Mise en place d'un data mart pour l'analyse de l'évaluation de la performance du personnel dans une entreprise bancaire. Cas de FINCA.

• EPIGRAPHE
  
• DEDICACE
  
• REMERCIEMENTS
  
• LISTE DES ABREVIATIONS
  
• LISTE DES FIGURES
  
• LISTE DES TABLEAUX
  
• 0. INTRODUCTION
  
  • 0.1. PROBLEMATIQUE
    
  • 0.2. HYPOTHESE
    
  • 0.3. MOTIVATION ET INTERET DU SUJET
    
  • 0.4. METHODES ET TECHNIQUES
    
    • 0.4.1. Méthodes utilisées
      
    • 0.4.2. Techniques utilisées
      
      • 0.4.2.1. Technique documentaire
        
      • 0.4.2.2. Technique d'observation
        
      • 0.4.2.3. Technique d'interview
        
  • 0.5. DELIMITATION DU TRAVAIL
    
  • 0.6. PLAN DU TRAVAIL
    
• CHAPITRE I. SYSTEME DECISIONNEL [1][2][12][15][16]
  
  • I.1. INTRODUCTION
    
  • I.2. SYSTEME DECISIONNEL
    
    • I.2.1. Définition
      
    • I.2.2. Objectif du système décisionnel
      
    • I.2.3. La Décision dans une Entreprise
      
    • I.2.4. Rôle du système décisionnel
      
    • I.2.5. Architecture du système décisionnel
      
    • I.2.6. Les Systèmes OLTP et OLAP
      
    • I.2.7. Les Application de L'Informatique Décisionnelle
      
    • I.2.8. Fonctions d'un Système D'aide à la Décision
      
    • I.2.9. Les enjeux de l'informatique décisionnelle
      
    • I.2.10. Fonctions essentielles de l'informatique décisionnelle.
      
    • I.2.11. Les phases du processus décisionnel
      
  • I.3. CONCLUSION
    
• CHAPITRE II LE DATAMINING [1][3][4][6][9][10][11[17]
  
  • II.1. PRESENTATION
    
  • II.2. SATATISTIQUE ET DATAMINING
    
  • II.3. LES TECHNIQUES DE DATAMINING
    
    • II.3.1.La classification ascendante hiérarchique
      
    • II.3.2. Régression
      
      • II.3.2.1. La Régression Simple
        
      • II.3.2.2. La Régression Multiple
        
  • II.4. LES TACHES DU DATA MINING
    
  • II.5. ARBRE DE DECISION
    
    • II.5.1. Définition
      
    • II.5.2. Caractéristiques et avantages :
      
    • II.5.3. Algorithme ID3
      
      • 1. Principes
        
      • 2. Algorithme
        
      • 3. Exemple
        
  • II.7. CONCLUSION
    
• CHAPITRE III. LES ENTREPOTS DE DONNEES [1][5][7][8][12][18]
  
  • III.1 INTRODUCTION
    
  • III.2. DEFINITION CLASSIQUE D'UN ENTREPOT DES DONNEES
    
  • III.3. ARCHITECTURE D'UN ENTREPOT DE DONNEES
    
  • III.4. ENTREPOTS ET LES BASES DE DONNEES
    
  • III.5. SYSTEMES TRANSACTIONNELS ET SYSTEMES DECISIONNELS :
    
  • III.6. DATAMART
    
    • III.6.1 Introduction
      
    • III.6.2 Définitions
      
    • III.6.3. Structure physique et théorique
      
  • III.7. DATAWAREHOUSE ET DATAMART
    
    • III.7.1. Architecture d'un Data Mart
      
    • III.7.2. La place du DataMart dans l'entreprise
      
  • III.8. CONCEPTION D'UN ENTREPOT DE DONNEES
    
    • III.8.1 Modélisation Multidimensionnelle
      
    • III.8.2. Schémas relationnels
      
    • III.8.3 Le Schéma en étoile
      
    • III.8.3 Le schéma en flocon de neige
      
    • III.8.4 Le schéma en constellation
      
    • III.8.5 Schéma multidimensionnel (cube)
      
  • III.9. MANIPULATION DES DONNEES MULTIDIMENSIONNELLES
    
    • III.9.1 Opérations Classiques
      
    • III.9.2. Opérations agissant sur la granularité :
      
  • III.10. LES SERVEURS OLAP (ON-LINE ANALYTICAL PROCESSING)
    
    • III.10.1. Les serveur ROLAP (RELATIONAL OLAP)
      
    • III.10.2 Les serveur MOLAP (MULTIDIMENSIONAL OLAP)
      
    • III.10.3 Les serveur HOLAP (HYBRID OLAP)
      
  • III.11. CONCLUSION
    
• CHAPITRE IV. MODELISATION ET IMPLEMENTION
  
  • IV.0. INTRODUCTION
    
  • IV.1. ANALYSE DE L'EXISTANT
    
    • 1. Historique de FINCA R.D.Congo
      
    • 2. Vision, Mission et Stratégies
      
      • 2.1. La vision
        
      • 2.2. La Mission
        
      • 2.3. La stratégie
        
    • 3. Situation Géographique
      
    • 4. Nature Juridique
      
    • 5. Evolution de FINCA/RDC
      
    • 6. Structure Organique
      
    • 7. Organigramme de la direction générale de FINCA
      
  • Management
    
  • IV.2. OUTIL UITILISE
    
  • IV.3. MODELISATION MULTIDIMENSIONNELLE DE DATAMART
    
  • IV.4. IMPLEMENTATION
    
    • IV.4.1. Conception d'un Data Mart
      
    • IV.4.2. Schéma en étoile de l'entrepôt de données sous SQL serveur2008R2
      
    • IV.4.3. Module de Datamining
      
  • IV.7. CONCLUSION
    
• CONCLUSION GENERALE
  
• BIBLIOGRAPHIE
  
• Table des Matières