Conclusion
La prise de décision dans de multiples domaines, tels
que le management, l'évaluation de la performance d'un processus
business ou la prise de décision stratégique dans l'entreprise,
exige la manipulation et l'analyse de grandes quantités de
données qui sont généralement dispersées dans
l'entreprise. Il est, ainsi, nécessaire de les rassembler et de les
intégrer d'une manière cohérente afin de pouvoir restituer
l'information requise.
Pour la réalisation de ce travail notre choix s'est
porté sur la plate forme Pentaho qui est un outil Open source de
Business Intelligence.
Ainsi nous avons pu réaliser au cours de notre travail
les taches qui nous ont été confiées à savoir :
L'agrégation de donnée dans l'entrepôt de
donnée
La création des datamarts
La réalisation de cube pour une analyse
multidimensionnelle.
En fin ce travail nous à permis de comprendre
l'importance du système d'information décisionnel (SID) qui doit
être capable d'assurer quatre fonctions fondamentales : la collecte,
l'intégration, la diffusion et la présentation des
données. À ces quatre fonctions s'ajoute une fonction
d'administration
Ndioba Syll et Abdrahmane Aw Page59
ANNEXE
Table des Figures et Tableaux
Figure 1 : Architecture générale d'un
système décisionnel 11
Figure 2 : Méthodologie pour un projet BI 15
Le tableau1 : différences entre entrepôts et les
bases de données 16
Figure 3 : Représentation d'une table de Fait 17
Figure 4 : Représentation d'une table de dimension
patient 18
Figure 5 : Représentation des hiérarchies dans
une dimension 19
Figure 6 : Représentation de la granularité de
temps de lieu et produit 20
Figure 7 : Modélisation en étoile 21
Figure 8 : Modélisation en flocon 22
Figure 9 : Modélisation en constellation 23
Figure 10 : Processus de développement du projet
tiré du modèle en « V » 27
Figure 11 : Représentation du modèle en flacon de
neige « pour l'indicateur Paludisme » 28
Figure 12 : présentation de Pentaho 33
Figure 13 : lancement Pentaho Data Integration (PDI) 36
Figure 14 : Représentation de la page d'accueil de
Pentaho Data Integration 36
Figure 15 : Création de la connexion à la base de
données source 38
Figure 16 : Extraction des donnés de puis Excel 39
Figure 17 : Récupération de la source de
données 40
Figure 18 : Récupération des feuilles 40
Figure 19 : Récupération des champs depuis la
ligne d'en tète 41
Figure 20 : Transformation des données 41
Figure 21 : Insertion et mise à jour des données
42
Ndioba Syll et Abdrahmane Aw Page60
Figure 22 : Création de la table Patient dans l'entre
42
Figure 23 : Processus ETL 43
Figure 24 : Visualisation du résultat
d'exécution dans Trace 43
Figure 25 : Vue de l'entrepôt depuis Mysql 44
Figure 26 Représentation du Model Multidimensionnel
45
Figure 27 : Récupération des champs 46
Figure 28 : définitions des tranches d'âge 47
Figure 29 : Dimension date 48
Figure 30 : Dimension Sexe 48
Figure 31 : Dimension Tranche d'Age 49
Figure 32 : Dimension District 49
Figure 33 : Dimension Poste Santé - 50
Figure 34 : Dimension village 50
Figure 35 Table de fait_palu 51
Figure 36 Interface de Pentaho report Designer 52
Figure 37 : Création d'un rapport avec Pentaho Report
Designer 52
Figure 38 : Connexion au Datamart 53
Figure 39 : Le Nombre de Paludéen Suivant la Dimension
Sexe 54
Figure 40 Le Nombre de Paludéen Suivant la Dimension
Trimestre 54
Figure 41 : Connexion à notre base de données
Access 55
Figure 42 : Concevoir la requête de rapport à
l'aide du concepteur visuel de requêtes 56
Figure 43 : Définir le contenu de votre cube 57
Figure 44 : Traiter et construire le cube en un seul clic
57
Figure 45 : Analyse multidimensionnelle 58
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