Développement d’une application pour l’interrogation d’un entrepôt de données
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
Développement d’une application pour l’interrogation d’un entrepôt de données |
SPECIALITE |
Réseaux et Télécommunications |
Page de garde:
Sommaire:
INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE 1: L’ENTREPOT DE DONNEES CONCEPTS ET NOTION DE BASE
Introduction
La décision
1.1 Le système décisionnel.
1.2 Les Systèmes OLTP et OLAP
1.3 Les Application de L’Informatique Décisionnelle
1.4 Fonctions essentielles de l’informatique décisionnelle
Entrepôt de donnée (Data Warehouse).
2.1 Définition
2.2 Caractéristique d’un entrepôt de données
2.3 Structure des données de l’entrepôt
2.4 Objectifs d’un entrepôt de données
2.5 La différence entre une base de données et entrepôt de données
2.6 L’architectures d’entrepôts de données :.
2.6.1 Approche théorique
2.6.2 Approche pratique
2.6.2.1 Les sources de données.
2.6.2.2 L’entrepôt de données
2.6.2.3 Les magasins de données (datamarts)
2.6.2.4 Les outils d’analyses
2.7 Composants de base du data warehouse
2.7.1 Source de données
2.7.2 Zone de préparation des données.
2.7.3 Zone de présentation
2.7.4 Zone de restitution
2.8 Alimentation d’un entrepôt de données
Processus ETL
Modélisation conceptuelle
2.9.1 Définitions :
2.9.2 Tables de faits.
2.9.3 Table de dimension
2.10 Modélisation d’un Data Warehouse
2.10.1 La modélisation en étoile
2.10.2 La modélisation en flocons
2.10.3 La modélisation en constellation.
2.11 Modélisation logique
2.12 OLAP (Online Analytical Processing)
2.12.1 Les différents types de systèmes
2.12.1.1 MOLAP: Multidimensionnel Online Analytical Processing 2.12.1.2 ROLAP: Relational Online Analytical Processing.
2.12.1.3 HOLAP :Hybrid Online Analytical Processing
CHAPITRE 2: LES OUTILS D’INTERROGATION D’UN ENTREPOT DE DONNEES
Introduction.
La phase d’interrogation d’un entrepôt de données
2. INTERROGATION ET ANALYSE :
2.1 L’utilisation des techniques OLAP.
2.1.1 Définition
2.1.2 S’utilise un cube OLAP ?
2.1.3 Les caractéristiques du cube OLAP
2.1.4 Catégories d’opérations
2.1.4.1 Opérations OLAP liées à la structure.
2.1.4.2 Opérations OLAP liées à la granularité :
2.1.4.3 Les différents outils OLAP
2.1.5 Architecture Client/Serveur (Client Server Architecture)
2.1.6 Exploitation d’un cube Olap
2.1.7 Les clients OLAP
2.1.7.1 Le web comme client OLAP
2.1.7.2 Les applications
2.1.8 Interrogation client/serveur
2.1.9 JIPIVOT client web
2.1.10 JRUBRIK application client
2.1.10.1 Création de requêtes OLAP sous JRUBRIK.
2.1.11 FreeAnalysis
2.1.12 Palo : une excellente intégration à Excel.
2.2 Fouille de données (Data Mining)
2.2.1 Définition
2.2.2 Les taches du data mining
2.2.3 Les étapes du processus de data mining
2.3 Outils reporting
2.3.1 Définition
2.3.2 Principe.
2.3.2.1 Le reporting ad hoc et de masse.
2.3.2.1.1 Définition
2.4 Outils de requêtes
2.4.1 Les langages de données
2.4.2 Types de langages de données.
2.4.3 Le langage de script de manipulation des données MDX.
2.4.3.1 Définition
2.4.3.2 Caractéristiques de MDX :.
2.4.3.3 Forme d’une requête OLAP sous MDX :
2.4.3.4 Syntaxe de requête MDX.
2.4.3.5 Exemples:
2.4.3.6 Structure du résultat d’une requête MDX :.
2.4.3.7 Comparaison entre SQL et MDX
2.4.3.8 Les avantages et inconvénients du langage MDX.
Conclusion
CHAPITRE 3: CONCEPTION, IMPLEMENTATION ET TEST
Introduction
CONCEPTION
1.1 Méthodologie de conception:
1.2 Les diagrammes des cas d’utilisation:
1.2.1 Composition du diagramme de cas d’utilisation
1.2.1.1 diagramme de cas d’utilisation de notre application (MdxQuery).
1.3 Les diagramme de séquences
1.3.1 Composition d’un diagramme de séquence
1.3.2.1 diagramme de séquence d’authentification
1.3.2.2 diagramme de séquence de new query
1.3.2.3 diagramme de séquence de modifier une requête
1.3.2.4 Diagramme de séquence de supprimer une requête.
1.3.2.5 diagramme de séquence de exécuter une requête.
L’ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT :
2.1 Mondrian.
2.2 MySQL
2.3 JAVA
2.4 NetBeans
2.5 Tomcat
2.6 EasyPHP
2.7 Foodmart.
3- Principales fenêtres de notre application
3.1 Fenêtre login membres
3.2 Fenêtre Welecome :
3.3 Fenêtre choose your data warehouse.
3.4 Fenêtre select a cube
3.5 Fenêtre select dimension
3.6 Fenêtre select Levels
3.7 Fenêtre select membres.
3.8 Fenêtre select Axises
3.9 Fenêtre generate query Figure 3.34 Fenêtre generate query.
3.10 Fenêtre d’exécution la requête.
3.11 Fenêtre de my query
3.12 Fenêtre modifier une requête.
3.13 Fenêtre renommer une requête
3.14 Fenêtre supprimer une requête.
Conclusion
CONCLUSION GENERALE
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES.
Webographie
CHAPITRE 1: L’ENTREPOT DE DONNEES CONCEPTS ET NOTION DE BASE
Introduction
La décision
1.1 Le système décisionnel.
1.2 Les Systèmes OLTP et OLAP
1.3 Les Application de L’Informatique Décisionnelle
1.4 Fonctions essentielles de l’informatique décisionnelle
Entrepôt de donnée (Data Warehouse).
2.1 Définition
2.2 Caractéristique d’un entrepôt de données
2.3 Structure des données de l’entrepôt
2.4 Objectifs d’un entrepôt de données
2.5 La différence entre une base de données et entrepôt de données
2.6 L’architectures d’entrepôts de données :.
2.6.1 Approche théorique
2.6.2 Approche pratique
2.6.2.1 Les sources de données.
2.6.2.2 L’entrepôt de données
2.6.2.3 Les magasins de données (datamarts)
2.6.2.4 Les outils d’analyses
2.7 Composants de base du data warehouse
2.7.1 Source de données
2.7.2 Zone de préparation des données.
2.7.3 Zone de présentation
2.7.4 Zone de restitution
2.8 Alimentation d’un entrepôt de données
Processus ETL
Modélisation conceptuelle
2.9.1 Définitions :
2.9.2 Tables de faits.
2.9.3 Table de dimension
2.10 Modélisation d’un Data Warehouse
2.10.1 La modélisation en étoile
2.10.2 La modélisation en flocons
2.10.3 La modélisation en constellation.
2.11 Modélisation logique
2.12 OLAP (Online Analytical Processing)
2.12.1 Les différents types de systèmes
2.12.1.1 MOLAP: Multidimensionnel Online Analytical Processing 2.12.1.2 ROLAP: Relational Online Analytical Processing.
2.12.1.3 HOLAP :Hybrid Online Analytical Processing
CHAPITRE 2: LES OUTILS D’INTERROGATION D’UN ENTREPOT DE DONNEES
Introduction.
La phase d’interrogation d’un entrepôt de données
2. INTERROGATION ET ANALYSE :
2.1 L’utilisation des techniques OLAP.
2.1.1 Définition
2.1.2 S’utilise un cube OLAP ?
2.1.3 Les caractéristiques du cube OLAP
2.1.4 Catégories d’opérations
2.1.4.1 Opérations OLAP liées à la structure.
2.1.4.2 Opérations OLAP liées à la granularité :
2.1.4.3 Les différents outils OLAP
2.1.5 Architecture Client/Serveur (Client Server Architecture)
2.1.6 Exploitation d’un cube Olap
2.1.7 Les clients OLAP
2.1.7.1 Le web comme client OLAP
2.1.7.2 Les applications
2.1.8 Interrogation client/serveur
2.1.9 JIPIVOT client web
2.1.10 JRUBRIK application client
2.1.10.1 Création de requêtes OLAP sous JRUBRIK.
2.1.11 FreeAnalysis
2.1.12 Palo : une excellente intégration à Excel.
2.2 Fouille de données (Data Mining)
2.2.1 Définition
2.2.2 Les taches du data mining
2.2.3 Les étapes du processus de data mining
2.3 Outils reporting
2.3.1 Définition
2.3.2 Principe.
2.3.2.1 Le reporting ad hoc et de masse.
2.3.2.1.1 Définition
2.4 Outils de requêtes
2.4.1 Les langages de données
2.4.2 Types de langages de données.
2.4.3 Le langage de script de manipulation des données MDX.
2.4.3.1 Définition
2.4.3.2 Caractéristiques de MDX :.
2.4.3.3 Forme d’une requête OLAP sous MDX :
2.4.3.4 Syntaxe de requête MDX.
2.4.3.5 Exemples:
2.4.3.6 Structure du résultat d’une requête MDX :.
2.4.3.7 Comparaison entre SQL et MDX
2.4.3.8 Les avantages et inconvénients du langage MDX.
Conclusion
CHAPITRE 3: CONCEPTION, IMPLEMENTATION ET TEST
Introduction
CONCEPTION
1.1 Méthodologie de conception:
1.2 Les diagrammes des cas d’utilisation:
1.2.1 Composition du diagramme de cas d’utilisation
1.2.1.1 diagramme de cas d’utilisation de notre application (MdxQuery).
1.3 Les diagramme de séquences
1.3.1 Composition d’un diagramme de séquence
1.3.2.1 diagramme de séquence d’authentification
1.3.2.2 diagramme de séquence de new query
1.3.2.3 diagramme de séquence de modifier une requête
1.3.2.4 Diagramme de séquence de supprimer une requête.
1.3.2.5 diagramme de séquence de exécuter une requête.
L’ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT :
2.1 Mondrian.
2.2 MySQL
2.3 JAVA
2.4 NetBeans
2.5 Tomcat
2.6 EasyPHP
2.7 Foodmart.
3- Principales fenêtres de notre application
3.1 Fenêtre login membres
3.2 Fenêtre Welecome :
3.3 Fenêtre choose your data warehouse.
3.4 Fenêtre select a cube
3.5 Fenêtre select dimension
3.6 Fenêtre select Levels
3.7 Fenêtre select membres.
3.8 Fenêtre select Axises
3.9 Fenêtre generate query Figure 3.34 Fenêtre generate query.
3.10 Fenêtre d’exécution la requête.
3.11 Fenêtre de my query
3.12 Fenêtre modifier une requête.
3.13 Fenêtre renommer une requête
3.14 Fenêtre supprimer une requête.
Conclusion
CONCLUSION GENERALE
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES.
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