT. Modèle conceptuel des traitements (MCT). Il 



Analyse [Mode de compatibilité]

?Séparation des données et des traitements. ?Description de l'existant pour aller ?Construire les modèles de données ... Le Modèle Organisationnel.



merise2.pdf

MOD modèle organisationnel des données. MOTA: modèle organisationnel des traitements analytique. MFO modèle de flux organisationnel. MLD modèle logique des 



Modèle conceptuel des données ( MCD )

Modèle conceptuel des données ( MCD ). Le MCD est l'élément le plus connu de MERISE et certainement le plus utile. Il permet d'établir une représentation 



Coontteexttee Modélisation Organisationnelle des données : MOD

Modélisation Organisationnelle des données : MOD Bernard ESPINASSE Professeur à l'Université d'Aix-Marseille Plan • Problématique • Niveaux global et local • MOD Global : • Données informatisées/manuelles quantification des volumes • MOD local : • Répartition organisationnelle des données • Sécurité



leay:block;margin-top:24px;margin-bottom:2px; class=tit gilles-hunaultleria-infouniv-angersfrModule D318 Méthodologies Merise : le Système d'Information

Le Modèle Organisationnel des Traitements Deux nouveaux concepts sont utilisés : la procédure et le poste de travail Une procédure est un ensemble de tâches exécutées à une même période sur un même poste de travail correspondant à une action définie



La méthode MERISE (Principes)

Le Modèle Conceptuel de Données décrit l'organisation des données Cohérence du MCD / MCC et au MCT Validation par l'utilisateur Le niveau organisationnel Le Modèle Organisationnel de Traitement (MOT) Le Modèle Organisationnel de Données (MOD) Le Modèle Organisationnel de Communication (MOC) Cohérence entre MOD et MOT Validation par l

  • Qu’est-ce Que La Modélisation Des données ?

    Définition

  • Pourquoi Le Data Modeling est-il Important ?

    Mettre en œuvre un processus de modélisation des datas efficace apporte de nombreux bénéfices à une organisation. Nous pouvons répertorier 5 avantages principaux qui résultent de l’utilisation de modèles de données: 1. Une meilleure allocation des ressources humaines et informatiques 2. La possibilité d’anticiper les problèmes de ressources avant q...

  • 3 Types de Modèles de données

    Ils existent trois types de modèles de données complémentairesqui doivent être générés lors de la mise en place d’un projet de modélisation. Chacun d’entre eux implique la contribution d’un sous-ensemble de parties prenantes. Voici ces trois catégories de modèles, du plus large et abstrait au plus concret et spécifique.

  • Bonnes Pratiques de La Modélisation Des données

    Bien sûr, la modélisation des datas apporte d’innombrables avantages. Cependant, créer et utiliser des modèles biaisés génèrent des dangers inhérents importants. Pour éviter les risques et maximiser la performance des modèles, voici quelques bonnes pratiques de data modelingà adopter.

  • Le Cloud et L’Avenir Du Data Modeling

    La modélisation des donnéesest un paradigme en perpétuelle évolution. L’approche des trois phases de modélisation remonte en effet aux années 1970. Cependant, l’essor des technologies de stockages, des systèmes informatiques et du cloud pourrait faire évoluer ce processus. Il est tout de même assez clair que le data modelingva continuer d’apporter ...

Comment définir un modèle de données ?

Dans le processus de modélisation, l’accent est mis sur le besoin de disponibilité et d’organisations des data et non sur la manière dont celles-ci seront utilisées. De ce fait, on peut définir un modèle de données (ou data model)comme une documentation formelle des conventions pour la gestion des ressources data.

Qu'est-ce que le modèle de données ?

Traitez le modèle de données comme un plan d’architecte et une spécification. Les modèles de données doivent être un guide utile pour les personnes qui conçoivent le schéma de la base de données et celles qui produisent, mettent à jour, gèrent, gouvernent et analysent les données.

Quelle est la définition de la modélisation des données?

La modélisation des données (data modeling en anglais) est un processus de description de la structure, des associations, des relations et des contraintes relatives aux données disponibles. Elle sert à établir des normes et à coder des règles de gestion (modèles) des data dans l’organisation.

Qu'est-ce que le Model de données entité-relation ?

Il a été créé pour être utilisé avec les bases de données objet, qui sont apparues à la fin des années 1980 et au début des années 1990 comme une alternative aux technologies relationnelles, sans pour autant ébranler leur suprématie. 5. Modèle de données entité-relation

Roland Mahiquès - Montpellier

Analyse- Page 1 -

1

Analyse

(méthode Merise)Analyse (méthode Merise)

Roland Mahiquès

roland.mahiques@univ-montp3.fr

MontpellierAnalysePage 2

IntroductionIntroduction

?Origine ?1977 : commande du Ministère de l"Industrie à l"Université d"Aix-Marseille ?1981 : diffusion et utilisation ?Caractéristiques générales ?Cohérence interne et avec l"industrie ?Séparation des données et des traitements ?Description de l"existant pour aller vers le futur ?Prise en compte du SI

MontpellierAnalysePage 3

ObjectifObjectif

?Conceptualiser le problème ?Construire les modèles ?Proposer une solution globale ?Donner aux développeurs les éléments de la mise en oeuvre

MontpellierAnalysePage 4

Contenu du chapitreContenu du chapitre

?Description et mise en pratique d"une démarche de conception d"une application informatique répondant aux questions :

?Quoi faire ? ?Pour qui et par qui ? ?Comment et où ? ?En combien de temps ? ?À quel prix ?

MontpellierAnalysePage 5

DémarcheDémarche

?Comprendre l"environnement ?Lister les données ?Déterminer les règles de gestion ?Construire les modèles de données ?Lister les traitements ?Construire les modèles de traitements ?Vérifier la cohérence de l"ensemble

MontpellierAnalysePage 6

DémarcheDémarche

Communication Données Traitement

Conception MCC MCD MCT

Général Organisation MOC MOD MOT

Logique MLC MLD MLT

Informatique

Physique MPC MPD MPT

Roland Mahiquès - Montpellier

Analyse- Page 2 -

MontpellierAnalysePage 7

MOD 4 6 MOT 5

Validation

MCTChronologieChronologie1

3

Validation

MCC/MCD

MCT 4"

MCC + DD

2 2" MCD MOC GDF

MontpellierAnalysePage 8

Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)

?Déterminer l"interaction avec l"environnement pour le problème à résoudre ?Concevoir les MCC et MOC ?Déterminer les domaines ?Spécifier les acteurs externes ?Lister les messageséchangés entre eux

MontpellierAnalysePage 9

Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)

?Formalisme ?Les domaines ?Les acteurs externes ?Les messages

Acteur

Domaine

message

MontpellierAnalysePage 10

Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)

Client

Édition du ticket

Ticket fourni

Monnaie rendue

Commande servie

Récupération de la monnaie

Paiement

Demande de consommation

MontpellierAnalysePage 11

Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)

?Détecter les flux internes entre les différents domaines ou sous-domaines ?Matrice des flux internes ?Déterminer les sous-domaines ?Lister les messageséchangés entre eux

MontpellierAnalysePage 12

Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)Le Modèle Conceptuel de

Communication (MCC)

Édition du ticket

du plateauService

SousSousSousSous----domainedomainedomainedomaineSousSousSousSous----domainedomainedomainedomaine SousSousSousSous----domainedomainedomainedomaineSousSousSousSous----domainedomainedomainedomaine

Ticket fourni

Plateau servi

Demande de plateau

Roland Mahiquès - Montpellier

Analyse- Page 3 -

MontpellierAnalysePage 13

Le Modèle Organisationnel

de Communication (MOC)Le Modèle Organisationnel de Communication (MOC) ?Sites et lieux des postes de travail ?Chronologie des échanges ?Précision sur le personnel agissant ?Exemple : ?Qui vérifie le ticket avant qu"il parte vers le client ? ?Qui prépare la commande ?

MontpellierAnalysePage 14

?Lister les données ?Tableau en 5 colonnes : ?1 code : attribué par nous-même ?2 désignation : signification du code ?3 type : nature de la donnée ?4 obtenu : saisi ou calculé ?5 exemple : ou mode de calcul ?Éviter les synonymes et homonymes ?Éviter les polysémes

Le dictionnaire des

données (DD)Le dictionnaire des données (DD)

MontpellierAnalysePage 15

4. Les données et leurs 4. Les données et leurs 4. Les données et leurs 4. Les données et leurs

dépendances dépendancesdépendancesdépendances4. Les données et leurs

4. Les données et leurs 4. Les données et leurs 4. Les données et leurs

dépendances dépendancesdépendancesdépendancesCode Désignation Type Obtenu Exemple N° table Numéro de la table Numérique Saisie 12

QtéQuantité consommée d"une boissonN S 2

Conso

Nom de la

consomationTexte S Café

PUPrix unitaireN (M)S1,50 €

MontantMontant par consoN (M)CPU x Qté

TVA Taux de TVA N (P) S 19,6%

Montant TVA Montant de la TVA N (M) C TTC-(TTC/1,196)

TTC Total TTC du ticket N (M) CSomme des

Montants

DateDate d"emission du ticketDate S (Automatisée) lundi 5 mai 2002 Heure

Heure d"émission du

ticketHeure S (A) 11:05:38

N°ticket

Numéro unique du

ticketN S (A) 45

NomNom du serveurTSMarcel

N°serveur Numéro du serveur N S (A) 7

Dictionnaire des données

MontpellierAnalysePage 16

?Trouver les identifiants ?Les mettre en évidence ?Données = attributs ou rubriques

Le dictionnaire des

données (DD)Le dictionnaire des données (DD)

MontpellierAnalysePage 17

4. Les données et leurs 4. Les données et leurs 4. Les données et leurs 4. Les données et leurs

dépendances dépendancesdépendancesdépendances4. Les données et leurs

4. Les données et leurs 4. Les données et leurs 4. Les données et leurs

dépendances dépendancesdépendancesdépendancesCode Désignation Type Obtenu Exemple N° tableNuméro de la table Numérique Saisie 12

Qté

Quantité consommée

d"une boissonN S 2

ConsoNom de la

consomationTexte S Café

PUPrix unitaireN (M)S1,50 €

MontantMontant par consoN (M)CPU x Qté

TVATaux de TVAN (P)S19,6%

Montant TVAMontant de la TVAN (M)CTTC-(TTC/1,196)

TTC Total TTC du ticket N (M) CSomme des Montants

DateDate d"emission du ticketDate S (Automatisée) lundi 5 mai 2002 Heure

Heure d"émission du

ticketHeure S (A) 11:05:38

N°ticketNuméro unique du

ticketN S (A) 45

NomNom du serveurTSMarcel

N°serveurNuméro du serveur N S (A) 7

Dictionnaire des données

MontpellierAnalysePage 18

?Recenser les règles ?De gestion : Quoi ? ?D"organisation : Où ? Qui ? Quand ? ?Techniques : Comment ?

Les règles de gestionLes règles de gestion

Roland Mahiquès - Montpellier

Analyse- Page 4 -

MontpellierAnalysePage 19

?Pourquoi modéliser les données ? ?Minimiser la saisie ?Maximiser les contrôles ?Assurer la cohérence du SI ?Obtenir des résultats corrects ?Vérifier que le SI correspond à la réalité observée

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

MontpellierAnalysePage 20

?Définition ?Représentation du SI en terme d"entitésd"entités (concepts qui ont du sens dans l"entreprise) manipulés par l"utilisateur et d"associationsd"associations qui les lient ?Complément de définition ?Ensemble des données mémorisables du domaine

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

MontpellierAnalysePage 21

?Détecter les objets à utiliser et leurs attributs ?Les Entités ?Détecter les liens entre ces entités ?Les Associations ?Placer les attributs restants ?Dans les associations ?Dans des entités artificielles

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

MontpellierAnalysePage 22

?2 types de construction ?construction déductive : ?on part des données du DD et on les structure. ?construction inductive : ?on met rapidement en évidence les objets (entités) auxquels on rattache les informations (attributs).

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

MontpellierAnalysePage 23

?Indiquer la "taille" des éléments ?Les occurrences ?Déterminer Les cardinalités ?Nombre miniminiet maximaxiqu"une occurrence d"une entité intervient dans une association ?Mini = {0, 1, n}, Maxi = {1,n} ?Type 1 à 1 (1,1) ou 0 à 1 (0,1) ?Type 1 à plusieurs (1,n) ou (0,n) ?Type plusieurs à plusieurs (n,n)

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

MontpellierAnalysePage 24

?Formalisme ?Les entités avec leurs occurrences ?Les associations avec leurs occurrences ?Les liens entre entités et associations

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

Apporter

SERVEURS

N°, Nom

12 1,n

Roland Mahiquès - Montpellier

Analyse- Page 5 -

MontpellierAnalysePage 25

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD) ?Exemple

SERVEURS

N°, Nom

12

TICKETS

N°, date

heure 1000
apporter

MontpellierAnalysePage 26

?Passage du GDF au MCD ?Les objets deviennent des entités; ?Les DF entre objets deviennent des associations avec la cardinalité maxi 1 du côté du départ de la flèche; ?Les rubriques non en DF directe se placent dans une ou plusieurs associations de cardinalité maxi n de chaque côté.

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

MontpellierAnalysePage 27

?Règles de vérification du MCD ?Tous les attributs du DD sont dans le MCD ?Un attribut n"apparaît qu"une fois ?Toutes les entités ont un seul identifiant ?Toute association relie au moins 2 entités (sauf celles réflexives : d"une entité sur elle-même) ?Il existe au moins un chemin entre tous les attributs

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

MontpellierAnalysePage 28

?Normalisation du MCD ?différents stades de qualité. ?éviter les pertes de données, les incohérences, l"effondrement des performances. ?remplacer une entité par plusieurs. ?hiérarchie dans la normalisation : une relation en 5

èmeFN est forcément en 4 ème

FN, et ainsi de suite.

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

MontpellierAnalysePage 29

?Normalisation du MCD ?1FN= Pas d"attribut multivalué

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

EMPLOYÉS

matricule nom, prénom prénoms-enfants

EMPLOYÉS

matricule nom prénom

ENFANTS

N° nom prénomAvoir

MontpellierAnalysePage 30

?Normalisation du MCD ?2FN= 1FN + tout attribut dépend de l"identifiant

Le modèle conceptuel des

données (MCD)Le modèle conceptuel des données (MCD)

LIVRES

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