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REPUBLIQUE DU SENEGAL
ECOLE SUPERIEUREDETECHNOLOGIE ET DE MANAGEMENT DE
DAKAR
DEPARTEMENT INFORMATIQUE
MEMOIRE DE FIN DE CYCLE
Pour l'obtention de la :
Licence Professionnelle Téléinformatique et
Réseaux
THEME
MISE EN PLACE D'UN ENTREPOT
DE DONNEES POUR L'AIDE A LA
DECISION MEDICALE.
Présenté par: Ndioba Syll et
Encadré par : Dr. Fodé Camara
Abdrahmane Aw
Promotion : 2014
Remercîment
A notre encadreur Dr Fodé Camara de par sa
disponibilité, son soutien et surtout ses judicieux conseils, tout au
long de ce mémoire.
Nous voudrons aussi remercier les professeurs et le personnel de
L'ESTM, au
Nous tenons également, à exprimer notre
sincère reconnaissance et notre profonde gratitude à nos
parents.
La réalisation de ce mémoire a été
possible grâce au concours de plusieurs personnes à qui on
voudrait témoigner toute notre reconnaissance.
A l'issue de ce travail, nous remercions, en premier lieu,
ALLAH de nous avoir donné la santé, et le courage de le mener
à terme.
Pr Ibrahima Pierre Ndiaye et tous ceux qui ont
contribués de près ou de loin à la réalisation de
ce mémoire.
Ndioba Syll et Abdrahmane Aw Page2
Avant- Propos
Créée en 2001, l'Ecole Supérieure de
Technologie et de Management de Dakar (ESTM) fait parti de la ligne des
écoles supérieures de formation professionnelle qui ont pour
ambition de former de jeunes cadres africains pour l'excellence dans le domaine
des technologies et la gestion à travers l'informatique et le
management.
Avec un corps professoral des experts de la place dans les
domaines cités, l'ESTM est dans une posture de se démarquer de
ses concurrents directs et indirects pour relever les défit du nouveau
millénaire.
La fin d'une formation est toujours validée par la
soutenance d'un mémoire de fin de cycle. Ainsi, chaque étudiant
devient apte à recevoir un diplôme reconnu par le ministère
de l'enseignement supérieur et par le conseil africain et malgache pour
l'enseignement supérieur(CAMES).
Ndioba Syll et Abdrahmane Aw Page3
Ndioba Syll et Abdrahmane Aw Page4
Résumé
La Business Intelligence (BI) se définit comme
l'ensemble des technologies permettant de traiter, valoriser et
présenter les données à des fins de compréhension
et de décision; elle s'appuie sur un système d'information
spécifique appelé Système d'Information Décisionnel
(SID).
En effet la mise en place de Systèmes d'Information
Décisionnels (SID) dédiés au pilotage de la performance
facilite la prise de décision et l'alignement stratégique des
organisations en recherche d'efficacité et d'efficience. Ces
systèmes assurent la restitution d'informations fiables, précises
et pertinentes au moyen d'indicateurs structurés en tableaux de bord.
Ils s'appuient sur les méthodes du contrôle de gestion et du
pilotage de la performance.
Ils trouvent également une application dans le domaine
de la Gouvernance des Systèmes d'Information où leurs
fonctionnalités sont étendues à la mesure et au pilotage
de la qualité. C'est en combinant des approches fonctionnelles bien
établies, telles que le contrôle de gestion, la mesure de la
qualité et de la performance, avec des technologies
décisionnelles qui s'appuient sur des portails d'entreprise que les
maîtres d'oeuvre des systèmes décisionnels peuvent apporter
une vraie valeur aux organisations, publiques ou privées. Par opposition
aux systèmes d'informations transactionnels. Les SID comportent
plusieurs composants qui se résumaient autrefois en un entrepôt de
données.
Un entrepôt de données est une collection de
données intégrées et historiées qui sont
utilisées pour la prise de décisions stratégiques au moyen
de techniques de traitement analytiques. La majeure partie des outils existants
pour le développement des entrepôts de données se focalise
sur la structure de stockage des données. L'intérêt est
principalement porté à la définition de modèles
« en étoile » ou « en flocons », d'intégrer
des données provenant de sources hétérogènes.
Par ailleurs, peu d'approches dirigées par les
exigences sont proposées pour la conception des SID. Dans une approche
d'ingénierie des exigences pour les SID, le principal but n'est pas de
savoir « où » les données doivent être
stockées mais « comment » elles devraient être
structurées et « pourquoi » elles sont nécessaires. Le
« pourquoi » n'est souvent pas connu et encore moins rattaché
au « quoi ». Pourtant la prise en compte du « pourquoi »
permettrait de justifier le choix des informations opérationnelles
`justes nécessaires, modélisées et utilisées pour
l'aide à la décision.
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Summary
Business Intelligence (BI) is defined as the set of
technologies for treatment, recovery and present data for purposes of
understanding and decision; it relies on a specific information system called
Intelligence Information System (IIS). Indeed the establishment of Decisional
Information Systems (DIS) dedicated to performance management facilitates
decision-making and strategic alignment of businesses for efficiency and
effectiveness.
These systems provide accurate and relevant through structured
indicators in dashboards restitution of reliable information. They rely on
methods of management control and performance management. They also find
application in the field of Governance Information Systems where their
capabilities are extended to measuring and monitoring quality. By combining
well-established functional approaches, such as controlling, measuring the
quality and performance with decision technologies that rely on enterprise
portals that contractors systems decision can bring real value to
organizations, public or private it gives managers visibility into their
business performance to improve the ability of the latter to react more quickly
than its competitors respond to new opportunities or risks market.
As opposed to transactional information systems, DISs have
several components that summarized previously in a data warehouse. A data
warehouse is a collection of integrated, historical data that are used to make
strategic decisions using techniques of analytical treatment. The majority of
existing tools for developing data warehouse focuses on data storage structure.
The interest is focused on the definition of models "star" or "fluff" to
integrate data from heterogeneous sources.
Furthermore, few approaches led by the requirements are
proposed for the design of DIS. In an approach to requirements engineering for
the DIS, the main goal is not to know "where" the data must be stored, but
"how" they should be structured and "why" they are needed. The "why" is often
not known and even less attached to the "what." However, taking into account
the "why" would justify the choice of operational information 'just needed'
modeled and used for decision support.
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