Analyse et Conception des Systèmes d'Information 2021/2022 Dr. SALEK RIADI [email protected] Filiale : DUT Génie Informatique Semestre : 2 Plan Introduction Besoin de l’entreprise en information Traitement de l’information Système d’information Décomposition d’un SI Evolution du SI Tendance de l’évolution du SI Analyse Merise : Principes fondamentaux L’analyse informatique MERISE Composantes de la méthode MERISE Cycle de vie Cycle d’abstraction Cycle de décision Le Modèle Conceptuel de Données : MCD Le Modèle Logique de Données : MLD Introduction Besoin de l’entreprise en information [1/3] A chaque moment, l’entreprise a besoin et utilise des informations pour l’ensemble de ses activités. Donnez des exemples d’utilisation des informations dans l’entreprise ? Introduction Besoin de l’entreprise en information [2/3] On peut distinguer trois types d’utilisation des informations dans l’entreprise : La réponse à des obligations légales : bilan comptable, salaires… La préparation des décisions de gestion : choix d’un matériel, lancement d’un nouveau produit, fixation d’une date pour l’approvisionnement… La nécessité d’assurer des communications dans l’entreprise et hors de l’entreprise. En effet, il existe deux types de communication : Communication interne et externe Introduction Besoin de l’entreprise en information [3/3] Communication externe : l’entreprise peut être amenée à : Recueillir des informations à l’extérieur : documentation, études de marché… Diffuser des informations vers l’extérieur : publicité, promotion générale, informations pour le consommateur… Echanger régulièrement des informations avec des partenaires : clients, fournisseurs, sous-traitants… Les échanges d’information avec l’environnement extérieur ont une importance stratégique pour l’entreprise ; il est désormais indispensable de suivre très attentivement l’évolution de l’environnement pour pouvoir s’adapter à des changements de plus en plus rapides. Communication interne Introduction Traitement de l’information [1/2] Le traitement de l’information c’est un ensemble d’opérations qui sont réalisées grâce à des moyens manuels (Homme) ou automatisées (machine). Quelles sont les différents étapes de traitement de l’information ? Introduction Traitement de l’information [1/2] les différents étapes de traitement de l’information ? La saisie : l’information est notée, enregistrée sur un support pour pouvoir être traitée, communiquée. Le traitement : correspond aux opérations de transformations des informations : classement, regroupement, calculs… La mémorisation : l’information est conservée sur un support en attente de son utilisation ; une opération de consultation permet de la retrouver, à la demande. Le support joue le rôle d’une mémoire. Très souvent, les données mémorisées sont organisées en fichiers ou bases de données. La diffusion : les informations sont mises à la disposition des utilisateurs. Cette fonction est très importante car elle permet d’assurer la communication entre les membres de l’entreprise et également entre l’entreprise et l’extérieur. Introduction Système d’information [1/4] Un système c’est un ensemble d’éléments matériels et immatériels en interaction, transformant, par un processus, les éléments en entrée en d’autres éléments en sortie. Entrées Système Donnez un exemple de système ? Sorties Introduction Système d’information [2/4] a,b ax+b=0 x Carburant Véhicule Energie Matières premières Commandes Main d’oeuvre Entreprise Produits finis Livraisons Salaires Introduction •Réfléchit •Décide •Contrôle Système d’information [3/4] Système de Pilotage (SP) Informations Informations Externes •Clients •Fournisseurs •Etat Flux Primaires •Matières •Finances •Informations Système d’Information (SI) Informations Système Opérant (SO) •Collecte •Mémorise •Traite •Diffuse Informations vers l’extérieur •Clients •Fournisseurs •Etat Produits finis •Transforme •Produit Introduction Système d’information [4/4] L’entreprise possède différentes fonctions : produire, vendre, décider, s’approvisioner… Ces fonctions sont regroupées en systèmes représentant des finalités communes. Ces systèmes sont : Le système Opérant (SO) : c’est l’ensemble des fonctions qui permettent de transformer des matières premières en produits finis ; ce qui permet un ensemble de flux. Le système de Pilotage (SP) : c’est le système qui permet de choisir les objectifs de l’entreprise en tenant compte de ses potentialités et des modifications de son environnement. Le système d’Information (SI) : c’est le système qui fournit les informations nécessaires au SP et au SO Introduction Décomposition d’un SI [1/6] Pour comprendre le fonctionnement du SI et de faire le diagnostic, on peut décomposer un SI en plusieurs soussystèmes suivant plusieurs critères: Les moyens utilisés, Le type d’utilisation, Les fonctions des S.I. informatisés Introduction Décomposition d’un SI [2/6] Degré de formalisation des procédures Sous-système Formel Sous-système Informel L’information est structurée sous forme écrite L’information est sous forme quelconque Introduction Décomposition d’un SI [3/6] Sous-système Manuel Les opérations sont assurées par l’homme sans recours à des machines Degré d’automatisation des traitements Sous-système Mécanisé Les opérations sont assurées par des machines spécialisées Sous-système Automatisé Sous-système Assisté Les opérations sont assurées par un dialogue Homme/Machine Les opérations sont assurées par l’ordinateur sans intervention humaine Introduction Décomposition d’un SI [4/6] Nombre d’utilisateur Sous-système Individuel Sous-système interorganisationnel Ex: Micro & Excel pour le contrôle de gestion Ex: SI banquier Sous-système Organisationnel Ex: SI comptable Introduction Décomposition d’un SI [5/6] Sous-système Transactionnel Consacré au traitement des événements élémentaire. Regroupe les exécutants de l’entreprise Niveau hiérarchique de l’utilisateur Sous-système Opérationnel Représente le bas niveau de décision dans l’entreprise: permet le pilotage direct des transactions. Regroupe les gestionnaires d’opération Sous-système Tactique Sous-système Stratégique Représente le niveau de décision le plus élevé de la hiérarchie. Regroupe les cadres supérieurs et les dirigeants. Représente le niveau hiérarchique intermédiaire de décision. Regroupe les cadres moyens et les contrôleurs. Introduction Décomposition d’un SI [6/6] L’analyse précédente s’applique à tout SI, qu’il soit automatisé ou non. Les fonctions des SI informatisés Sous-système d’Enregistrement des transactions Sous-système de Communication Sous-système d’Aide à la décision Introduction Evolution de SI Le SI évolue d’une manière continue pour deux raisons : Evolution de la demande : les besoins des utilisateurs se modifient car les problèmes à résoudre évoluent, les méthodes de gestion aussi, Evolution à l’offre : les moyens de traitement se perfectionnent de plus en plus (Logiciels ; Ordinateurs…) ; ce qui amène à concevoir de nouvelles applications. Introduction Tendance de l’évolution du SI Les tendances d’évolution du SI sont l’automatisation et l’intégration. L’automatisation: Au moins un micro-ordinateur dans les petites entreprises. Dans les moyennes et les grandes entreprise, le développement des applications suit souvent le schéma ci-dessous: Automatisation traitement transactions du des Automatisation des systèmes de rapports périodiques Automatisation assistances décisions des des L’intégration des différentes applications informatiques va se réaliser grâce à l’utilisation des données communes. Le principe de l’intégration consiste à saisir les faits, les transactions en totalité puis de les stocker dans les bases de données communes. On évite ainsi les redondances. Analyse Merise : Principes fondamentaux Pourquoi l’analyse informatique [1/2] La difficulté essentielle dans la réalisation du SI réside dans le fait qu'elle concerne un nombre Important de personnes, de caractéristiques très variées (la direction, le service informatique, les responsables de service, les utilisateurs terminaux) d'où la nécessité d'une méthode pour répondre à deux questions : 1. Comment réaliser un logiciel conforme à un cahier des charges ? 2. Comment réaliser un cahier des charges qui décrive exactement et précisément ce que l'on attend? Analyse Merise : Principes fondamentaux Pourquoi l’analyse informatique [2/2] La première question ne concerne que les informaticiens: le Génie Logiciel. On appelle Génie Logiciel la discipline qui permet de concevoir un certain nombre de méthodes (Modularité, Structuration, programmation descendante…) assurant la conformité d’un logiciel au cahier des charges. La deuxième question concerne également les informaticiens, mais aussi, et de manière essentielle, toute personne amenée à suivre, accompagner, diriger l'Informatisation d'un service: I’Analyse Informatique. On pourra rencontrer aussi l’expression conception de systèmes d'information. On appelle Analyse Informatique la discipline qui explique comment réaliser un cahier de charges qui décrit exactement et précisément ce quel l’on attend. Analyse Merise : Principes fondamentaux Une méthode d’analyse informatique : MERISE Plusieurs outils chargés de guider l'analyse ont été conçus, le plus connu d'entre eux étant Merise (créé en 1978, sous l'impulsion du ministère de l'industrie français par un groupement de 6 sociétés de services et un centre de recherche informatique). Qu’est-ce que MERISE ? MERISE est une démarche de construction de Système d'Information. A quoi sert MERISE ? En ce qui concerne les données : A identifier le nombre et la nature des tables, les articulations et la ventilation des informations entre ces tables, afin que l'ensemble soit le plus efficace et évolutif possible. Pour les traitements : A Identifier les fonctionnalités selon une approche « top / down » (« du général au particulier »), leur découpages et leurs enchaînements. Analyse Merise : Principes fondamentaux Composantes de la méthode MERISE Composantes de la méthode MERISE ? Merise part de l'idée selon laquelle la réalité dont elle doit rendre compte n'est pas linéaire, mais peut être définie comme la résultante d'une progression, menée de front, selon trois axes, qualifiés de « cycles » : Cycle de vie ou Démarche ; Cycle d’abstraction ou Raisonnement ; Cycle de décision ou Maîtrise. Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle de vie [1/2] Cycle de vie Dans le cas d'un S.I, on peut distinguer trois grandes périodes : la Conception, la Réalisation et la Maintenance. La méthode MERISE propose, pour le déroulement du cycle de vie, le découpage de ces grandes périodes en différentes étapes Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle de vie [2/2] Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle d’abstraction [1/4] Cycle d’abstraction Pour MERISE, il existe quatre niveaux d'abstraction : Le niveau Conceptuel ; Le niveau Organisationnel ; Le niveau Logique ; Le niveau Physique. Les deux premiers niveaux sont adaptés à la conception du Système d’Information Organisationnel (S.I.O); les deux derniers à la conception du Système d'Information Informatisé (S.I.I). Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle d’abstraction [2/4] Système d’Information Organisationnel (S.I.O) ; Le niveau conceptuel: exprime les choix fondamentaux de gestion (recherche des éléments stables indépendamment des moyens à mettre en oeuvre, de leurs contraintes et de leur organisation). Le niveau organisationnel : exprimes les choix d'organisation de ressources humaines et matérielles, au travers notamment de la définition des sites, de postes de travail. Système d'Information Informatisé (S.I.I) Le niveau logique : exprime les choix de moyens et de ressources informatiques, en faisant abstraction de leurs caractéristiques techniques précises. Le niveau physique : traduit les choix techniques et la prise en compte de leurs spécificités. Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle d’abstraction [3/4] A chaque niveau d’abstraction (Conceptuel, Organisationnel, Logique et Physique), pour chaque volet (Données & Traitements), le SI est représenté par un modèle. Chacun d'eux est exprimé dans un formalisme utilisant des concepts adaptés. Niveau Données Traitements Modèle Conceptuel des Modèle Conceptuel Conceptuel Données des Traitements MCD MCT SI Organisationnel Modèle Modèle Organisationne Organisationnel des Organisationnel des l Données Traitements MOD MOT Modèle Logique des Modèle Logique des Logique Données Traitements MLD MLT SI Informatisé Modèle Physique des Modèle Physique des Physique Données Traitements MPD MPT Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle d’abstraction [4/4] Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle de décision [1/4] Cycle de décision Le déroulement simultané des cycles de vie et d'abstraction doit être maîtrisé. Dans chaque modèle, à chaque étape, des choix doivent être effectués. Vers quel projet veut-on aller ? Quels moyens veut-on lui affecter ? La maîtrise du projet comprend également l'ensemble des décisions d'arbitrage relatives aux coût, délai et niveau de gamme associés au projet. Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle de décision [2/4] Le triangle Coût-Délai-Niveau de gamme traduit qu'un projet ne peut être à la fois de coût réduit, de niveau de gamme élevé et avec des délais serrés ; privilégier une composante (c'est-à-dire se rapprocher du sommet), se Fait au détriment des autres composantes. La responsabilité des différents choix incombe à un troisième partenaire (en plus du Gestionnaire-utilisateur et de l'informaticien) : le Décideur ou la Direction. Dans la pratique, le cycle de décision est intégré dans le cycle de la vie. Cela se traduit par des résultats types à l'issue de chaque étape et par des décisions attendues. Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle de décision [3/4] Approbation & mise en application, Choix d’une solution ou arrête, Accord utilisateur / Spécifications fonctionnelles, Accord réalisateur / Spécifications techniques, Recette provisoire / Conformité système, Recette définitive / Système en service, Recette simplifiée / Fin de maintenance. Analyse Merise : Principes fondamentaux Cycle de décision [4/4] Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Objectifs Le MCD est la représentation de l'ensemble des données du domaine, sans tenir compte des aspects techniques et économiques de mémorisation et d'accès, sans se référer aux conditions d'utilisation par tel ou tel traitement. À partir de l'étude de l'existant, on a collecté toutes les données manipulées dans l'entreprise (Appelées Dictionnaire de Données) ainsi que les règles s'appliquant sur ces données (Appelées Règles de Gestion (RG)). La construction du MCD permet donc de proposer une représentation schématique traduisant les liens entre les données. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Constitution d’un Dictionnaire de Données (1/2) Ce Dictionnaire de Données est le résultat d'un recueil d'informations manipulées dans le domaine. Elle se présente sans aucune structure de regroupement, tout au plus un classement par ordre alphabétique. Pour constituer cette liste, le concepteur peut procéder de deux manières : Rassemblez, au fil des entretiens, les informations présentes sur quelques documents (les factures, les commandes, les bons de livraison, notes …). Rassemblez les informations à partir du MCT ou MOT. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Constitution d’un Dictionnaire de Données (2/2) Chaque information, avant d'être rajoutée à la liste, doit répondre aux questions suivantes : La nouvelle information n'a-t-elle pas déjà été ajoutée ? SI c'est le cas, on la considère comme déjà connue. La nouvelle information n'a-t-elle pas déjà été ajoutée sous un autre nom? Si c'est le cas, on est en présence d'un Synonyme. Le concepteur doit prendre en compte les deux informations ne notant cette synonymie ou ne retenir qu'une seule appellation. Un nom identique existe déjà pour la nouvelle information mais associé à une signification différente. On est en présence d'un Homonyme. Le concepteur doit lever l'ambiguïté en modifiant les noms des informations. À la fin de ce travail, le concepteur dispose d'une liste d'informations sans redondance, sans synonyme et sans homonyme. Il prend soin, par ailleurs, d'associer à chaque information une description sous la forme d'un texte libre, afin de constituer un Dictionnaire de données. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Les règles de gestion Les règles de gestion (RG) est l’ensembles des informations qui vont nous aider à modéliser et concevoir notre SI et que nous venons de déduire d’après : Les interviews avec les différents acteurs du projet; Analyse de l’existant; L’étude de tous les documents(les factures, les commandes, les bons de livraison, notes …). Exemple: modéliser les données nécessaires à une gestion de projets: RG1: Il y a toujours une personne qui est nommée chef de projet pour un projet et que plusieurs personnes travaillent sur un projet; RG2: Un projet est dirigé par une seule personne (chef de projet) et une personne peut diriger plusieurs projets; RG3: Un projet fait travailler de une à plusieurs personnes et une personne peut travailler sur plusieurs projets. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Exemple: Dictionnaire de données Pour mieux illustrer les différents formalismes et définitions, on propose l'exemple suivant: soit la liste des informations rassemblées dans un établissement scolaire et présentées par ordre alphabétique : Adresse de l'élève, Matière enseignée, Matricule de l'élève, Nombre d'heures, Nom de la classe, Nom de l'élève, Nom du professeur, Note Obtenue, Numéro de la salle, Prénom de l'élève. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Exemple: Règles de gestion Soit les règles de gestion appliquées dans cet établissement : RG1 : à chaque classe est attribuée une et une seule salle de cours. RG2 : chaque matière n'est enseignée que par un et un seul professeur. RG3 : pour chaque classe et chaque matière est défini un nombre fixe d'heures de cours. RG4 : l'établissement gère les emplois du temps des professeurs, des élèves et le contrôle des connaissances. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Formalisme utilise dans MERISE Le formalisme utilisé dans MERISE est désigné Entité-Relation qui comporte quatre concepts : Deux concepts structuraux : l'entité type et la relation type. Un concept descriptif : c'est La propriété type. Un concept de liaison : c'est la cardinalité qui qualifie la liaison entre l'entité type et la relation type. Ce formalisme possède une représentation graphique ( Voir exemple ci-dessous): PERSONNE Nom Prénom Age Propriété 1,n Cardinalité Habiter Relation 0,n Entité LOGEMENT Adresse Type Surface Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Propriété Une propriété type est la modélisation d'une information élémentaire présente dans le discours. Elle peut prendre des valeurs. Par exemples : Prénom de l'élève : BRAHIM, SOUAD, FARID... Note obtenue: 10, 5, 9... La propriété est l'élément descriptif de l'entité type ou de la relation type. Elle doit être obligatoirement rattachée à une entité type ou une relation type. La propriété est unique dans un M.C.D et ne peut être rattachée qu'à un seul concept structurel : l'entité type ou de la relation type PERSONNE Nom Prénom Age Propriété 1,n Cardinalité Habiter Relation 0,n Entité LOGEMENT Adresse Type Surface Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Entité (1/7) Une entité type permet de modéliser un ensemble d'objets de même nature. PERSONNE Nom Prénom Age Propriété 1,n Cardinalité Habiter Relation 0,n Entité LOGEMENT Adresse Type Surface Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Entité (2/7) Prenons notre exemple: Les données liées à la classe: Numéro de la salle, Nom de la classe. Les données liées à l'élève : Adresse de l'élève, Matricule de l'élève, Nom de l'élève, Prénom de l'élève. Les données liées à la matière: Matière enseignée (Nom de la matière), Nom du professeur. ELEVE CLASSE N° de salle Nom Classe Matricule Nom Prénom Adresse MATIERE Nom Matière Nom Professeur Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Entité (3/7) Occurrence: L'ensemble de toutes les valeurs prises par les propriétés. PERSONNE Exemples d’occurrences de l’entité PERSONNE : Nom Prénom Age PERSONNE Nom: El Idrrissi Prénom: Ali Age: 35 PERSONNE Nom: BENBRAHIM Prénom: Souad Age: 25 PERSONNE Nom: AIT RKHA Prénom: Said Age: 43 PERSONNE Nom: CHIADMI Prénom: Nora Age: 37 Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Entité (4/7) Exemples d’occurrences de l’entité LOGEMENT : LOGEMENT Adresse: 10 Rue 20 Av My Youssef Laayoune Type: Appartement Surface: 200m2 LOGEMENT Adresse: 20 Av Maka Laayoune Type: Villa Surface: 400m2 LOGEMENT Adresse Type Surface LOGEMENT Adresse: 456, immeuble Saada, Av Med V Agadir Type: Studio Surface: 50m2 LOGEMENT Adresse: 989 Av Benbarka Rabat Type: Appartement Surface: 120m2 Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Entité (5/7) Problème: dans les occurrences précédentes de l’entité PERSONNE, il est possible d’avoir 2 occurrences avec le même Nom, Prénom et Age. C’est-à-dire, avoir 2 personnes différents mais avec le même nom, prénom et âge! Solution: L’identifiant L’identifiant est une propriété qui permet de connaître de façon unique et sûre les occurrences d’une entité donnée. Explication: nous allons ajouté une propriété au début de l’entité PERSONNE qui s’appelle Code personne (ce numéro doit être unique) pour faire la différence entre deux occurrences qui peuvent avoir le même nom, prénom et âge. PERSONNE L’identifiant est toujours souligné Code Nom Prénom Age Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Entité (6/7) PERSONNE Par conséquence les occurrences de l’entité PERSONNE devient: PERSONNE Code: 456778 Nom: El Idrrissi Prénom: Ali Age: 35 PERSONNE Code: 770456 Nom: BENBRAHIM Prénom: Souad Age: 25 PERSONNE Code: 338960 Nom: AIT RKHA Prénom: Said Age: 43 PERSONNE Code: 890226 Nom: CHIADMI Prénom: Nora Age: 37 Code Nom Prénom Age Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Entité (7/7) Quelques règles régissent la modélisation en termes d'entité type : Règle de pertinence: La définition de l'entité type est un choix du concepteur en fonction de l'intérêt qu'elle présente. Règle d’identification: Chaque entité type doit être dotée d'un Identifiant. Celui-ci permet d'identifier sans risque de confusion n'importe quelle occurrence : sa valeur est systématiquement différente pour chaque occurrence possible. Règle de déstinguabilité: Les occurrences d'une entité type doivent être distinguables. Face à deux objets réels, et par rapport à la modélisation qu'il en fait, le concepteur doit être capable de les confondre ou de les distinguer. Ce qui se traduit par le bon choix de l'identifiant. Règle de vérification: L'entité type est décrite par un ensemble de propriétés. Chacune d'elle doit respecter la règle suivante, appelée Règle de Vérification : À toute occurrence de l'entité-type, il ne peut y avoir, dans la mémoire du S.I, au plus qu’une valeur de la propriété. Si la règle n'est pas respectée par une propriété, celle-ci ne doit pas appartenir à l'entité Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Relation (1/3) La notion d'entité ne suffit pas pour traduire complètement la structure des données. Entre les entités, il existe des rapports, des liens ou des relations. Donc, une relation type est une représentation d'associations entre les entités, dépourvue d'une existence propre. Reprenons l’exemple de l’établissement scolaire : La donnée Note obtenue n'a pas de signification seule. On doit préciser le Matricule de l'élève qui l'a obtenue et la matière dans laquelle elle a été obtenue. Donc, cette propriété n'existe que par rapport aux entités ELEVE & MATIERE. De même pour la donnée Nombre d'heures. On doit préciser la matière et le nom de la classe. Donc, elle existe par rapport aux entités MATIERE et CLASSE. On dira que les propriétés Note obtenue et Nombre d'heures qui ne peuvent être portées par une seule entité, le sont par des relations sur les entités. Ainsi, on définira la relation « AVOIR POUR NOTE » sur les entités ELEVE & MATIERE et la relation ENSEIGNER » sur entités MATIERE et CLASSE Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD MATIERE Nom Matière Nom Professeur Relation (1/3) ELEVE AVOIR NOTE Matricule Nom Prénom Adresse Note Obtenue CLASSE ETUDIER Nombre d’heures N° de salle Nom Classe Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Relation (2/3) Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Cardinalité (1/3) La cardinalité permet d'exprimer le nombre Minimum et le nombre Maximum d'occurrences d'une entité par rapport à une relation. Pour une relation, on aura donc à déterminer des cardinalités par rapport à chaque entité concernée et pour chaque entité, la valeur Maximale et Minimale de la cardinalité. La notation graphique de la cardinalité consiste à écrire, au-dessus de la ligne de la relation, les deux valeurs (Min, Max) de la cardinalité (Voir Figure ci-dessous) Les valeurs possibles d'une cardinalité minimale sont 0 ou 1. Les valeurs possibles d'une cardinalité maximale sont 1 ou n. ENTITE 1 Min,Max Cardinalité Minimale RELATION Cardinalité Maximale ENTITE 2 Min,Max Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Est égale à Cardinalité minimale Cardinalité maximale Cardinalité (2/3) Signification 0 Certaines occurrences de l'entité ne participent pas à la relation: Participation Optionnelle. 1 Toute occurrence de l'entité type participe au moins une fois aux occurrences de la relation: Participation Obligatoire. 1 Quand une occurrence de l'entité type participe à la relation, elle n'y participe au plus qu'une fois: Unicité de Participation. ENTITE 1 n ENTITE 2à la relation, Quand une RELATION occurrence de l'entité participe elle peut y participer plusieurs fois: Multiplicité de Min,Max Min,Max Participation. Cardinalité Minimale Cardinalité Maximale Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Cardinalité (3/3) Participatio Optionnelle n Obligatoire Unique 0,1 1,1 Multiple 0,n 1,n ENTITE 1 Min,Max Cardinalité Minimale ENTITE 2 RELATION Min,Max Cardinalité Maximale Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Cardinalité – Exemple 1 Déterminer les cardinalités de la relation mariage dans les 2 cas suivants : Pas de polygamie Avec polygamie Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Cardinalité – Exemple 1 : Solution Cardinalités de la relation mariage dans les 2 cas suivants: 1. Pas de polygamie 0,1 1. Avec polygamie Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Cardinalité – Exemple 2 Déterminer les cardinalités des relations jouer et gagner dans le cas d'un tournoi tennis en simple Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Cardinalité – Exemple 2 : Solution Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Cardinalité – Exemple 3 Le modèle suivant représente un tournoi de tennis. En l'examinant suivantes? 1. 2. 3. 4. pouvez-vous répondre aux questions Peut-on jouer des matchs de double ? Un joueur peut-il gagner un match sans y avoir participé ? Peut-il y avoir deux matchs sur le même terrain à la même heure ? Connaissant un joueur, peut-on savoir sur quels terrains il a joué? Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD 1. 2. 3. 4. Cardinalité – Exemple 3 : Solution Peut-on jouer des matchs de double ? Non, la cardinalité 2,2 indique qu'un match n'est joué que pas 2 joueurs exactement et non 4 (cas de jeu en double, 2 fois 2 adversaires). Un joueur peut-il gagner un match sans y avoir participé ? Dans la vraie vie surement non, mais curieusement le modèle n'indique pas cette contrainte de gestion. Peut-il y avoir deux matchs sur le même terrain à la même heure ? La encore rien sur le modèle n'indique cette contrainte Connaissant un joueur, peut-on savoir sur quels terrains il a joué? Oui, à partir d'un joueur, la relation "participe" indique tous les matchs qu'il a joué et d'après la relation "se joue sur" tous les terrains qu'il a occupé. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Démarches de construction d’un MCD [1/2] On distingue deux types de démarches : Démarche Déductive : elle s'appuie sur l'existence préalable d'une liste d'informations à structurer : le discours est décortiqué en informations élémentaires. Démarche Inductive : elle cherche à mettre rapidement en évidence les différents concepts évoqués dans le discours, puis à les décrire par des informations. Ces deux approches ne sont pas nullement antagonistes (contradictoires) et on passe de l'une à l'autre dans la pratique. La démarche déductive est plus lourde à mettre en œuvre, et donc difficilement opérationnelle en étude préalable. En résumé, si le concepteur opte pour : Une démarche déductive, il doit d'abord constituer une liste de données. Une démarche inductive, il peut directement, à l'aide du formalisme, construire le MCD. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Démarches de construction d’un MCD [2/2] La construction d’un schéma conceptuel peut se réaliser de la manière suivante : 1. Déterminer la liste des entités. 2. Pour chaque entité : a. établir la liste de ses attributs ; b. parmi ceux-ci, déterminer un identifiant. 3. Déterminer les relations entre les entités. 4. Pour chaque relation : a. dresser la liste des attributs propres à la relation ; b. vérifier la dimension (binaire, ternaire, etc.) ; c. définir les cardinalités. 5. Vérifier le schéma obtenu, notamment : a. supprimer les transitivités ; b. s’assurer que le schéma est connexe ; c. s’assurer qu’il répons aux demandes. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Normalisation La normalisation élimine les redondances, ce qui permet: une diminution de la taille de la base de donnée sur le disque une diminution des risques d’incohérence d’éviter une mise à jour multiple des mêmes données Le MCD doit respecter les Formes Normales Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Formes normales [1/2] 1ère forme normale (1FN): une entité est normalisée en première forme normale si : elle possède une clé qui identifie formellement chaque occurrence chaque attribut dépend fonctionnellement de la clé chaque attribut ne peut avoir qu’une seule valeur par enregistrement aucun attribut n’est décomposable en plusieurs attributs 2eme forme Normale (2FN) : les propriétés d'une entité ne doivent dépendre que de l'identifiant de l'entité et non d'une partie de cet identifiant. Un identifiant peut être composé de la concaténation de plusieurs propriétés. 3eme forme Normale (3FN) : les propriétés d'une doivent dépendre de l'identifiant de l'entité de manière directe. entité Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD Formes normales [2/2] Forme Normale de BOYCE-CODD : pour les identifiants composés de plusieurs propriétés, ces dernières ne doivent pas être dépendantes d'une autre propriété de l'entité. Normalisation des relations : les propriétés des relations doivent dépendre de tous les identifiants des entités associées. Décomposition des relations : les relations dont le nombre d'entités associé est trop important (supérieur à 3) doivent être décomposées en plusieurs relations. Cette décomposition ne peut se faire qu'à la condition d'avoir une cardinalité minimum égale à 1. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD TD3 - Exercice 1 Gestion de stock On veut réaliser la gestion d’un magasin qui vend des produits à des clients. Les produits possèdent une référence (un code), un libellé et un prix unitaire. Les clients ont une identité, nom, prénom, adresse. Les clients passent des commandes de produits. On mémorise la date de la commande. Pour chaque commande, le client précise une adresse de livraison. La commande concerne un certain nombre de produits, en une quantité spécifiée pour chaque produit. 1. Etablir le dictionnaire de données 2. Identifier les règles de gestion 3. Réaliser un MCD 4. Trouver MLD Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD 1. Dictionnaire de données Données 2. TD3 - Exercice 1: solution Type Code de Produit Libelle de Produit PrixUnitaire de Produit AN AN N Id Client Nom Client Prenom Client Adresse Client N Texte Texte AN IdComande dateLiv AdresseLivraison N Date Texte Quantite N Règles de gestion Un client passe une ou plusieurs commandes. La commande concerne un certain nombre de produits. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD TD3 - Exercice 1: solution (MCD) CLIENT idClient Nom Prenom Adresse COMMANDE 1,n PASSER 1,1 idComande dateLiv AdresseLivraison 1,n CONCERNER Quantite 1,n PRODUIT Code Libelle PrixUnitaire Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD TD3 - Exercice 2 On considère une bibliothèque contenant des livres pouvant être empruntés. Un livre est caractérisé par un numéro unique, un titre, un auteur et un éditeur. La bibliothèque dispose d’un ou plusieurs exemplaires de chaque livre. L’exemplaire est identifié par un numéro et caractérisé par sa position dans les rayonnages et sa date d’achat. Un exemplaire peut être emprunté par un emprunteur. Ces derniers sont identifiés par un numéro d’emprunteur et possèdent un nom, un prénom, une adresse et un téléphone. 1. Etablir le dictionnaire de données. 2. Identifier les règles de gestion. 3. Réaliser un MCD. 4. Trouver le MLD. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD TD3 - Exercice 2: Solution (MCD) Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD TD3 - Exercice 4 Un service de ressource humaine dans une entreprise veut gérer la carrière des employés : Chaque employé a un matricule, un nom, un prénom, une adresse et une date d’embouche (date d'entrée dans l’entreprise). L’entreprise possède plusieurs départements et chaque département composé par plusieurs services. Un département est caractérisé par un code, un nom et la ville dans lequel il se trouve. Chaque service a un code, un nom et une adresse. Un employé peut travailler dans plusieurs services durant sa carrière. On connaît les postes occupés dans les différents services, la date de début d’occupation du poste et le salaire. 1. Etablir le dictionnaire de données. 2. Identifier les règles de gestion. 3. Réaliser un MCD. 4. Trouver le MLD. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD TD3 - Exercice 4: Solution (MCD) Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD Introduction Le MCD ne constitue qu’une étape dans la conception. L’objectif final est de construire une structure de données manipulable par l’ordinateur; Or la transformation directe du MCD en MPD se révèle compliquée et valable uniquement pour un logiciel qui sera utilisé pour un logiciel bien déterminé. On transforme le MCD en MLD, le niveau logique est un niveau intermédiaire Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD Les concepts du modèle relationnel Les données sont représentées sous forme de TABLES appelées TABLES RELATIONNELLES. Notation : PERSONNE (Code, Nom, Prénom, Age) Une entité devient une Table Relationnelle Une propriété devient un Attribut L’identifiant devient Clé primaire Le vocabulaire du Modèle Relationnel MR et des Base de données Relationnelles BDR: MLD Attribut Occurrence ou Nuplet MPD (BDR) Colonne ou Champ Ligne Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD Passer de MCD au MLD [1/4] Les données sont représentées sous forme de TABLES appelées TABLES RELATIONNELLES. Pour les entités : toute entité devient une table, les propriétés de l’entité sont les attributs de la table, l’identifiant de l’entité est la clé primaire de la table ; Pour les relations : cela dépend des cardinalités. Deux cas sont possibles: la relation disparait, elle est matérialisée par l’ajout d’une clé étrangère, la relation donne lieu a la création d’une table Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD Passer de MCD au MLD [2/4] Relation x,n/x,n MCD PRODUIT COMMANDE idComande dateLiv AdresseLivraison 1,n CONCERNER Quantite Code 1,n Libelle PrixUnitaire MLD COMMANDE(idCommande, dateLiv, AdresseLivraison) PRODUIT(Code, Libelle, PrixUnitaire) CNCERNER(#idCommande, #Code, Quantite) Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD Passer de MCD au MLD [3/4] Relation x,n/x,1 MCD CLIENT idClient Nom Prenom Adresse COMMANDE 1,n PASSER 1,1 idComande dateLiv AdresseLivraison MLD COMMANDE(idCommande, dateLiv, AdresseLivraison, #idClient) CLIENT(idClient, Nom, Prenom, Adresse) Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD Passer de MLD au MCD [4/4] Soit le Modèle Logique des Données MLD suivant: CLIENT(N_Client, Nom_Client, Adresse, Code_Postal, Ville, #N_Rep) REPRESENTANT (N_Rep, Nom_Rep, Sal_Mens) COMMANDE(N_Bon, Date, #N_Client) PRODUIT(Réf_Pdt, Nom_Pdt, PUHT) CONCERNER(#Réf_Pdt, #N_Bon, Quantité) Représentez le Modèle Conceptuel des Données Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD TD2 - Exercice 2 Soit le MCD suivant modélisant la gestion des consultations médicales: 1. 2. 3. Citer les entités, les relations et les identifiants des entités. Déduire les règles de gestion. Donner le MLD de ce MCD. Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD TD2 - Exercice 2 Soit le MCD suivant modélisant la gestion des consultations médicales: 1. 2. 3. Citer les entités, les relations et les identifiants des entités. Déduire les règles de gestion. Donner le MLD de ce MCD. Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD 1. 2. TD2 - Exercice 2 : Solution [1/2] Les entités : MEDECIN, CONSULTATION, PATIENT et MEDICAMENT Les relations : DONNER, PRENDRE et PRESCRIRE Les identifiants : MATRICULE, NumConsultation, NumSS et CodeSS Règles de gestion : RG 1 : Un patient peut prendre un ou plusieurs consultations. Justification : la cardinalité 1,n RG 2 : Chaque consultation concerne un seul patient. Justification : la cardinalité 1,1 RG 3 : Un médecin peut donner plusieurs consultations. Justification : la cardinalité 0,n RG 4 : Une consultation peut être effectuée par un seul médecin. Justification : la cardinalité 1,1 RG 5 : On peut prescrire aucun, un ou plusieurs médicaments dans une même consultation. Justification : la cardinalité 0,n RG 6 : Un médicament peut apparaitre dans plusieurs consultations. Justification : la cardinalité 0,n Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD 3. TD2 - Exercice 2 : Solution [2/2] MLD : MEDECIN(MATRICULE, NomMédecin, PrénomMédecin) CONSULTATION(NumConsultation, Date, #MATRICULE, #NumSS) MEDICAMENT(CodeSS, nomCommercial) PRESCRIRE(#NumConsultation, #CodeSS, Posologie) Analyse Merise Modèle Logique des Données - MLD TD3 - Exercice 3 On veut réaliser l’informatisation d’un institut de formation. Les cours sont organisés en modules, chaque module est caractérisé par un numéro de module, un intitulé, une durée en heures et un type. Les étudiants suivent des enseignements portant sur plusieurs modules. Chaque étudiant est caractérisé par un numéro d’inscription unique, un nom, un prénom et une adresse et une date de naissance. Un étudiant est évalué trois fois pour chaque module et possède une note de fin de module. Chaque étudiant appartient à un groupe caractérisé par un code et une spécialité. 1. Etablir le dictionnaire de données. 2. Identifier les règles de gestion. 3. Réaliser un MCD. 4. Trouver le MLD. Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD 1. TD3 - Exercice 3: solution [1/4] Dictionnaire de données Données Numéro de module Intitulé de module Durée de module Type de module Numéro d’inscription Nom Prénom Adresse Date de naissance note de fin de module Code de groupe Spécialité de groupe Type N Texte N Texte N Texte Texte AN Date N AN Texte Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD 2. TD3 - Exercice 3: solution [2/4] Règles de gestion RG1: Un étudiant peut suivre plusieurs modules RG2: Un module peut être suivi par plusieurs étudiant RG3: Un étudiant est évalué trois fois pour chaque module RG4: On peut regrouper plusieurs étudiants pour passer une évaluation RG5: Chaque étudiant appartient à un groupe RG6: Un groupe rassemble plusieurs étudiants Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD 3. TD3 - Exercice 3: solution [3/4] MCD ETUDIANT NuméroInscription Nom Prénom Adresse DateNaissance ETUDIER 1,n APPARTIENT 1,n GROUPE Code Spécialité MODULE NuméroModule Intitulé Duré Type 1,n ÉVALUER Note 1,1 1,n 1,n Analyse Merise Modèle Conceptuel des Données - MCD 4. TD3 - Exercice 3: solution [4/4] Règles de gestion ETUDIANT(NuméroInscription, Nom, Prénom, Adresse, DateNaissance, #Code) GROUPE(Code, Spécialité) MODULE(NuméroModule, Intitulé, Duré, Type) ETUDIER(#NuméroInscription, #NuméroModule) EVALUER(#NuméroInscription, #NuméroModule, NoteFinModule)