Mise en place d'un entrepôt de données pour l'aide à la décision médicale.

• Remercîment
  
• Avant- Propos
  
• Résumé
  
• Table de Matières
  
• Introduction
  
  • I. Les entrepôts de données pour l'aide à la décision
    
  • II. Problématique et objectif du mémoire
    
    • 2.1. Conception d'un système pour le décisionnel
      
    • 2.2. Gestion de l'évolution des entrepôts
      
    • 2.3. Difficulté à spécifier et formaliser les exigences décisionnelles
      
    • 2.4. Objectif du mémoire
      
• Chapitre I : Etat de l'art sur les systèmes décisionnels
  
  • 1. Entrepôts de données multidimensionnelles et aspects temporels
    
    • 1.1. Entrepôts de données
      
    • 1.2. Architecture d'un entrepôt de données
      
    • 1.3. Différence entre Entrepôts et les bases de données
      
    • 1.4. Modélisation multidimensionnelle
      
      • 1.4.1. Niveaux Conceptuels
        
    • 1.4.1.1. Table de faits
      
    • 1.4.1.2. Table de Dimensions
      
    • 1.4.1.3. Hiérarchie
      
    • 1.4.1.4. Granularité
      
      • 1.4.2. Niveaux Logiques
        
    • 1.4.2.1. Schéma en étoile
      
    • 1.4.2.2. Le schéma en flocon de neige (Snowflake)
      
    • 1.4.2.3. Le schéma en constellation
      
    • 1.5. ServeursOLAP (On-Line Analytical Processing)
      
      • 1.5.1. ROLAP (Relational OLAP)
        
      • 1.5.2. MOLAP (Multidimensional OLAP)
        
      • 1.5.3. HOLAP (Hybrid OLAP)
        
• Chapitre II : Conception et mise en place de notre entrepôt de données
  
  • 2.1. Le cycle de développement
    
  • 2.2. Choix du modèle multidimensionnel
    
  • 2.3. Processus ETL
    
    • 2.3.1. Définition d'un outil ETL
      
    • 2.3.2. La phase d'alimentation
      
  • 2.4. Etude de quelques solutions décisionnelles
    
    • 2.4.1. Spago BI
      
    • 2.4.2. Pentaho
      
    • 2.4.3. Birt
      
    • 2.4.4. Talend Master Management (TMDM)
      
    • 2.4.5. Le serveur Mondrian
      
    • 2.4.6. JPivot
      
  • 2.5. Choix de la solution
    
    • 2.5.1. Présentation de Pentaho
      
    • 2.5.2. Prise en main de Pentaho
      
• Chapitre lll: Implémentation de la solution
  
  • 3.1. Intégration des données avec Pentaho Data Integration
    
  • 3.2. Alimentation Datamart
    
  • 3.3. Création de rapport avec Pentaho Report Designer
    
  • 3.4. Analyse des données avec la plateforme Bi lite Cube
    
• Conclusion
  
• ANNEXE
  
• BIBLIOGRAPHIE