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Mise en oeuvre d'applications géo décisionnelles. Implémentation d'un système ETl avec geokettle.

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par Mohamet BASSIROU
Université de Maroua - Ingénieur de conception en informatique 2015
  

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Chapitre IV : CONCEPTION DU SYSTÈME D'ETL SPATIAL

Après l'étude des SIG, ED, EDS et les outils de mise en oeuvre des EDS, nous entrons dans la partie du travail qui traite de la mise en oeuvre de notre système. Dans ce chapitre, les différentes démarches à suivre pour la mise en place d'un système d'ETL spatial seront présentées.

IV.1. ÉTUDE DE L'EXISTANT ET ANALYSE DES BESOINS

Le Laboratoire de Géomatique de l'Université de Ngaoundéré nous a recommandé d'appliquer notre étude aux données de consommation d'électricité dans la Commune de Ngaoundéré 2e. Alors ne disposant pas d'une base de données de production de l'entreprise qui distribue l'électricité. Le LG nous a pourvus de quelques fichiers (Excel, shapefile...) résultant de leurs études antérieures. Nous avons aussi complété ces informations par quelques fichiers (shapefile) du découpage administratif du Cameroun, téléchargés sur le site http://www.sogefi-sig.com/donnees-sig/137-donnees-sig-openstreetmap. Nous nous sommes basés sur ces données pour concevoir et mettre sur pied une base de données de production test pour la facturation et la gestion des abonnements. Le diagramme de la figure ci-dessous illustre le modèle de cette base de données.

Figure IV. 1: Diagramme de classes de la base de données de facturation

Le SGBD MySQL a été utilisé pour l'implémentation de ce schéma. Ensuite, nous avons généré quelques données fictives pour enrichir cette base de données.

Chapitre IV : Conception du système d'ETL Spatial

IV.2. CONCEPTION DE l'EDS D'APPLICATION

Un système d'information décisionnelle (SID) doit s'appuyer sur d'autres systèmes en place dits opérationnels, pour pouvoir fonctionner. N'ayant pas ces systèmes, nous allons nous appuyer sur les données de test que le LG a mis à notre disposition et la base de données de facturation que nous avons implantée, afin de concevoir le modèle de données multidimensionnelles.

IV.2.1. Choix des dimensions et fait

Dans un entrepôt de données, la plus part des données sont chargées dans les dimensions qui constituent les axes d'analyses, auxquels sont liés les indicateurs que l'on peut observer. Lorsqu'il s'agit d'un EDS, trois types de dimension au minimum doivent y participer. Nous devons avoir les dimensions thématiques, temporelles et spatiales.

IV.2.2. Dimensions thématiques

Ces dimensions peuvent être vues comme les plus classiques dans un entrepôt. Elles contiennent très souvent des attributs textuels distincts, et permettent d'avoir plus de détails sur un objet lors des analyses. Après l'étude et l'analyse des différentes sources mises à notre disposition, nous avons retenu les dimensions suivantes :

· ABONNEMENT avec ses attributs clés : numéro compteur, type d'abonnement, le nom de l'abonné, la date de branchement ;

· TRANSFO avec ses attributs clés : type, puissance, quartier et l'énergie produite.

Figure IV. 2: Dimensions thématiques

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Bassirou Mohamet

 

Chapitre IV : Conception du système d'ETL Spatial

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