)*+,+(-,(-.//0,+( Introduction )-"""( 1!"!2( !"#$%&$'()*+,-.//01)2&)345)3-67.0) A(54B&9)<2%)%5$2'52%) ) ) )

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download ")*+,+(-,(-.//0,+( Introduction )-"""( 1!"!2( !"#$%&$'()*+,-.//01)2&)345)3-67.0) 89:(#&2;2'&)<=$'>?#;(&$@42) A(54B&9)<2%)%5$2'52%) ) ) )"
?#;(&$@42) A(54B&9)<2%)%5$2'52%) ) ) ).pdf" class="btn bg-purple-seance" href="#" target="_blank" style="margin-top: 10px; display: none;"> Download Document

Transcription

1 )*+,+(-,(-.//0,+( Introduction )-"""( 1!"!2(!"#$%"&%#'(!"#$%&$'()*+,-.//01)2&)345)3-67.0) A(54B&9)<2%)%5$2'52%) ) ) ) )!"#$%&$'(C*"'($%%2#D4%"2#E#??F2C5() 345C3(G?$2D4%"2#E#??F2C5() "&&:HII$'>?C4%"2#E#??F2C5(IBB(G?$2)

2 M)

3 5./6,76,(!! 32%)<?;($'2%)<=(::B$5(&$?')!! K'2)5(#(5&9#$%(&$?')<4):#?EB\;2)!! 32);9&(Q5?;:B?&)<2%)_2%&$?''($#2%) `)

4 5./6,76,(8(4,+(-.9*:/,+(-;*334:5*6:./(!!T2%?$')<2)&#($&2#J)<2)5?'%2#G2#)2&)<=('(Bb%2#)<2)U&#\%V) _?4G2#'2;2'&%)U#252'%2;2'&J)$;:c&%J)%('&9CCCV)!! &9B95?;;4'$5(&$?'%)!! %25&24#%)$'<4%&#$2B%)2&);('4>(5&4#$2#%)!! _#('<2)<$%&#$E4&$?')!! (_2'52%)<2)#2'%2$_'2;2'&J)<2):#?:(_('<2)2&)<2) ;(#F2&$'_)!! CCC) a)

5 5./6,76,(8(5*<*560<:+*6:./(-:6,(-,+(=(>(?(!!!(#(5&9#$%(&$?')<2%):#?EB\;2%)(^$')<2)<9&2#;$'2#)B2%) G?B4;2)!! G(#$9&9)!! G9B?5$&9)!!/:25&#2)5?'&2;:?#($')<2%)6J)?')(d?4&2)H)!! G9#(5$&9) U:?4#)#2'<#2)5?;:&2)<2)B=$'52#&$&4<2)<2%)<?''92%V)!!/:25&#2)efghi)<2%)6J)'?4%)(d?4&?'%)!! G$#&4(B$&9) U(^$')<2)#2'<#2)5?;:&2)<2)B="9&9#?_9'9$&9)<2%)%?4#52%V) P)

6 ABCDEF(G(HIIJGKKLLL%"#MNOPMEBPKABQIL2DFKR2I2KONSR2I2KNP2SFAKT%>A%BQ%ONS%R2I2MUJS( j)

7 !"#$%&'()* k)

8 R)

9 +,-&.*/$0$1#'(2*&(*3"$($45&26* S)

10 +,-&.*/$0$1#'(2*&(*3"$($45&26* ON)

11 +,-&.*/$0$1#'(2*&(*3"$($45&26* OO)

12 <2)<?54;2'&2#)52&&2)5?;:#9"2'%$?'J)!! <2)B()&#('%;2&&#2J)!! <2)B=$'%&#4;2'&(B$%2#J)!! <2):#$G$B9_$2#)B()#($%?'J)!! (^$')U'?&(;;2'&V)<2)_(#('&$#)B()#9>4&(E$B$&9J)!! ()<?''9)'($%%('52)o)B()&"9?#$2)#2B(&$?''2BB2)<2) ;?<9B$%(&$?')<2%)<?''92%C) OM)

13 4,( (-,+(X,+6:.//*:<,+(!!7"8*3&((&*/,1,'(9*&(*3&*3:,$;*2<#33,"=&'(*(">2*2,5/&'(* "&1#($,''&11&?*!!D<&2(*1&*%9(#E3,%C1,(*=&2*0&2($,''#$"&26* O`)

14 -:2#p4)<=4')/[T8)!! T2%?$'%)2&):#?:#$9&9%)!! A?'5&$?'%)2&)%2#G$52%)!! 1cB2%)2&)4&$B$%(&24#%) Oa)

15 \+]+6^9,(-,(X,+6:./(-,()*+,+(-,(-.//0,+_( Utilisateurs Schéma Conceptuel IPM conceptuelle Schéma logique Analyste informatique BD 1 SE SGBD SP 1 IPM logique Administrateur de BD Analyste métier OP)

16 Besoins à satisfaire!! Acquisition!! Stockage!! Traitement!! Accès!! partagé!! concurrent!! contrôlé!! Traçabilité L importance de ces besoins induit un système complexe de (très) grande envergure 3DBJDN`I`A(DFEHFDEH`FA(!! 0X(5&$&4<2)!!!?"9#2'52)!!.'&9_#$&9)!! A$(E$B$&9)!! 1?E4%&2%%2)!! q2#>?#;('52)!! CCC) $'<4$&)4'2)#9(B$%(&$?') #$_?4#24%2);?E$B$%('&)<2%) 2X:2#&%)<2):#2;$2#)#('_) Oj)

17 VBaEINBaA(DFbCNAFA(!! Définition!! Construction!! Modification!! Interrogation!! Contrôle!! Évolution!!... Le nombre, l ampleur et la complexité des fonctions et des services induits des interfaces nombreuses et complexes +FD1NEFA(BQQFDIA(!! -4&?<2%5#$:&$?')U5(&(B?_42V)!! $'&\_#2)!! 0'5(:%4B(&$?')2&);?<4B(#$%(&$?')!! (E%&#(5&$?')!! $'<9:2'<('52)!! 2'&#2)B?_$5$2B)2&)<?''92%)!! 2'&#2)_2%&$?')2&)(::B$5(&$?')!! q(#&$54b(#$%(&$?')2&)%:95$(b$%(&$?')!! %:95$^$5$&9)UG42%V)!! %954#$&9)U#\_B2%V)!! Y#($&2;2'&)&#('%(5&$?''2B)!! :(#&(_2)2&)5?'54##2'52)!! CCC) Ok)

18 <cdfa(rn1fdanen`a(!! 0X:B?$&(&$?')!! >?4#'$&4#2)!! %($%$2)!! G(B$<(&$?')!! ('(Bb%2)!! _2%&$?')!!!?'52:&$?')!! E(%2)<2)<?''92%)!! (::B$5(&$?')!! K&$B$%(&24#%)!!?55(%$?''2B%)!! 2X:2#&%)!! (4&?'?;2%)!! q#9:?%9%)o)b=2x:b?$&(&$?')!! _2%&$?''($#2)<2)T8J) &25"'$5$2')<2)T8J) =#(#F#2&*,C&"#(,"*!!.'>?#;(&$5$2'%)!! 5?'52:&24#)B?_$5$2B)!! ('(Bb%&2)B?_$5$2B)U<2)T8V)!! ('(Bb%&2)<=(>>($#2%)!! [2%&$?''($#2%)!! <$#25&24#)<2%)Y.) 3:$&K*$'K,"%#($,'*,KL$3&"*GDM7J* OR)

19 r?'&92)2'):4$%%('52)!! Y"9?#$2)#2B(&$?''2BB2)!!!#$%2)OSRPQMNNP) OS)

20 OSjN)!!r?<\B2%):#$;$&$>%)!! ^$5"$2#%)!! $'<2X)!! "$9#(#5"$2%) OSkN)!!r?<\B2%)o)M)'$G2(4X))!! r?<\b2)#9%2(4)!!!78-/s3)!! r?<\b2)#2b(&$?''2b)!! -B:"(J)1J)/0LK03)!! LT0J).'_#2%CCC) OSRN)!! r?<\b2%)o)`)'$g2(4x)!![9'9#(b$%(&$?')#2b(&$?''2bb2))!! 7:&$;$%(&$?')B?5(B2)!!,?#;(B$%(&$?')/L3)!! /q-1!j)-,/.) OSSN)!!8?;$'(&$?')#2B(&$?''2BB2)!! 7:&$;$%(&$?')_B?E(B2)!!,?#;(B$%(&$?')/L3)!!./7)!! 19:(#&$&$?')2&)<$%&#$E4&$?')!!-::(#$&$?')<2%)T877) MN)

21 !! Recherche!! Travaux de Codd!! Travaux de Date!!...!! Prototypes!! Systèmes R (IBM)!! INGRES!! SEQUEL (IBM)!! QBE (IBM)!! SQL!! Oracle!! !! Évolution!! Normalisation!! OLAP (Codd)!! Travaux d Ullman!! Travaux de Date!! Typage (Cardelli)!! Temporalité (Snodgrass et Lorentzos)!! Co-relationalité (nosql)!! Néo-relationalité (newsql) MO)

22 et décadence du modèle relationnel!! ANSI SQL-89!! ANSI SQL-92!! ANSI SQL-99!!Parallèlement, une approche objet qui ne s impose pas!! CORBA!! ODMG!!La souplesse et ses limites!! XML!!La poursuite d une normalisation de moins en moins suivie!! ISO 9075:2003!! ISO 9075:2008!! ISO 9075:2011 MM)

23 le flou!! nosql!!intégrer le temps!! BCDM!! AV!! ITL et TRM!!Intégrer l intégration!! MOLAP, ROLAP, HOLAP, DOLAP!! Dimensionnalité (étoiles et flocons)!! Entrepôts (ETL et médiateurs) Allons-nous vers une renaissance du modèle relationnel avec le newsql?... D Vertica Hanna VoltDB... M`)

24 m):4#)n)(g25)b2)m)'2l/l3)n)2')#($%?')<2)!! %()5(:(5$&9)<2);($'&2'$#)B2%):#?:#$9&9%)-!.8) $;:?#&('&VJ)!! %()5(:(5$&9)<2);?<9B$%2#)B()&2;:?#(B$&9) %2%):2#>?#;('52%)$'%4#:(%%92%) U_#u52)(4X)#2:#9%2'&(&$?'%)G2#&$5(B2%)2&);($BB92%VC) Ma)

25 5H2D2EIFDNAINE (+W4 (ab+w4 (afl+w4 )-!.8)5?;:B$('52)U8(&(J)Y#('%(5&$?')$'&2_#$&bV)s2% ),? )s2% )73-qI73Yq )s2% ),? )s2% )8(&()('(Bb%$%)U( #2_(&2J)&#('%>?#;J)2&5CV )s2% ),? )s2% )/5"2;()#$_$<$&b)U/&#$5&);(::$'_)?>);?<2BV )s2% ),? )r(be2 )8(&()>?#;(&)^B2X$E$B$&b ),? )s2% )r(be2 )8$%&#$E4&2<)5?;:4&$'_ )s2% )s2% )s2% )/5(B2)4:)UG2#&$5(BVI/5(B2)?4&)U"?#$Z?'&(BV )s2% )s2% )s2% )q2#>?#;('52)l$&")_#?l$'_)<(&( )A(%& )A(%& )62#b)A(%& )q2#>?#;('52)?g2#"2(< )+4_2 )r?<2#(&2)r$'$;(b )q?:4b(#$&bi5?;;4'$&b)/4::?#& )+4_2 )[#?l$'_ )/B?lBb)_#?l$'_ MP)

26 r?<\b2%)!! 3('_(_2%)!! -#5"$&25&4#2%)!! qb(&2>?#;2%)2&):#?<4$&%)!! -G('&(_2%)2&)5?'&#2Q$'<$5(&$?'%) Mj)

27 +X)-(!(8(9.-^4,+( Modèles de schémas!! bischématique!! externe (logique)!! interne (physique)!! trischématique!! externe (conceptuel)!! logique!! interne (physique) Modèles d application!! monolithique!! 1!niveau!! client-serveur!! 2 niveaux!! multi-niveaux!! " 3!niveaux Mk)

28 +X)-(!(8(4*/X*X,+( 3BDI`F(!! externe (conceptuel)!! LRD!! requêtes!! logique!! LDD (définition)!! définition des schémas!! définitions des types!! LMD (manipulation)!! modification des données!! interrogation des données!! LCD (contrôle)!! contrôle d accès aux données!! contrôle des transactions!! interne (physique)!! LSD!! stockage et représentation +IidF(!! Procédural, axiomatique ou fonctionnel!! Ensembliste ou algébrique!! Textuel ou graphique!! À l origine, SQL se voulait axiomatique, ensembliste et textuel... MR)

29 utilisateur (formule des) requêtes!! programmeur (élabore des) logiciels!! administrateur (gère) schémas et données!!sgbd!!... (détail sur la diapositive suivante)...!!interne (système d exploitation)!! gestionnaire de fichiers!! méthodes d accès!! gestionnaire de tampons systèmes!! pilotes MS)

30 Compilateur de LDD!! Analyseur de LMD!! Analyseur de LCD!! Logithèque (types et opérateurs)!! Gestionnaire de catalogue!! Gestionnaire de BD!!... (détail sur la diapositive suivante)... `N)

31 Gestionnaire de BD!! Gestionnaire d accès (sécurité)!! Processeur de commandes!! Vérificateur d intégrité!! Optimisateur de commandes!! Gestionnaire de transactions!! Planificateur!! Gestionnaire de restauration!! Gestionnaire de tampons!!... `O)

32 dédiés (appliances)!!poste autonome!!assistant mobile!! -<(E(%2)!!.8r/)!! 7#(5B2)!! 8TM)!! r/q/l3)!!.,[10/)!! /be(%2)!!.'>?#;$x)!! q?%&_#2/l3)!! rb/l3)!! /L3)B$&2)!! T2#F2B2b)8T)!! A$B2r(F2#)!! -552%%)!! CCC) `M)

33 +X)-(!( *12aI2SFA(+X)-(,?#;(B$%(&$?') vg?b4&$g$&9) r4b&$q(55\%) v5?'?;$2)<=95"2bb2) r$%2)o)<$%:?%$&$?')#(:$<2) Y#\%)"(4&2)^$(E$B$&9) -4&?Q<?54;2'&(&$?') Y#(p(E$B$&9) 5BaIDF%NaRNE2INBa( q#?eb\;2)"?#%)'?#;2c) U:(#)4')%24B)5B$2'&J)<('%)4')2'G$#?''2;2'&)^$_9]V) U%4#)2&)<2:4$%)4')%24B)?#<$'(&24#V)!?4&)<2)<9G2B?::2;2'&)$'$&$(B)>($EB2)2&)_(#('&$) Y2;:%)<2)<9G2B?::2;2'&)$'$&$(B)5?4#&)2&)_(#('&$) /:95$^$5(&$?')>?#;2BB2)2&):#?_#(;;(&$?') (4&?;(&$%92)<4)%b%&\;2) ``)

34 (!!!?'52:&%)<2)E(%2)!! r?<\b2%)!! /5"9;(%)!! /b;e?b2%) `a)

35 `P)

36 5?'52:&42B)!! 0-)U2'&$&9Q(%%?5$(&$?'V) NO*G&'($(-E"&1#($,'2:$CJ*!! 0-0)U0-)9&2'<4V) NON*G&;(&'=&=*NOJ))!! U2XC)'?&(&$?')7w3V)!! CCC)!!;?<\B2CCC)!! #9%2(4)!! #2B(&$?''2B)!!?Ed2&)!! (<#2%%(_2)<$%:2#%9) G:#2:$'0J*!! (#E#2)<2)#25"2#5"2) GHEP"&&J*!! CCC) `j)

37 %5"9;()<=4'2)E(%2)<2)<?''92%)xx) 4'2)$'%&('52)<=4')%5"9;()xx) 4')5?'&2'('&)U5?'>?#;2)o)4')%5"9;(V)#2;:B$)<2) ;?<9B$%92)_#u52)(4)%5"9;(])!!8('%)B2)5(<#2)<4)5?4#%).AY)ORkJ)'?4%)'=9&4<$?'%) B()&"9?#$2)#2B(&$?''2BB2) `k)

38 3D`eNjF( )2AF(!( +ipobdf( )2AF(#"( +ipobdf( F$B?) M ON) F$?) ON`) F?) ;2_() M MN) r$?) ON j) r?) _$_() M`N) [$?) ON S) [?) &2#() M an) Y$?) ON OM) Y?) 2X() M PN) 0$?) ON OP) 0?) :2&() M jn) q$?) ON OR) q?) Z2&&() M kn) y$?) ON MO) y?) b?&&() M RN) s$?) ON Ma) s?) `R)

39 <0V0<,/5,+(!! T(%2%)<2)<?''92%)U8(&(E(%2%V)H)!! z!c){c)8(&2)mnna )?4)z!C){)8(&2)MNNa J)5"(:$&#2%)O)2&)M})!! z0b;(%#$)('<),(g(&"2)mnoo )?4)z0B;(%#$)('<),(G(&"2)MNNa J)5"(:$&#2%)O)2&)M})!! zkbb;(')('<)w$<?;)mnnr J)5"(:$&#2)O)!! "&&:%HII>#Cl$F$:2<$(C?#_Il$F$IT(%2~<2~<?''92%)!! "&&:%HII2'Cl$F$:2<$(C?#_Il$F$I8(&(E(%2)!! r9_(<?''92%)ut$_)8(&(v)h)!! "&&:%HII>#Cl$F$:2<$(C?#_Il$F$IT$_~<(&()!! "&&:%HII2'Cl$F$:2<$(C?#_Il$F$IT$_~<(&()!!,?&2%)<2%)2'%2$_'('&%)!! A#(::$2#)!! "&&:HIIlllC<;$C4%"2#EC5(Ik0>#(::$2#I$>&ORkI'?&2%Q<2Q5?4#%C:<>)!! 5"(:$&#2%)O)2&)M)!! 3(G?$2)!! "&&:HII$'>?C4%"2#E#??F2C5(IBB(G?$2I2'%2$_'2;2'&I.AYORkI$'<2XC:":)!! T8NNNQ.'&#?<45&$?') `S)

40 '()#&%''()#"*#+,%-# #! >?'<(;2'&(4X)#9:?'<) 4'2)E(%2)<2)<?''92%t) #! L42BB2%)%?'&)%2%) 2%%2'&$2BB2%t) #! L42B%)%?'&)%2%) >?'<2;2'&%) #! L42BB2)2%&) B=(#5"$&25&4#2)<=4') /[T8t) #! L42BB2)<$>>9#2'52)b)(Q&Q $B)2'&#2)/[T8J)T8)2&) %5"9;(t) #! Y4#$'_t) #! L4$)9&($&)-B(')Y4#$'_) UOSOMQOSPaVt)) #!!?;;2'&)2%&Q$B);?#&t)) an)

41 :9:6*6:./(X*9,( \!"#T_(( 19(B$%(&24#)H)) ))))r?#&2')ybb<4;) /59'(#$%&2%)H) ))))[#("(;)r??#2j) ))))-'<#2l)+?<_2%) -5&24#):#$'5$:(B)H)) )))))T2'2<$5&)!4;E2#E(&5") ) /b'?:%$%)h) ))))K'2)G2#%$?')#?;('592) <=4'2):(#&$2)<9&2#;$'('&2) <2)B()G$2)<2)Y4#$'_)H)B2) <95#b:&(_2)<=0'$_;(C) ao)

42 U./T,)SkRMMPOkjNOaRV)!!3(4#2'&)32;$#2J)I1#'*P5"$'0*Q*1<:,%%&*45$*#*3",459*1#* C,%%&J)q(#$%J)+(5"2&&2)3$&&9#(&4#2%JÅ)MNNaJ)OSO):C) U./T,)SkRMNOM`PjORaV)!!{2(')3(%%\_42J)R&2*S9'$&2*=&*1#*23$&'3&J)q?4#)B()/5$2'52J) '? d('gc)mnnk)u./t,)skrqmqramapqnkrqjv)!!-'<#2l)+?<_2%)2&)8?4_b(%)+?>%&(<&2#j)i1#'*p5"$'0*q* P:&*N'$0%#J)q#$'52&?')K'$G2#%$&b)q#2%%JÅ)MNOMJ)PRj):C) U./T,)SkRNjSOOPPjakV) am)

Bases de données cours 1

Bases de données cours 1 Bases de données cours 1 Introduction Catalin Dima Objectifs du cours Modèle relationnel et logique des bases de données. Langage SQL. Conception de bases de données. SQL et PHP. Cours essentiel pour votre

Plus en détail

Le "tout fichier" Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique

Le tout fichier Le besoin de centraliser les traitements des fichiers. Maitriser les bases de données. Historique Introduction à l informatique : Information automatisée Le premier ordinateur Définition disque dure, mémoire, carte mémoire, carte mère etc Architecture d un ordinateur Les constructeurs leader du marché

Plus en détail

IFT3030 Base de données. Chapitre 2 Architecture d une base de données

IFT3030 Base de données. Chapitre 2 Architecture d une base de données IFT3030 Base de données Chapitre 2 Architecture d une base de données Plan du cours Introduction Architecture Modèles de données Modèle relationnel Algèbre relationnelle SQL Conception Fonctions avancées

Plus en détail

CESI Bases de données

CESI Bases de données CESI Bases de données Introduction septembre 2006 Bertrand LIAUDET EPF - BASE DE DONNÉES - septembre 2005 - page 1 PRÉSENTATION GÉNÉRALE 1. Objectifs généraux L objectif de ce document est de faire comprendre

Plus en détail

IT203 : Systèmes de gestion de bases de données. A. Zemmari zemmari@labri.fr

IT203 : Systèmes de gestion de bases de données. A. Zemmari zemmari@labri.fr IT203 : Systèmes de gestion de bases de données A. Zemmari zemmari@labri.fr 1 Informations pratiques Intervenants : Cours : (A. Zemmari zemmari@labri.fr) TDs, TPs : S. Lombardy et A. Zemmari Organisation

Plus en détail

et les Systèmes Multidimensionnels

et les Systèmes Multidimensionnels Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Datawarehouse (DW) Le Datawarehouse est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles et historisées, organisées

Plus en détail

Introduction aux Bases de Données Relationnelles Conclusion - 1

Introduction aux Bases de Données Relationnelles Conclusion - 1 Pratique d un : MySQL Objectifs des bases de données Où en sommes nous? Finalement, qu est-ce qu un? Modèle relationnel Algèbre relationnelle Conclusion SQL Conception et rétro-conception Protection de

Plus en détail

Cours Base de données relationnelles. M. Boughanem, IUP STRI

Cours Base de données relationnelles. M. Boughanem, IUP STRI Cours Base de données relationnelles 1 Plan 1. Notions de base 2. Modèle relationnel 3. SQL 2 Notions de base (1) Définition intuitive : une base de données est un ensemble d informations, (fichiers),

Plus en détail

2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining

2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining 2-1 2 Serveurs OLAP et introduction au Data Mining 2-2 Création et consultation des cubes en mode client-serveur Serveur OLAP Clients OLAP Clients OLAP 2-3 Intérêt Systèmes serveurs et clients Fonctionnalité

Plus en détail

Cours Bases de données

Cours Bases de données Informations sur le cours Cours Bases de données 9 (10) séances de 3h Polycopié (Cours + TD/TP) 3 année (MISI) Antoine Cornuéjols www.lri.fr/~antoine antoine.cornuejols@agroparistech.fr Transparents Disponibles

Plus en détail

INTRODUCTION AUX BASES de DONNEES

INTRODUCTION AUX BASES de DONNEES INTRODUCTION AUX BASES de DONNEES Équipe Bases de Données LRI-Université Paris XI, Orsay Université Paris Sud Année 2003 2004 1 SGBD : Fonctionnalités et Principes Qu est qu une base de données? Un Système

Plus en détail

Bases de données relationnelles : Introduction

Bases de données relationnelles : Introduction Bases de données relationnelles : Introduction historique et principes V. Benzaken Département d informatique LRI UMR 8623 CNRS Université Paris Sud veronique.benzaken@u-psud.fr https://www.lri.fr/ benzaken/

Plus en détail

Présentation du module Base de données spatio-temporelles

Présentation du module Base de données spatio-temporelles Présentation du module Base de données spatio-temporelles S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Partie 1 : Notion de bases de données (12,5h ) Enjeux et principes

Plus en détail

Généralités sur les bases de données

Généralités sur les bases de données Généralités sur les bases de données Qu est-ce donc qu une base de données? Que peut-on attendre d un système de gestion de bases de données? Que peut-on faire avec une base de données? 1 Des données?

Plus en détail

4. Utilisation d un SGBD : le langage SQL. 5. Normalisation

4. Utilisation d un SGBD : le langage SQL. 5. Normalisation Base de données S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Présentation du module Contenu général Notion de bases de données Fondements / Conception Utilisation :

Plus en détail

Les Entrepôts de Données

Les Entrepôts de Données Les Entrepôts de Données Grégory Bonnet Abdel-Illah Mouaddib GREYC Dépt Dépt informatique :: GREYC Dépt Dépt informatique :: Cours Cours SIR SIR Systèmes d information décisionnels Nouvelles générations

Plus en détail

Bases de Données. Stella MARC-ZWECKER. stella@unistra.u-strasbg.fr. Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS

Bases de Données. Stella MARC-ZWECKER. stella@unistra.u-strasbg.fr. Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS Bases de Données Stella MARC-ZWECKER Maître de conférences Dpt. Informatique - UdS stella@unistra.u-strasbg.fr 1 Plan du cours 1. Introduction aux BD et aux SGBD Objectifs, fonctionnalités et évolutions

Plus en détail

Bases de données avancées Introduction

Bases de données avancées Introduction Bases de données avancées Introduction Dan VODISLAV Université de Cergy-Pontoise Master Informatique M1 Cours BDA Plan Objectifs et contenu du cours Rappels BD relationnelles Bibliographie Cours BDA (UCP/M1)

Plus en détail

Introduction aux Bases de Données

Introduction aux Bases de Données Introduction aux Bases de Données I. Bases de données I. Bases de données Les besoins Qu est ce qu un SGBD, une BD Architecture d un SGBD Cycle de vie Plan du cours Exemples classiques d'applications BD

Plus en détail

Datawarehouse: Cubes OLAP. Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani

Datawarehouse: Cubes OLAP. Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani Datawarehouse: Cubes OLAP Marlyse Dieungang Khaoula Ghilani Table des matières 1 Data Warehouse 3 1.1 Introduction............................ 3 1.1.1 Définition......................... 3 1.1.2 Architecture........................

Plus en détail

Présentation du module. Base de données spatio-temporelles. Exemple. Introduction Exemple. Plan. Plan

Présentation du module. Base de données spatio-temporelles. Exemple. Introduction Exemple. Plan. Plan Base de données spatio-temporelles S. Lèbre slebre@unistra.fr Université de Strasbourg, département d informatique. Présentation du module Contenu général Partie 1 : Notion de bases de données (Conception

Plus en détail

BASES DE DONNÉES. CNAM Centre associé de Clermont-Ferrand Cycle A Année 1997-98. J. Darmont I. INTRODUCTION II. LES SYSTÈMES HIÉRARCHIQUES

BASES DE DONNÉES. CNAM Centre associé de Clermont-Ferrand Cycle A Année 1997-98. J. Darmont I. INTRODUCTION II. LES SYSTÈMES HIÉRARCHIQUES BASES DE DONNÉES CNAM Centre associé de Clermont-Ferrand Cycle A Année 1997-98 J. Darmont I. INTRODUCTION II. LES SYSTÈMES HIÉRARCHIQUES III. LES SYSTÈMES RÉSEAU IV. LES SYSTÈMES RELATIONNELS V. LE LANGAGE

Plus en détail

LES ENTREPOTS DE DONNEES

LES ENTREPOTS DE DONNEES Module B4 : Projet des Systèmes d information Lille, le 25 mars 2002 LES ENTREPOTS DE DONNEES Problématique : Pour capitaliser ses informations, une entreprise doit-elle commencer par mettre en œuvre des

Plus en détail

La problématique. La philosophie ' ) * )

La problématique. La philosophie ' ) * ) La problématique!" La philosophie #$ % La philosophie &'( ' ) * ) 1 La philosophie +, -) *. Mise en oeuvre Data warehouse ou Datamart /01-2, / 3 13 4,$ / 5 23, 2 * $3 3 63 3 #, 7 Datawarehouse Data warehouse

Plus en détail

Fournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement

Fournir un accès rapide à nos données : agréger au préalable nos données permet de faire nos requêtes beaucoup plus rapidement Introduction Phases du projet Les principales phases du projet sont les suivantes : La mise à disposition des sources Des fichiers Excel sont utilisés pour récolter nos informations L extraction des données

Plus en détail

Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales

Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger. par Amina GACEM. Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales Ecole des Hautes Etudes Commerciales HEC Alger Évolution des SGBDs par Amina GACEM Module Informatique 1ière Année Master Sciences Commerciales Evolution des SGBDs Pour toute remarque, question, commentaire

Plus en détail

Bases de Données Avancées

Bases de Données Avancées 1/62 Bases de Données Avancées Introduction & Rappel Conception et Modélisation Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR

Plus en détail

SECRETARIAT PERMANENT DOCUMENT DE STRATEGIE DE REDUCTION DE LA PAUVRETE AU BENIN

SECRETARIAT PERMANENT DOCUMENT DE STRATEGIE DE REDUCTION DE LA PAUVRETE AU BENIN REPUBIQUE DU BENIN COMMISSION NATIONAE POUR E DEVEOPPEMENT ET A UTTE CONTRE A PAUVRETE (CNDP) SECRETARIAT PERMANENT DOCUMENT DE STRATEGIE DE REDUCTION DE A PAUVRETE AU BENIN 2003 2005 Décembre 2002 TABE

Plus en détail

CHAPITRE 1. Introduction aux bases de données

CHAPITRE 1. Introduction aux bases de données CHAPITRE 1 Contenu du chapitre 1 Pourquoi utiliser une bases de? Définitions et objectifs d'un SGBD Niveaux d'abstraction des Méthodes de modélisation d une BD Modèles de structuration des Structure globale

Plus en détail

Informatique Décisionnelle pour l environnement

Informatique Décisionnelle pour l environnement Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche AgroParisTech - Cirad - Irstea Informatique Décisionnelle pour l environnement Principe, architecture informatique

Plus en détail

Urbanisation des SI-NFE107

Urbanisation des SI-NFE107 OLAP Urbanisation des SI-NFE107 Fiche de lecture Karim SEKRI 20/01/2009 OLAP 1 Introduction PLAN OLAP Les différentes technologies OLAP Plate formes et Outils 20/01/2009 OLAP 2 Informatique décisionnelle

Plus en détail

JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE. Jaspersoft et le paysage analytique 1

JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE. Jaspersoft et le paysage analytique 1 JASPERSOFT ET LE PAYSAGE ANALYTIQUE Jaspersoft et le paysage analytique 1 Ce texte est un résumé du Livre Blanc complet. N hésitez pas à vous inscrire sur Jaspersoft (http://www.jaspersoft.com/fr/analyticslandscape-jaspersoft)

Plus en détail

Apprendre le langage SQL le DDL - 1 / 30 - Apprendre le langage SQL par l exemple

Apprendre le langage SQL le DDL - 1 / 30 - Apprendre le langage SQL par l exemple Apprendre le langage SQL le DDL - 1 / 30 - Apprendre le langage SQL par l exemple Ce document est publié sous licence Creative Commons CC-by-nc-nd. Il ne peut ni être modifié, ni faire l objet d une exploitation

Plus en détail

et les Systèmes Multidimensionnels

et les Systèmes Multidimensionnels Le Data Warehouse et les Systèmes Multidimensionnels 1 1. Définition d un Data warehouse (DW) Le Data warehouse (entrepôt de données) est une collection de données orientées sujet, intégrées, non volatiles

Plus en détail

Sarl XYZ EFFORT de RECHERCHE et de DEVELOPPEMENT EXERCICE 2003 C.I.R.

Sarl XYZ EFFORT de RECHERCHE et de DEVELOPPEMENT EXERCICE 2003 C.I.R. EXEMPLE DE DOSSIER Sarl XYZ EFFORT de RECHERCHE et de DEVELOPPEMENT EXERCICE 23 C.I.R. STRATEGIE & ACCOMPAGNEMENT FINANCIER 7 Rue DENFERT-ROCHEREAU 38 GRENOBLE France Tél fax : ( 33 ) 4 76 43 47 11 SIRET

Plus en détail

Modèle relationnel - 1

Modèle relationnel - 1 Langages de Définition de Données (LDD : Définition /mise à jour des schémas des relations Langages de manipulation de données (LMD : Interrogation : recherche de données Mises à jour : insertion, suppression,

Plus en détail

Bases de données Cours 1 : Généralités sur les bases de données

Bases de données Cours 1 : Généralités sur les bases de données Cours 1 : Généralités sur les bases de données POLYTECH Université d Aix-Marseille odile.papini@univ-amu.fr http://odile.papini.perso.esil.univmed.fr/sources/bd.html Plan du cours 1 1 Qu est ce qu une

Plus en détail

Information utiles. cinzia.digiusto@gmail.com. webpage : Google+ : http://www.ibisc.univ-evry.fr/ digiusto/

Information utiles. cinzia.digiusto@gmail.com. webpage : Google+ : http://www.ibisc.univ-evry.fr/ digiusto/ Systèmes de gestion de bases de données Introduction Université d Evry Val d Essonne, IBISC utiles email : cinzia.digiusto@gmail.com webpage : http://www.ibisc.univ-evry.fr/ digiusto/ Google+ : https://plus.google.com/u/0/b/103572780965897723237/

Plus en détail

CHAPITRE 1 ARCHITECTURE

CHAPITRE 1 ARCHITECTURE 07/04/2014 Université des sciences et de la Technologie Houari Boumediene USTHB Alger Département d Informatique ADMINISTRATION ET TUNING DE BASES DE DONNÉES CHAPITRE 1 ARCHITECTURE RESPONSABLE DR K. BOUKHALFA

Plus en détail

Introduction aux bases de données Cours 1 : Généralités sur les bases de données

Introduction aux bases de données Cours 1 : Généralités sur les bases de données Cours 1 : Généralités sur les bases de données ESIL Université de la méditerranée Odile.Papini@esil.univmed.fr http://odile.papini.perso.esil.univmed.fr/sources/bdmat.html Plan du cours 1 1 Qu est ce qu

Plus en détail

Introduction - 1. Structure en mémoire centrale (MC) Fichiers Bases de données

Introduction - 1. Structure en mémoire centrale (MC) Fichiers Bases de données Structure en mémoire centrale (MC) Fichiers Bases de données 2 Principes Stockage des données dans la mémoire volatile d un ordinateur Problèmes Stockage temporaire «Petits» volumes de données Langages

Plus en détail

SGBDR. Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles)

SGBDR. Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles) SGBDR Systèmes de Gestion de Bases de Données (Relationnelles) Plan Approches Les tâches du SGBD Les transactions Approche 1 Systèmes traditionnels basés sur des fichiers Application 1 Gestion clients

Plus en détail

Entrepôts de données. NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016

Entrepôts de données. NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016 Entrepôts de données NEGRE Elsa Université Paris-Dauphine 2015-2016 Contexte et problématique Le processus de prise de décision L entrepôt de données Définition Différence avec un SGBD Caractéristiques

Plus en détail

Bases de Données Avancées

Bases de Données Avancées /62 Bases de Données Avancées Introduction & Rappel Conception et Modélisation Thierry Hamon Bureau H202 Institut Galilée - Université Paris 13 & LIMSI-CNRS hamon@limsi.fr http://perso.limsi.fr/hamon/teaching/bda-20132014/

Plus en détail

!"#$"%&'()' !"#! +!$ % & + ! " + ,-.

!#$%&'()' !#! +!$ % & + !  + ,-. !"#$"%&'()'!*! " +!"#! +!$ % & +,-. ! " # #$%&$!'$()$!*+$* ($ &!! "! "" # $ # %# "! &' "!,-&. */01&&1/12(%(3('& 4 5'!' $! *+,-..+ ""/"01! ",2!",-..+ 6478 % 9 (!0 3"! "1 7 0 " 45! 64 (71 558 ""!"8 5"!!58"

Plus en détail

Introduction aux bases de données

Introduction aux bases de données Introduction aux bases de données Références bibliographiques Jeff Ullman,Jennifer Widom, «A First Course in Database systems», Prentice-Hall, 3rd Edition, 2008 Hector Garcia-Molina, Jeff Ullman, Jennifer

Plus en détail

Les principaux domaines de l informatique

Les principaux domaines de l informatique Les principaux domaines de l informatique... abordés dans le cadre de ce cours: La Programmation Les Systèmes d Exploitation Les Systèmes d Information La Conception d Interfaces Le Calcul Scientifique

Plus en détail

Architecture des systèmes d information

Architecture des systèmes d information Architecture des systèmes d information Table des matières 1 La décennie 70 1 2 Le modèle relationnel (les années 80) 1 3 Enrichissement du relationnel (les années 80/90) 2 4 Système d informations (les

Plus en détail

Systèmes d information et bases de données (niveau 1)

Systèmes d information et bases de données (niveau 1) Systèmes d information et bases de données (niveau 1) Cours N 1 Violaine Prince Plan du cours 1. Bibliographie 2. Introduction aux bases de données 3. Les modèles 1. Hiérarchique 2. Réseau 3. Relationnel

Plus en détail

Le langage SQL (première partie) c Olivier Caron

Le langage SQL (première partie) c Olivier Caron Le langage SQL (première partie) 1 Plan Le S.G.B.D. postgres Le langage SQL Langage de manipulation de données Langage de requêtes 2 Quelques mots sur Postgres (1/2) Travaux de Stonebraker (Univ. Berkeley)

Plus en détail

Bases de Données. Plan

Bases de Données. Plan Université Mohammed V- Agdal Ecole Mohammadia d'ingénieurs Rabat Bases de Données Mr N.EL FADDOULI 2014-2015 Plan Généralités: Définition de Bases de Données Le modèle relationnel Algèbre relationnelle

Plus en détail

Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle

Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle Bases de données multidimensionnelles et mise en œuvre dans Oracle 1 Introduction et Description générale Les bases de données relationnelles sont très performantes pour les systèmes opérationnels (ou

Plus en détail

Structure fonctionnelle d un SGBD

Structure fonctionnelle d un SGBD Fichiers et Disques Structure fonctionnelle d un SGBD Requetes Optimiseur de requetes Operateurs relationnels Methodes d acces Gestion de tampon Gestion de disque BD 1 Fichiers et Disques Lecture : Transfert

Plus en détail

Les bases de données Page 1 / 8

Les bases de données Page 1 / 8 Les bases de données Page 1 / 8 Sommaire 1 Définitions... 1 2 Historique... 2 2.1 L'organisation en fichier... 2 2.2 L'apparition des SGBD... 2 2.3 Les SGBD relationnels... 3 2.4 Les bases de données objet...

Plus en détail

INTRODUCTION 1. QU EST-CE QU UNE BASE DE DONNÉES?

INTRODUCTION 1. QU EST-CE QU UNE BASE DE DONNÉES? INTRODUCTION 1. QU EST-CE QU UNE BASE DE DONNÉES? Les bases de données ont pris aujourd hui une place essentielle dans l informatique, plus particulièrement en gestion. Au cours des trente dernières années,

Plus en détail

Entreposage, analyse en ligne et fouille de données

Entreposage, analyse en ligne et fouille de données Entreposage, analyse en ligne et fouille de données Houssem Jerbi IRIT - SIG/ED jerbi@irit.fr Journée COMPIL " Bases de Données" 14/12/2010 PLAN Introduction Bases de données Entrepôt de données Technologie

Plus en détail

Entrepôt de données 1. Introduction

Entrepôt de données 1. Introduction Entrepôt de données 1 (data warehouse) Introduction 1 Présentation Le concept d entrepôt de données a été formalisé pour la première fois en 1990 par Bill Inmon. Il s agissait de constituer une base de

Plus en détail

La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision

La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision Géomatique décisionnelle La place de la Géomatique Décisionnelle dans le processus de décision - Arnaud Van De Casteele Mines ParisTech - CRC Arnaud {dot} van_de_casteele {at} mines-paristech.fr Les rencontres

Plus en détail

Table des matières. Avant-propos

Table des matières. Avant-propos Table des matières Avant-propos v Table des matières xi 1 Introduction aux systèmes de gestion de bases de données 1 1.1 Donnée et type de données 2 1.2 Donnée et information 2 1.3 Donnée simple et complexe

Plus en détail

Licence Professionnelle en Statistique et Informatique Décisionnelle (S.I.D.)

Licence Professionnelle en Statistique et Informatique Décisionnelle (S.I.D.) Université de Lille 2 - Droit et Santé Ecole Supérieure des Affaires & Institut Universitaire de Technologie (IUT-C) Département Statistique et Traitement Informatique des Données Licence Professionnelle

Plus en détail

ETL Extract - Transform - Load

ETL Extract - Transform - Load ETL Extract - Transform - Load Concept général d analyse en ligne (rappels) Rémy Choquet - Université Lyon 2 - Master 2 IIDEE - 2006-2007 Plan Définitions La place d OLAP dans une entreprise OLAP versus

Plus en détail

Bases de données Outils de gestion

Bases de données Outils de gestion 11/03/2010 Bases de données Outils de gestion Mise en place d outils pour gérer, stocker et utiliser les informations d une recherche biomédicale ent réalisé par L. QUINQUIS d épidémiologie et de biostatistique

Plus en détail

CATALOGUE FORMATIONS 2015. DOMAINE Bases de données

CATALOGUE FORMATIONS 2015. DOMAINE Bases de données DOMAINE Bases de données Version 1.0 - Octobre 2014 1, 2, 3 juin 2015 1, 2, 3 octobre 2015 CATALOGUE Analyse et conception d une base de données Elaboration de fiches de collecte de données Techniques

Plus en détail

Plan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation

Plan. Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation Data WareHouse Plan Introduction Eléments de la théorie des systèmes d'informations Les entrepôts de données (Datawarehouse) Les datamart Architecture Modélisation 2 Présentation Besoin: prise de décisions

Plus en détail

TRAVAUX DE CONSTRUCTION DE : 1. MARCHE DU LAC MUNKAMBA DANS LE TERITOIRE DE DIMBELENGE (Lot 01) PROVINCE DU KASAI OCCIDENTAL - RD CONGO

TRAVAUX DE CONSTRUCTION DE : 1. MARCHE DU LAC MUNKAMBA DANS LE TERITOIRE DE DIMBELENGE (Lot 01) PROVINCE DU KASAI OCCIDENTAL - RD CONGO TRAVAUX DE CONSTRUCTION DE :!"#!$%&'( 1. MARCHE DU LAC MUNKAMBA DANS LE TERITOIRE DE DIMBELENGE (Lot 01 2. MARCHE DE DEMBA DANS LE TERRITOIRE DE DEMBA (Lot 02 PROVINCE DU KASAI OCCIDENTAL - RD CONGO %'

Plus en détail

Business Intelligence : Informatique Décisionnelle

Business Intelligence : Informatique Décisionnelle Business Intelligence : Informatique Décisionnelle On appelle «aide à la décision», «décisionnel», ou encore «business intelligence», un ensemble de solutions informatiques permettant l analyse des données

Plus en détail

4.2 Unités d enseignement du M1

4.2 Unités d enseignement du M1 88 CHAPITRE 4. DESCRIPTION DES UNITÉS D ENSEIGNEMENT 4.2 Unités d enseignement du M1 Tous les cours sont de 6 ECTS. Modélisation, optimisation et complexité des algorithmes (code RCP106) Objectif : Présenter

Plus en détail

Un modèle multidimensionnel pour un processus d analyse en ligne de résumés flous

Un modèle multidimensionnel pour un processus d analyse en ligne de résumés flous Un modèle multidimensionnel pour un processus d analyse en ligne de résumés flous Lamiaa Naoum To cite this version: Lamiaa Naoum. Un modèle multidimensionnel pour un processus d analyse en ligne de résumés

Plus en détail

Bases de Données Avancées

Bases de Données Avancées 1/26 Bases de Données Avancées DataWareHouse Thierry Hamon Bureau H202 - Institut Galilée Tél. : 33 1.48.38.35.53 Bureau 150 LIM&BIO EA 3969 Université Paris 13 - UFR Léonard de Vinci 74, rue Marcel Cachin,

Plus en détail

L INTÉGRATION ENTRE BUSINESS INTELLIGENCE ET WEB ANALYTICS

L INTÉGRATION ENTRE BUSINESS INTELLIGENCE ET WEB ANALYTICS L INTÉGRATION ENTRE BUSINESS INTELLIGENCE ET WEB ANALYTICS Julien Coquet Consultant Sénior Hub Sales Philippe Nieuwbourg Analyste Decideo.fr Notre partenaire : Naissance du terme «Business Intelligence»

Plus en détail

Candidate forte de dix (10) ans d expérience avec Oracle Forms & Reports, dont la dernière version utilisée est 11g.

Candidate forte de dix (10) ans d expérience avec Oracle Forms & Reports, dont la dernière version utilisée est 11g. ORA20111003GF Oracle Forms & Reports Profil Candidate forte de dix (10) ans d expérience avec Oracle Forms & Reports, dont la dernière version utilisée est 11g. Compétences techniques Équipements : Systèmes

Plus en détail

Un datawarehouse est un entrepôt de données (une base de données) qui se caractérise par des données :

Un datawarehouse est un entrepôt de données (une base de données) qui se caractérise par des données : Page 1 of 6 Entrepôt de données Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'entrepôt de données, ou datawarehouse, est un concept spécifique de l'informatique décisionnelle, issu du constat suivant

Plus en détail

Master I Génie Logiciel

Master I Génie Logiciel 1. Introduction Master I Génie Logiciel Dr. Imed Bouchrika Dept de Mathematique & Informatique Université de Souk-Ahras imed@imed.ws Amira Hakim, Mariem Sari, Sara Khelifi & Imed Bouchrika University of

Plus en détail

Principes et mise en œuvre du modèle OLAP. -1 ère Partie- La modélisation multidimensionnelle

Principes et mise en œuvre du modèle OLAP. -1 ère Partie- La modélisation multidimensionnelle Principes et mise en œuvre du modèle OLAP -1 ère Partie- La modélisation multidimensionnelle 1 Le modèle multidimensionnel (1) Le modèle multidimensionnel est bien adapté pour représenter des données qui

Plus en détail

FreeAnalysis. Schema Designer. Cubes

FreeAnalysis. Schema Designer. Cubes FreeAnalysis Schema Designer Cubes Charles Martin et Patrick Beaucamp BPM Conseil Contact : charles.martin@bpm-conseil.com, patrick.beaucamp@bpm-conseil.com Janvier 2013 Document : BPM_Vanilla_FreeAnalysisSchemaDesigner_v4.2_FR.odt

Plus en détail

Exemple accessible via une interface Web. Bases de données et systèmes de gestion de bases de données. Généralités. Définitions

Exemple accessible via une interface Web. Bases de données et systèmes de gestion de bases de données. Généralités. Définitions Exemple accessible via une interface Web Une base de données consultable en ligne : Bases de données et systèmes de gestion de bases de données The Trans-atlantic slave trade database: http://www.slavevoyages.org/tast/index.faces

Plus en détail

5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI

5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI 5. Architecture et sécurité des systèmes informatiques Dimension Fonctionnelle du SI Un SI : et pour faire quoi? Permet de stocker de manière définitive des informations volatiles provenant d autre BD.

Plus en détail

Implémentation des SGBD

Implémentation des SGBD Implémentation des SGBD Structure générale des applications Application utilisateur accédant à des données d'une base Les programmes sous-jacents contiennent du code SQL Exécution : pendant l'exécution

Plus en détail

LEA.C5. Développement de sites Web transactionnels

LEA.C5. Développement de sites Web transactionnels LEA.C5 Développement de sites Web transactionnels LEA.C5 Développement de sites Web transactionnels Toutes les entreprises et les organisations utilisent le réseau Internet comme outil de promotion, de

Plus en détail

SOMMAIRE. Conseil de lecture Préface Introduction. 1 Comprendre le rôle des technologies 1. 2 Maîtriser les concepts technologiques 13

SOMMAIRE. Conseil de lecture Préface Introduction. 1 Comprendre le rôle des technologies 1. 2 Maîtriser les concepts technologiques 13 SOMMAIRE Conseil de lecture Préface Introduction VII XI XIII 1 Comprendre le rôle des technologies 1 2 Maîtriser les concepts technologiques 13 2.A Connaître son marché et servir ses clients 13 1 Qu est-ce

Plus en détail

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX

Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX Didier MOUNIEN Samantha MOINEAUX 08/01/2008 1 Généralisation des ERP ERP génère une importante masse de données Comment mesurer l impact réel d une décision? Comment choisir entre plusieurs décisions?

Plus en détail

Bases de données réparties

Bases de données réparties Bases de données réparties J. Akoka - I. Wattiau 1 Contexte Technologique : des solutions de communication efficace entre les machines des SGBD assurent la transparence des données réparties standardisation

Plus en détail

Entrepôt de données avec SAP BW

Entrepôt de données avec SAP BW Entrepôt de données avec SAP BW Etudiant : David ROUSSE Maître de stage : Christophe BIZET Tuteurs de stage : Claude CHRISMENT et Gilles ZURFLUH 23/12/2003 1/21 Page 1 Introduction Gestion comptabilité

Plus en détail

Programme scientifique Majeure ARCHITECTURE DES SYSTEMES D INFORMATION. Mentions Ingénierie des Systèmes d Information Business Intelligence

Programme scientifique Majeure ARCHITECTURE DES SYSTEMES D INFORMATION. Mentions Ingénierie des Systèmes d Information Business Intelligence É C O L E D I N G É N I E U R D E S T E C H N O L O G I E S D E L I N F O R M A T I O N E T D E L A C O M M U N I C A T I O N Programme scientifique Majeure ARCHITECTURE DES SYSTEMES D INFORMATION Mentions

Plus en détail

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data

BI = Business Intelligence Master Data-ScienceCours 3 - Data BI = Business Intelligence Master Data-Science Cours 3 - Datawarehouse UPMC 8 février 2015 Rappel L Informatique Décisionnelle (ID), en anglais Business Intelligence (BI), est l informatique à l usage

Plus en détail

! " #$ % $! & '(# ) (%%

!  #$ % $! & '(# ) (%% " #$ % $ & '(# ) (%% "#$ %&' # ( ) #* +,#*+-),- ). * /. 0),12-3 45 #3 /45 ) 67 #*+ & ) 5 ) #*+ )5 #& #*+ 0 / )5 8 )0 ) 0)12 5+ )& ) )12) 7)0 5 ) 9/ 5 2 ) ) '12 ) /) 5" ) 7) 6 ): 05 2 5 80 7 ) 0,$#- ) &

Plus en détail

Business Intelligence avec SQL Server 2012 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel

Business Intelligence avec SQL Server 2012 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 9 2. Les pré-requis 10 3. Les objectifs du livre 10 Introduction 1. Présentation du décisionnel 15 1.1 La notion de décideur 15 1.2 Les facteurs d'amélioration

Plus en détail

Les entrepôts de données

Les entrepôts de données Les entrepôts de données Lydie Soler Janvier 2008 U.F.R. d informatique Document diffusé sous licence Creative Commons by-nc-nd (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/) 1 Plan Introduction

Plus en détail

INF 1250 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES. Guide d étude

INF 1250 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES. Guide d étude INF 1250 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES Guide d étude Sous la direction de Olga Mariño Télé-université Montréal (Québec) 2011 INF 1250 Introduction aux bases de données 2 INTRODUCTION Le Guide d étude

Plus en détail

l E R P s a n s l i m i t e

l E R P s a n s l i m i t e l ERP sans limite 2 Le groupe Divalto, solutions de gestion pour toutes les entreprises 30% du chiffre d affaires en R&D Créé en 1982, le groupe Divalto propose des solutions de gestion adaptées à toutes

Plus en détail

BI2 : Un profil UML pour les Indicateurs Décisionnels

BI2 : Un profil UML pour les Indicateurs Décisionnels BI2 : Un profil UML pour les Indicateurs Décisionnels Sandro Bimonte Irstea, TSCF, 9 Av. Blaise Pascal, 63178, Aubière, France sandro.bimonte@irstea.fr Thème de Recherche MOTIVE www.irstea.fr 2 Plan Motivations

Plus en détail

Représentation géométrique d un nombre complexe

Représentation géométrique d un nombre complexe CHAPITRE 1 NOMBRES COMPLEXES 1 Représentation géométrique d un nombre complexe 1. Ensemble des nombres complexes Soit i le nombre tel que i = 1 L ensemble des nombres complexes est l ensemble des nombres

Plus en détail

Bases de Données Relationnelles. L algèbre relationnelle

Bases de Données Relationnelles. L algèbre relationnelle Bases de Données Relationnelles L algèbre relationnelle Langages de manipulation Langages formels : base théorique solide Langages utilisateurs : version plus ergonomique Langages procéduraux : définissent

Plus en détail

Langage SQL (1) 4 septembre 2007. IUT Orléans. Introduction Le langage SQL : données Le langage SQL : requêtes

Langage SQL (1) 4 septembre 2007. IUT Orléans. Introduction Le langage SQL : données Le langage SQL : requêtes Langage SQL (1) Sébastien Limet Denys Duchier IUT Orléans 4 septembre 2007 Notions de base qu est-ce qu une base de données? SGBD différents type de bases de données quelques systèmes existants Définition

Plus en détail

BUSINESS INTELLIGENCE

BUSINESS INTELLIGENCE BUSINESS SYSTÈME D INFORMATION DÉCISIONNEL CENTRE DE RESSOURCES INFORMATIQUES PÔLE INFORMATIQUE DE GESTION & SI DÉFINITION L INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE DÉSIGNE L ENSEMBLE DES TECHNOLOGIES UTILISÉES DANS

Plus en détail

Business Intelligence avec SQL Server 2014 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel

Business Intelligence avec SQL Server 2014 Maîtrisez les concepts et réalisez un système décisionnel Avant-propos 1. À qui s'adresse ce livre? 9 2. Les pré-requis 10 3. Les objectifs du livre 11 Introduction 1. Présentation du décisionnel 13 1.1 La notion de décideur 14 1.2 Les facteurs d'amélioration

Plus en détail

L AIDE AUX ATELIERS D ARTISTES :

L AIDE AUX ATELIERS D ARTISTES : RAPPORT DAVID LANGLOIS-MALLET SOUS LA COORDINATION DE CORINNE RUFET, CONSEILLERE REGIONALE D ILE DE FRANCE L AIDE AUX ATELIERS D ARTISTES : PROBLÉMATIQUES INDIVIDUELLES, SOLUTIONS COLLECTIVES? DE L ATELIER-LOGEMENT

Plus en détail