M244 – M245

1. M244 – M245 Systèmes d’Informations Base de Données Yacine OUZROUT Y. Ouzrout

2. OBJECTIFS : Maîtriser la mise en œuvre d'une méthode de conception de systèmes d'information (CSI). Appliquer ces concepts en utilisant un Système de Gestion de Base de Données pour implémenter des Systèmes d'informations industriels. HORAIRES : Module CSI 12h cours, 10h TD et 10h TP + Action en entreprise Module SGBD 4h cours, 12h TD et 14h TP CONTENU DU MODULE : 1 : Processus de développement logiciel : CSI 2 : Méthodes de CSI 3 : Systèmes de Gestion de Base de Données (Access) EVALUATION : Module CSI : 1 D.S. (Papier et Machine) (0.9) 1 action en entreprise (0.1) Module SGBD : 1 D.S. (1) Système d'information - Bases de données(Module Conception de SI + Module SGBD) Y. Ouzrout

3. Chapitre 1 Introduction aux Systèmes d’Informations et aux SGBD Y. Ouzrout

4. Les Systèmes d’Information Améliorer en permanence la qualité, le coût et la productivité : C’est l’enjeu des années 2000 pour les entreprises Diversité des produits Augmentation de la qualité Augmentation de la concurrence Diminution des coûts de fabrication. Augmentation de la réactivité Ouverture des marchés Quels outils donner au décideur pour comprendre, dimensionner, piloter, et gérer ces systèmes Y. Ouzrout

5. Système d’INFORMATION Système d’Information Vision globale de l’entreprise Système de DECISION Décider des actions à conduire Collecter, mémoriser, traiter distribuer l’information Assurer les fonctions Ex : . facturer les clients . fabriquer les produits . … Système OPERANT Y. Ouzrout

6. Un système d’information utilise des personnes, des logiciels, du matériel, des données et des réseaux pour accomplir des activités de saisie, de traitement, de sortie de stockage et de contrôle qui servent à transformer des données en produits d ’information Contrôle du rendement du système Entrée des données Traitement des données en information Sortie des produits d’information Stockage des données Système d’information - Définition Y. Ouzrout

7. Système d’Information Système d'information • Collection de données : représentation partielle, en partie • arbitraire, d’aspects pertinents de la réalité. • Collection de règles : qui fixent le fonctionnement : • . connues de tous les acteurs • . nécessaires à l’interprétation et à la manipulation de données • Ensemble de procédés : d’acquisition, de mémorisation, de transformation, de recherche et de communication des renseignements. • Ensemble de ressources : humaines et techniques. Y. Ouzrout

8. Définition des Systèmes d’Information • Le système d’information est aujourd’hui un réel vecteur de performance de l’entreprise. • Cohérence et validité des informations • Gestion automatisée des principales fonctions de l’entreprise (achats, stocks, livraisons, …) • Aide à la structuration des échanges d ’informations dans l’entreprise • ... Y. Ouzrout

9. concevoir acheter fabriquer livrer stocker vendre années planification stratégique mois planification tactique semaines Gestion des stocks Gestion de Production Outil de Conception Gestion Commerciale planification opérationnelle jours exécution client Y. Ouzrout

10. concevoir acheter fabriquer livrer stocker vendre années planification stratégique mois planification tactique semaines Gestion des stocks Gestion de Production Outil de Conception Gestion Commerciale planification opérationnelle jours exécution client Y. Ouzrout

11. acheter fabriquer livrer stocker vendre années planification stratégique mois planification tactique semaines G.P.A.O planification opérationnelle jours exécution client Exemple de système d’information 1. Intégration Y. Ouzrout

12. acheter fabriquer livrer stocker vendre années planification stratégique mois planification tactique ERP semaines G.P.A.O planification opérationnelle jours exécution client Exemple de système d’information 1. Intégration : de la GPAO aux ERP Planification distribution Planification transport Planification production Gestion des achats Administration des ventes Gestion des appro Gestion des transports GPAO Gestion des entrepôts Y. Ouzrout

13. A F L S V années planification stratégique mois lesE.R.P : planification tactique ERP semaines planification opérationnelle jours exécution Exemple de système d’information Entreprise Resource Planning Progiciels de Gestion Intégrés qui permettent de gérer les fonctions transactionnelles de l’entreprise et des fonctions de planification. Y. Ouzrout

14. Le Système d’Information et l’entreprise Une entreprise industrielle Finances et comptabilité Ventes et distribution 7 7 1 1 Contrôle de gestion Achats 2 2 8 8 Immobilisations Gestion des magasins 3 3 9 9 Briques logicielles Briques logicielles 4 4 10 10 Logistique Qualité 5 5 11 11 Bureau d ’étude La Gestion de Production 12 12 6 6 Rh Maintenance Vision ERP type SAP Y. Ouzrout

15. Exemple de système d’information E.R.P : Entreprise Resource Planning Pour être intégré, un progiciel doit couvrir au moins 3 fonctions de base dans le domaine de la gestion (parmi la comptabilité, la gestion de production, la gestion commerciale, la gestion des achats, la gestion des stocks, la gestion des transports, la gestion des ressources humaines…) et partager les informations entre les modules par le biais d’une base de données unique. Y. Ouzrout

16. module module module base de données unique module module les E.R.P Exemple de système d’information concepteur « unique »  unicité de l’information  traitements multi-domaines  traitement en temps réel  traçabilité des opérations  Y. Ouzrout

17. DonnéesFaits ou observations concernant des phénomènes physiques ou des transactions Les données sont des mesures objectives des attributs (ou caractéristiques) et d’entités ( telles que des personnes, des endroits, des objets ou des événements) EntitéÉlément représentant un phénomène (personne, concept, événement) à propos duquel des données peuvent être stockées Les données Y. Ouzrout

18. InformationEnsemble de données placées dans un contexte ayant une signification et une utilité pour l’utilisateur O’Brien, Glossaire p. 523 L’information = des données traitées Données Traitement Information Sans traitement les données ont une valeur limitée L’information Matériel brut Ajoute de la valeur Signifiante et utile Y. Ouzrout

19. Réunit les données conservéesprécédemment dans des fichiers séparés Peut contenir plusieurs dizaines de tables, voir même des centaines Base de donnéessur le personnel Fichier desemployés Fichierprotection Table salaire Tablerendement Définition Base de Données C’est un regroupement de fichiers ou tables qui sont intégrés ensemble Y. Ouzrout

20. Concepts de base SGBD • Qu’est ce un SGBD • Les principaux logiciels de SGBD • Exemple d’un SGBD: Access Y. Ouzrout

21. Système d'exploitation Système de gestion des bases de données Programme d'application Gestion de bases de données Bases de données Dictionnairedesdonnées Qu’est-ce qu’un SGBD? Logiciel qui permet de créer une base de données, de les mettre à jour, d’effectuer des requêtes pour extraire les données à l’aide d’un langage approprié, de gérer les accès simultanés à la base de données, de veiller à ce que seulement les personnes autorisées y aient accès, d’assurer l’intégrité des données, de maintenir un dictionnaire de données, et de faciliter les procédures administratives telles que les copies de sécurité, l’importation des données, la création des utilisateurs autorisés. Y. Ouzrout

22. IBM DB 2 IBM Lotus Approach Microsoft Access Oracle 9 Progiciels de SGBD Y. Ouzrout

23. Analyse et conception de systèmes d'information Laurent BUZON & Yacine OUZROUT Y. Ouzrout

24. Analyse et Conception de Système d’Information Qu’est-ce qu’un modèle ? Un modèle est par définition une représentation, une abstraction, d’une partie du monde réel, exprimée dans un langage de représentation. Ce langage peut être : • formel : ayant une syntaxe et une sémantique bien définies comme la logique du premier ordre ou un langage informatique, • semi-formel : notation graphique normalisée • Informel : description en langage naturel. Y. Ouzrout

25. Analyse et Conception de Système d’Information Pourquoi modéliser ? Les principales motivations sont (Vernadat, 2000) : • comprendre et analyser la structure et le fonctionnement de l’entreprise ; • prévoir (de manière fiable) le comportement et les performances des processus opérationnels avant leur implantation ; • choisir la (ou les) meilleure(s) alternative(s) d'implantation ; • identifier les risques d'implantation à gérer ; • justifier les choix d'implantation sur des critères liés aux ressources et aux coûts (méthodes de comptabilité par activités, par exemple) ; - bâtir une vision commune du fonctionnement de l’entreprise et la communiquer facilement au plus grand ensemble possible du personnel. Y. Ouzrout

26. RéponseMETHODOLOGIQUE Analyse et Conception de Système d’Information Que faut-il pour analyser, concevoir,…? • Il faut : • garantir les délais, la pertinence, l’efficacité, • faciliter la maintenance, • prolonger la durée de vie, • … Y. Ouzrout

27. Analyse et Conception de Système d’Information Quel est le rôle d’une méthode de conception ? • Formulation claire et complète du problème informationnel, • Maîtrise de la résolution du problème par l’utilisation de critères • objectifs pour évaluer les solutions • Construction de SI pertinents, complets, cohérents, fiables flexibles • et adaptatifs. • Évaluation du SI à tout moment de son cycle de vie • Faciliter la coopération entre concepteurs, informaticiens • gestionnaires, utilisateurs  COMMUNICATION • Éviter la construction intuitive et Avancer de façon rigoureuse • dans l’élaboration de la solution • Maîtriser et réduire les coûts et les délais. Y. Ouzrout

28. Chapitre 2 Introduction à la méthode MERISE Y. Ouzrout

29. Méthode de conception du SI : Philosophie Double vocation Méthode de développement du SI : Démarche Présentation de MERISE 1. Généralités • a. Méthode de conception • approche globale du SI menée parallèlement sur les données et les traitements, • description du SI par niveaux Conceptuel, Logique et Physique, • formalisme de représentation précis, simple et rigoureux pour la description • des données, • représentation graphique des modèles conceptuels ==> outils de communication. • b. Méthode de développement • découpage du processus de développement : étude préalable, réalisation,… • description détaillée de l'organisation du travail : comité directeur, groupe projet,... Y. Ouzrout

30. Etude de l’existant Etude d’opportunité Etape Préalable Analyse Fonctionnelle Modèles de données Modèles des traitements Schéma Conceptuel Etape Conceptuelle Analyse Organique - Réalisation Organisation des Données : . niveau logique . niveau physique Organisation des Traitements : . par lots . transactionnels . interactifs Structures d’Accueil : . micros . réseaux . progiciels Interfaces Homme / Machine : . ergonomie . langage de comm. Etape Logique Programmation Algorithmique Langage de Prog. Archi. des Ordi. Etape Physique Y. Ouzrout

31. Présentation de MERISE 2. Niveaux de description et modèles associés Trois niveaux qui constituent le cycle d'abstraction Merise fonctionne sur la base de trois niveau de préoccupation ; la synthèse et la validation des choix de niveau et modèles s’appuie sur 6 modèles de travail. Y. Ouzrout

32. Présentation de MERISE 3. Les différentes étapes de développement • 3.1.Étude préalable : • analyse de l'existant • proposition d'une architecture globale de la solution (prend en compte les • orientations de gestion, d'organisation et de choix techniques). • ==> Dossier d'étude préalable 3.2.Étude détaillée : description complète de la solution préconisée (Conception générale + Conception détaillée) ==> Dossier de spécification détaillée 3.3. Réalisation : obtenir les logiciels qui correspondent au dossier de spécification détaillées (Étude technique + Production de logiciel). ==> Dossier de spécification détaillées 3.4. Mise en œuvre : actions pour aboutir au "lancement" du système ==> Formation, installation du matériel, initiation,... Y. Ouzrout

33. Chapitre 3 MERISE : le niveau Conceptuel Y. Ouzrout

34. Présentation de MERISE 1. Le Niveau Conceptuel • 1.1 Définition du domaine de l'étude • 1.2Définition des acteurs internes et externes pour définir • les flux d'informations : MCC • 1.3 Constitution du MCD • 1.4 Constitution du MCT Y. Ouzrout

35. Présentation de MERISE 1.1 - 1.2 Domaine de l'étude & Acteurs Modèle Conceptuel de Communication : MCC • Ce modèle appelé également Graphe de flux, fournit une visualisation des • transferts d'informations entre les divers acteurs. Il sert de base aux MCD et MCT. • Les acteurs sont représentés par un ovale contenant le nom de l’acteur • Les acteurs externes sont représentés par un ovale grisé • Chaque information (écrite, verbale,…) transitant d’un acteur à l’autre est • représentée par une flèche accompagnée du libellé de l’information. Y. Ouzrout

36. Présentation de MERISE Exemple de MCC CLIENT BL signé Service Expédition BL + produits Commande Facture, Relance Règlement Produits Finis Service Commercial Demande fabrication PF Service Production Stock PF Facture client Règlement client Relance Service Comptabilité MCC Y. Ouzrout

37. Présentation de MERISE 1.3 Le modèle conceptuel de données • Ce modèle, également appelé est issu des travaux de Codd sur le modèle relationnel. • Il est à la base de tous les SGBD dits relationnels (Access, Oracle,…) qui sont les • plus utilisés actuellement dans les entreprises. • Cet outil va nous permettre de recenser et d’organiser les données du système • d’information du domaine étudié. • Il permet donc une représentation du “ réel perçu ” sous la forme de : • ENTITES, RELATIONS et PROPRIETES Y. Ouzrout

38. Présentation de MERISE 1.3 Le modèle conceptuel de données • A. ENTITES • Définition Le SI doit pouvoir prendre en compte les divers objets matériels ou • non (concrets ou abstraits) qui peuplent la réalité. • Ce sont donc un ensemble d'individus, de choses ou d'événements qui ont un intérêt • pour le SI considéré. • Exemples : • Fox MULDER élève du département OGP • Le cours de base de données • La perceuse Bosch • Le compte à la banque Z Y. Ouzrout

39. Présentation de MERISE 1.3 Le modèle conceptuel de données A. ENTITES Formalisme Nom de l'objet Exemple Un SI modélisant la bibliothèque de l'IUT aurait les objets suivants dans son MCD AUTEUR LIVRE ETUDIANT Y. Ouzrout

40. Présentation de MERISE 1.3 Le modèle conceptuel de données B. RELATIONS Définition Une relation entre entités est une association.perçue dans le réel entre 2 ou plusieurs entités. Remarque : une relation est dépourvue d'existence propre et n'a de sens que par rapport aux entités qu'elle associe. Formalisme Entité 2 Nom relation Entité 1 Entité 3 LIVRE ETUDIANT Exemple emprunte Y. Ouzrout

41. Présentation de MERISE 1.3 Le modèle conceptuel de données C. PROPRIETES DéfinitionUne propriété (ou attribut) est une donnée élémentaire que l'on perçoit sur un objet ou sur une relation entre objets. FormalismeNom de la propriété inscrit à l'intérieur de l'objet ou de la relation. Exemple IDENTIFIANT  (ou CLÉ) Attribut (ou groupe d’attributs) qui permet d’identifier de façon unique une occurrence d’entité. LIVRE ETUDIANT emprunte côte titre prix ... date Propriétés sur un objet Propriétés sur une relation Y. Ouzrout

42. Présentation de MERISE 1.3 Le modèle conceptuel de données D. OCCURENCES a. Occurrence d'une entité : DéfinitionUne occurrence d'une entité est un élément individualisé appartenant à cette entité. b. Occurrence d'une relation : DéfinitionUne occurrence d'une relation est une relation individualisée constituée d'une et une seule occurrence des entités participant à la relation. LIVRE ETUDIANT emprunte 1 occurrence de la relation "emprunte" 007 Bond James ... ZX25 L'OGP en 1 leçon 95 F ... 09/03/2000 1 occurrence de l'entité "Livre" Y. Ouzrout

43. Présentation de MERISE 1.3 Le modèle conceptuel de données E. CARDINALITE DéfinitionLa CARDINALITE d'une entité par rapport à une relation s'exprime par 2 nombres appeler Cardinalité Minimale et Cardinalité Maximale. a. Cardinalité Minimale : nombre minimum de fois qu'une occurrence d'une entité peut participer aux occurrences de la relation. ==> 0 ou 1 b. Cardinalité Maximale : nombre maximum de fois qu'une occurrence d'une entité peut participer aux occurrences de la relation. ==> 1 ou n GROUPE ETUDIANT appartient 1,n 1,1 Un étudiant appartient au min. un groupe et au max. à un groupe. Un groupe est constitué d'au moins un étudiant et d'au plus n Y. Ouzrout

44. Présentation de MERISE 1.3 Le modèle conceptuel de données F. REGLES DE VERIFICATION / NORMALISATION Règle 1 Existence d’un identifiant pour chaque entité Règle 2 Pour chaque occurrence d’une entité chaque propriété ne peut prendre qu’une valeur Règle 3 Toutes les propriétés doivent êtres élémentaires (ie: non décomposables) Règle 4 Toutes les propriétés autres que l’identifiant doivent dépendre pleinement et directement de l’identifiant Règle 5 A chaque occurrence d’une relation correspond une et une seule occurrence de chaque entité qui participe à la relation Règle 6 Pour chaque occurrence de la relation il ne peut exister qu’une et une seule valeur pour chaque propriété de la relation Règle 7 Toutes les propriétés d’une relation doivent dépendre pleinement de l’identifiant de la relation. Y. Ouzrout

45. Exemple 1 : modèle conceptuel des données Y. Ouzrout

46. Chapitre 2 Analyse et Conception de SI Exemple 1 : modèle conceptuel des données • Modifier le MCD précédent pour intégrer les règles de gestion suivantes : • Un produit conditionné ou un lot de produit conditionné doit pouvoir être stocké dans plusieurs unités de stockage. • Pour faciliter la préparation des commandes régulières, il est décidé de préparer des lots comprenant plusieurs produits conditionnés. • De plus il est décidé qu’un lot peut être constitué à partir d’autres lots, néanmoins un seul niveau d’imbrication est permis. • Enfin, le responsable décide de prendre en compte le personnel impliqué dans la gestion des stocks. A ce sujet, chaque entrepôt ainsi que chaque unité de stockage a un responsable. Le stockage effectif est effectué par un employé. Pour assurer un suivi intelligent des stocks, chaque employé travaille en binôme. Y. Ouzrout

47. Présentation de MERISE • Exemple de MCD • Une première analyse du système de production de l'entreprise Alpha a permis de déterminer les propriétés suivantes : • référence produit • désignation • numéro ligne • désignation • date commande • quantité en stock ( par client & par magasin) • numéro client • nom client • numéro magasin • nom magasin • un produit peut être : • fabriqué par plusieurs lignes • Commandé par plusieurs clients • Stocké dans plusieurs magasins (pour chaque client). • Définir les différentes Entités du système et proposer des relations entre ces entités. Y. Ouzrout

48. PRODUIT LIGNE Référence désignation 1 , N 0 , N FABRIQUER Numéro désignation 0 , N 1 , N COMMANDER Date STOCKER 1 , N Quantité CLIENT 0 , N Numéro Nom 1 , N MAGASIN Numéro Nom Présentation de MERISE Y. Ouzrout

49. Exemple 2 • On désire créer une base de donnée pour la gestion des commandes clients. Une première analyse a permis de recueillir les informations importantes suivantes : • . référence article • . désignation • . quantité en stock (par produit) • . prix unitaire • . numéro client • . nom client • . adresse • . type de client (Bon, Excellent,…) • . numéro commande • . date commande • . date livraison • . total commande • . quantité commandée • . quantité livrée • . numéro salarié • . nom salarié • . prénom salarié • . fonction • . salaire • Et quelques règles de gestion : • un produit peut être commandé par plusieurs clients • une commande est traitée par un salarié • une même commande concerne plusieurs produits (avec des quantités différentes) • Les salariés peuvent avoir un responsable (un seul). Y. Ouzrout

50. Y. Ouzrout