Modélisation et implémentation d'un système décisionnel pour la gestion du personnel à la RVA Kananga

Conclusion partielle

Mieux vaut la fin d'une chose que son commencement dit-on, dans ce chapitre nous avons présenté notre solution informatique qui est l'entrepôt de données dont nous avons abordé le système OLTP et le système OLAP qui nous ont conduit au déploiement du cube afin de matérialiser ce qu'a été notre rêve et notre désir d'aider la RVA afin d'appliquer l'informatique décisionnel pour une meilleure prise de décision.

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CONCLUSION GENERALE

Nous voici arrivé au terme de notre réflexion scientifique, fruit de nos recherches rendues visibles par ce travail de fin de notre deuxième cycle qui sanctionne la fin de nos études universitaires à l'université Saint Laurent de Kananga (USLKA), dans la faculté de Sciences Informatiques, Option Conception de système d'information et programmation avancée ; travail qui a porté sur la modélisation et l'implémentation d'un système décisionnel pour la gestion du personnel à la Régie des Voies Aériennes de Kananga.

Dans notre travail, nous avons parlé d'abord du système décisionnel qui présente l'ensemble des processus qui permettent de collecter, d'intégrer, de modéliser et de présenter les données.

Nous avons également parlé des entrepôts de données qui constituent le coeur du système décisionnel jouant un rôle référentiel pour l'entreprise puisqu'il permet de fédérer des données souvent éparpillées dans les différentes base de données et nous avons déployé notre entrepôt de données avec le SQL Server 2012.

Quant à la conception, nous avons utilisé le langage de modélisation UML afin de dresser les différents diagrammes nécessaires à notre travail.

De ce qui précède, nous sommes convaincus que l'ensemble des préoccupations soulevées à la problématique de notre travail ont été résolues.

Le but de ce modeste travail est de mettre de mettre en place un système décisionnel afin d'aider le gestionnaire des ressources humaines en particulier le Chef du personnel de la Régie des Voies Aériennes de Kananga d'avoir une vue d'ensemble sur les informations concernant la gestion du personnel.

Notre contribution dans cette étude était de réaliser un entrepôt de données pour la gestion du personnel afin que le Chef du personnel établisse au moment opportun son rapport et prenne des meilleures décisions dans un très bref délai.

Enfin, nous disons à nos chers lecteurs que ce travail étant une oeuvre scientifique et humaine peut avoir des imperfections, ainsi, vos remarques, critiques et suggestions seront les bienvenues pour sa perfection car il reste ouvert.

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BIBLIOGRAPHIE

A. Ouvrages

1. ADIBA .M, Entrepôts de données et fouille de données, Paris 2002

2. AHMED T., MIQUEL M., LAURINI R., « Continuous data warehouse : concepts, challenges and potentials », Proc. of the 12th International Conference on Geoinformatics, 2004

3. Bertino E., Ferrari E., Guerrini G., Merlo I., "Extending the ODMG Object Model with Composite Objects", OOPSLA'98, Vancouver (Canada), 1998

4. Bret F., Teste O., "Construction Graphique d'Entrepôts et de Magasins de Données", INFORSID'99, La Garde (France), Juin 1999.

5. Chaudhuri S., Dayal U., "An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology", ACM SIGMOD Record, 26(1), 1997

6. Dayal U., Blaustein B. T., Buchmann A. P., Chakravarthy U. S., Hsu M., Ledin R., McCarthy

D. R., Rosenthal A., Sarin S. K., Carey M. J., Livny M., Jauhari R., "The HiPAC Project: Combining Active Databases and Timing Constraints", ACM SIGMOD Record, 17(3), Chicago (Illinois, USA), 1988

7. FREYSSINET J. ; Méthode de recherche en Sciences Sociales, éd.Mont Chrétien, Paris, 1997

8. G.A. Gorry et M.S. Scott-Morton, « A framework for management information systems », Sloane Management Review 1971

9. GRAWITZ M. ; Les méthodes des Sciences Sociales, Paris, édition Dalloz, 1955

10. Groupe EVOLUTION. F. Bret. T. Cruanees. I. Guessarian. E. Metais. M-C. Rousset. S. Schwer. O. Teste. G. Zurfluh, Ingénerie des systèmes d'information , édition HERMES, 2001

11. INMON W.-H., Building the data warehouse, QED Publishing Group, 1992

12. Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P., "Fundamentals of Data Warehouses", Ed. Springer Verlag, ISBN 3-540-65365-1, 1999

13. Matthias Jarke, Thomas List, Jörg Köller, The Challenge of Process Data Warehousing, 26th International Conference on Very Large Databases, Caire, Egypt, 2000

14. P.F. Drucker, « Managing in a Time of Great Change (The Post-Capitalist Executive) », Penguin 1995.

15. R. Kimball, L. Reeves, M. Ross, W. Thornthwaite, Concevoir et déployer un data warehouse, Eyrolles, Paris, 2000

16. S. Kelly, « Data Warehousing - The Route to Mass Customization », John Wiley & Sons 1996

17. Samos J., Saltor F., Sistrac J., Bardés A., "Database Architecture for Data Warehousing: An evolutionary Approach", DEXA'98, Vienna (Austria), 1998

18. VINCENT GUIJARRO, Les Arbres de Décisions L'algorithme ID3, lile, 2006

19. Y. Zhuge, H. Garcia-Molina, J. Hammer, J. Widom, "View Maintenance in a Warehousing Environment", SIGMOD Record, San Jose (USA), 1995

B. Notes de cours et thèses

1. KAFUNDA KATALAYI JP, Entrepôts des données, L2 informatique option Gestion, cours inédit, U.K.A 2015-2016.

2. KANGIAMA LWANGI Richard : Extraction des connaissances a partir d'un entrepôt des données à l'aide de l'arbre de décision application aux données médicales, UNIKIN 20102011.

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3. MALENGA M. ; Notes de cours d'initiation à la Recherche Scientifique, G1 Informatique, USLKA, 2016-2017, inédit

4. MUKADI C. ; Notes de Cours de Méthodes de Recherche Scientifique, G2 Informatique, USLKA, 2017-2018, inédit

5. RAKOTOMALALA. : Graphes d'induction apprentissage et data mining, hermès, 2000.THESE

C. Webographie

1. https://www.wikipédia.com/système decisionnel/

2. https://www.memoireonline.com

3. https://www.cyberzoide.developpez.com

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Table des matières

EPIGRAPHE I

IN MEMORIAM II

DEDICACE III

REMERCIEMENTS IV

SIGLES VI

LISTE DE FIGURES VII

LISTE DE TABLEAUX VIII

0. INTRODUCTION GENERALE 1

0.1. Choix et intérêt du sujet 2

0.2. Etat de la question 2

0.3. Problématique et hypothèses 3

0.4. Méthodes et techniques 3

0.5. Objectif de la recherche 4

0.6. Délimitation de la recherche 5

0.7. Subdivision du travail 5

CHAPITRE I : GENERALITES SUR LES SYSTEMES DECISIONNELS 6

I.0. Introduction 6

I.1. Présentation du décisionnelle 6

I.2. Définition d'un système décisionnel 6

I.3. Historique des systèmes décisionnels 9

I.4. L'informatique décisionnelle 9

I.5. Définition d'un système décisionnel (Business intelligence) 9

I.6. Les différents éléments constitutifs du système décisionnel 11

I.7. Les fonctionnalités d'un système décisionnel 12

I.8. Les apports des systèmes décisionnels 13

I.9. Les Enjeux De L'informatique Décisionnelle 14

I.10. Les fonctions essentielles de l'informatique décisionnelle 14

I.11. Définition des Modèles de Données Décisionnels 17

Conclusion partielle 19

CHAPITRE II: DATA WAREHOUSE 20

II.1. Introduction 20

II.2. Définition d'un data warehouse (DW) 20

II.3. Caractéristiques d'un Data Warehouse 23

II.4 Entrepôts et Bases de données 24

II.5. Schémas d'un Data Warehouse 28

II.6 Le Data Mart 32

II.7 Les Serveurs OLAP (On-Line Analytical Processing) 34

Conclusion partielle 38

CHAPITRE III : LE DATA MINING ET ARBRE DE DECISION 39

III.0 Introduction 39

III.1 Objectifs Du Data Mining 40

III.1.1. Processus Du Datamining 41

III.1.2. Les Tâches Du Datamining 43

III.I.2.1. Les Tâches Et Technique Du Datamining 43

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III.2. Arbre de décision 44

III .2.1. Introduction à l'arbre de décision 44

III.2.2. Définition 44

III.2.3. Caractéristiques et Avantages 44

III.2.4. Algorithme ID3 45

III.2.5. Principes 45

III.2.6. Exemple Pratique d'un Algorithme ID3 46

III.3 Concepts Théoriques Sur Le Graphe 49

Conclusion partielle 51

CHAPITRE IV : PRESENTATION DU CADRE D'ETUDE ET SPECIFICATION DE BESOINS 52

VI.1. La Présentation Cadre d'étude 52

IV.2. Spécification de besoins 61

IV.3. Conception 71

IV.4. La conception de diagrammes 76

Conclusion partielle 84

CHAPITRE V : IMPLEMENTATION DE LA SOLUTION 85

V.1. Présentation De L'outil 85

V.2. SQL SERVER 2008 85

V.3. Première partie : Système transactionnel (OLTP) 85

V.4. Deuxième partie : Système Décisionnel (OLAP) 88

V.5. Création Source de données 89

V.6. Création Vue de données 92

Création d'une nouvelle dimension 93

V.7. Création du Cube 94

Conclusion partielle 96

CONCLUSION GENERALE 97

BIBLIOGRAPHIE 98