Rapport Projet de Fin d Etudes

Transcription

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2 Je dédie ce travail à : Ma mère : Dédicaces Qui m a toujours comblé d amour et d affection. Son dévouement et ses sacrifices resteront pour moi une ligne de conduite, sa patience et sa compréhension un emblème. Avec tout mon amour et ma reconnaissance. Mon père : A qui je dois tout, pour toute la compréhension, l aide et la confiance qu il m a toujours accordées. En témoignage de mon infinie reconnaissance et ma profonde gratitude. Mes deux sœurs Hanane et Ouissal : Vous êtes une partie de moi-même, alors, trouvez dans ce travail l expression de mes vœux les plus ardents de bonheur et de réussite. Mon chère amie et camarade de stage Meryem : Pour toi seule, dont la sympathie, la compréhension et le soutien n ont d égal, je dédie ce travail. Briller davantage, sera pour toi mon souhait le Plus cher. Mon cher ami Saad : Pour moi, tu n es pas seulement un ami d enfance mais aussi un frère. Les sacrifices que tu as consentis pour mon bien être sont sans bornes. Que ce travail te traduit ma profonde affection, ma gratitude et mes respects. Tous ceux que j aime et qui m aiment. Yassine II

3 Dédicaces Je dédie ce travail : A ma mère, pour son amour, son dévouement sans égal, et son soutien, puisse dieu la garder, A mon père, auquel je dois le plus grand respect pour son expérience, et qui sans ses encouragements en toutes circonstances, ses sacrifices et son soutien jamais je n aurai pu être ce que je suis, A mon cher petit frère Othmane, A mon cher ami et collègue de travail Yassine, pour son soutien, sa présence et ses délicates attentions, A toute ma famille, A tous mes amis et à toutes les personnes qui m ont soutenu de près ou de loin, Meryem III

4 REMERCIEMENTS Avant d entamer ce rapport, nous tenons à témoigner notre profonde gratitude à toutes les personnes qui ont participé de loin ou de près à l élaboration de ce travail. Nos sincères remerciements sont à adresser à notre parrain de stage M. Abdelkader MHAYI, Chef du service des études et de la coordination à la division de l informatique et des méthodes du ministère de la santé, et à M. Saïd ZOUMMANE pour l intérêt et le professionnalisme avec lesquels ils ont suivi la progression de notre travail, et pour leurs aides et conseils fructueux qu ils n ont cessé de nous prodiguer durant toute la durée de notre projet. Nous tenons à exprimer notre profonde gratitude, ainsi que nos vifs remerciements et nos sentiments les plus respectueux à M. Driss GHANAMI, notre professeur, qui a fait preuve de disponibilité à chaque fois que nous avions besoin de son soutien. Son encadrement et ses conseils nous ont été d'un appui considérable. Nos remerciements vont également à M. Samir BENNANI, qui a accepté de nous faire l honneur de présider notre jury, à Mlle Sara BOUCHIKHI, notre rapporteuse de soutenance, ainsi qu à tout le personnel de la division de l informatique et des méthodes du ministère de la santé, qui nous ont soutenu et coopéré avec nous tout au long de notre stage. Enfin nous ne saurions oublier l intégrité du corps enseignant du génie informatique pour nous avoir dispensés une formation de qualité durant ces trois dernières années. IV

5 RESUME Durant les dix dernières années, l informatique décisionnelle a prouvé sa capacité à simuler l avenir et à anticiper les tendances du marché. En effet, elle offre aux responsables la possibilité de maîtriser l information stratégique et de rehausser leurs performances. Notre projet de fin d études au sein du ministère de la santé s aligne parfaitement sur cette vision. L objectif de notre projet est de mettre en place une solution décisionnelle afin de mieux gérer l ensemble des informations médicales et administratives relatives au système d information hospitalier. Nous nous sommes particulièrement intéressés aux services des urgences et des consultations externes. Dans cet intérêt, nous avons veillé à suivre une démarche coopérative de gestion, fondée sur les bons principes de l informatique décisionnelle qui est la méthodologie «GIMSI». Ensuite, tout en respectant les étapes de cette méthode de gestion, nous avons débuté par définir l environnement concernant les besoins du ministère ainsi que les objectifs de notre projet, et avant de nous pencher sur l aspect conceptuel pour la modélisation multidimensionnelle de nos données relatives aux services des urgences et des consultations externes, il a fallu, tout d abord, procéder par rétro-ingénierie de la base de données source afin d établir un modèle conceptuel de données qui nous a été utile pour réaliser notre travail. Nous avons également entamé l élaboration des indicateurs clés et des axes d analyse pour concevoir les modèles multidimensionnels des datamarts «Urgences» et «Consultations Externes». Par la suite, on a entamé la partie relative à la mise en œuvre de notre travail en utilisant la suite Microsoft SQL Server 2008 R2, et ce, en commençant par la phase d extraction, transformation et chargement des données, ensuite la création des cubes OLAP avant de générer les rapports relatifs aux deux services. Le travail réalisé dans notre projet de fin d études constitue un moyen de prédilection des responsables du ministère de la santé qui met à leur disposition de l information pertinente pouvant aider à la bonne prise de décision concernant la gestion hospitalière. V

6 ABSTRACT During the last decade, the business intelligence has proven its ability to simulate the future and to anticipate the market trends. Indeed, it provides to managers the possibility to manage strategic information and to enhance their performance. Our graduation project conducted at the ministry of health aims at the establishment of a Business Intelligence solution so as to manage better medical and administrative information related to the hospital information system (HIS). We were particularly interested in the «Emergencies» and «External Consultations» services. In this interest, we were sure to follow a cooperative approach of project management based on the best fundamentals of the Business Intelligence; this approach is named «GIMSI». By following the steps of this method, we started our project by defining the ministry of health needs so as the objectives of our project, and before we fulfill the conceptual aspect concerning the multidimensional modeling of data, it was necessary to appeal to the reverse engineering of our data source so as to establish a conceptual model that would be helpful for the achievement of our work. Also, we set a list of key performance indicators and the axes of analysis following a serie of interviews with the ministry managers, after which logical multidimensional models were designed. The establishment of such information system requires the use of very specific tools, in our case; we used Microsoft SQL Server 2008 R2. This suite allowed us to go through the extracting, transforming and loading data process, the creation of OLAP cubes and finally the generation of reports and statistics. Thus, our graduation project is a useful way to provide the ministry of health managers relevant information that may assist them in making the right decisions related to the hospitals management. VI

7 ملخص خالل العقد الماضي,أثبت نظام دعم و اتخاذ القرارات قدرته على التنبؤ وتوقع اتجاهات السوق. بالفعل فهو يمنح المسؤولين القدرة على التحكم في المعطيات و الرفع من قيمتها. مشروع تخرجنا في وزارة الصحة يحاذي تماما هذه الرؤية. والهدف من مشروعنا هو تنفيذ حل استقصاء المعلومات من أجل إدارة أفضل لجميع المعلومات الطبية واإلدارية المتعلقة بنظام معلومات المستشفى. نهتم اهتماما خاصا بأقسام الطوارئ و العيادات الخارجية. في هذه المنوال تأكدنا من اتباع نهج تعاوني لإلدارة يدعى GIMSI مبني على المبادئ السليمة لمنهجية استقصاء المعلومات ومع احترام خطوات هذا النهج,حاولنا تسليط الضوء على الجانب الخاص بتصميم النموذجين المتعلقين بقسمي المستعجالت و العيادات الخارجية و ذلك بعد دراسة معمقة للنظم القائمة. بعد ذلك تم تحديد مؤشرات األداء الرئيسية و كذا محاور التحليل لتصميم نموذج شامل متعدد األبعاد. ومن أجل تحقيق هذا المشروع قمنا باستخدام MICROSOFT 00 revre QQS R2 بدأ من مرحلة االستخراج وتحويل وتحميل البيانات ثم خلق مكعبات "OLAP" قبل استخراج التقارير المتعلقة بكل الخدمات. األعمال المنجزة في مشروع تخرجنا تعتبر وسيلة ناجعة لمسؤولي وزارة الصحة من معلومات يمكن أن تساعدهم في اتخاذ القرارات المناسبة الخاصة بإدارة المستشفى. لما توفره لهم VII

8 Liste des figures Figure I-1 : Logo du Ministère de la Santé... 2 Figure I-2 : Organigramme du Ministère de la santé... 3 Figure I-3 : Chaine décisionnelle [7]... 4 Figure I-4 : Modèle en étoile [7]... 6 Figure I-5 : Modèle de schéma en flocon [7]... 7 Figure I-6 : Modèle en constellation [7]... 7 Figure I-7 : Diagramme de Gantt de l avancement Figure I-8 : Organisation de l hôpital [5] Figure II-1 : Diagramme d activités d un passage aux urgences Figure II-2 : Modèle conceptuel de données Figure II-3 : Modèle en étoile du datamart «Urgences» Figure II-4 : Modèle en étoile du datamart consultations externes Figure II-5 : Schéma du Datawarehouse Figure III-1 : Les outils de MS SQL Server 2008 R2 [12] Figure III-2 : Architecture fonctionnelle d Oracle BI Suite [15] Figure III-3 : Fonctionnalités de Pentaho Figure III-4 : Architecture fonctionnelle de la suite Microsoft SQL Server 2008 R2 [13] Figure IV-1 : Processus ETL de la dimension Personnel Sanitaire Figure IV-2 : Processus ETL de la dimension Services Figure IV-3 : Processus ETL de la table de fait «Fait_Urgences» Figure IV-4 : Interface de SSAS Figure IV-5 : Exemple d analyse sur le cube des Urgences Figure IV-6 : Exemple de rapport réalisé à l aide de Report Builder Figure IV-7 : Rapport sur les consultations externes par sexes Figure IV-8 : Un tableau de bord pour les urgences Liste des tableaux Tableau I-1 : Les 10 étapes de la méthode GIMSI [4] Tableau I-2 : Tableau des tâches Tableau II-1 : Description des tables Tableau II-2 : Les dimensions hiérarchiques Tableau II-3 : Axe d analyse Géographie Tableau III-1 : Tableau comparatif des suites décisionnelles choisies Tableau III-2 : Principaux fonctionnalités de MS SQL Server 2008 R2 [13] Tableau III-3 : Architecture technique de la suite MS SQL Server 2008 R2[13] Tableau III-4 : Découpage fonctionnel de MS SharePoint VIII

9 Sigles et abréviations DIM SIH SIS SIG-HO KPI BIDS SSIS SSAS SSRS ETL OLAP BI ERP SGBD OLTP ROLAP MOLAP HOLAP DWH MS OS MDX Division de l informatique et des méthodes Système d information hospitalier Système d information sanitaire Système de gestion hospitalière Key performance indicator (Indicateur de performance) Business Intelligence Development Studio SQL Server Integration Services SQL Server Analysis Services SQL Server Reporting Services Extraction-Transformation-Chargement Online Analytical Processing Business Intelligence Entreprise Resource Planning Système de gestion de bases de données On-Line Transactional Processing Relational OLAP Multidimensional OLAP Hybrid OLAP Datawarehouse (Entrepôt de données) Microsoft Open source Multidimensional Expressions IX

10 Sommaire Introduction... 1 I. Présentation générale du projet Présentation de l organisme d accueil : Objectifs du ministère de la santé : Organisation du ministère de la santé : Division de l informatique et des méthodes : Cadre général du projet : Définition de l informatique décisionnelle : Architecture décisionnelle : Processus d Extraction, Transformation et Chargement : Modélisation dimensionnelle : Serveur OLAP : Cadre spécifique du projet : Contexte du projet : Problématique : Objectifs et démarches : Planning du projet : Identification de l environnement : Système d information sanitaire: Système d information hospitalier : Le progiciel de gestion intégré «KEWAN» II. Conception Analyse de l existant : Retro-Ingénierie : Modèle conceptuel de données Conception multidimensionnelle Détermination des KPI Détermination des axes d analyse Description détaillée des axes d analyse Conception des modèles multidimensionnels III. Présentation des outils utilisés Comparaison des suites décisionnelles : X

11 1.1. Présentation des suites décisionnelles : Tableau comparatif des suites BI : Présentation de la suite Microsoft SQL Server 2008 R2 : Principaux composants et fonctionnalités : Fonctionnalités détaillées par produits : Architecture fonctionnelle : Architecture technique : Stratégie vis-à-vis du monde de la santé Présentation de Microsoft SharePoint IV. Réalisation Phase d extraction, transformation et chargement: Phase de création des cubes OLAP Génération des rapports Génération des tableaux de bord V. Conclusion générale Glossaire Bibliographie Annexe 1 : Méthodologie de conduite de projet GIMSI Annexe 2 : Caractéristiques de l outil DbVisualiser Annexe 3 : L outil Report Builder XI

12 Introduction L'hôpital est un établissement de production des soins. Il utilise à cette fin des ressources humaines, matérielles et financières. Son organisation et sa gestion obéissent à des règles et des procédures qui doivent être claires, précises et bien comprises par l'ensemble des acteurs. La mission et les objectifs de l'hôpital deviennent la finalité première de cette organisation. Le système de santé marocain a réalisé des évolutions notables et ce par l'introduction de nouveaux outils de gestion, et d'autonomie financière pour l'amélioration de la qualité des services. Pour cela, la mise en place d'un système d'information décisionnel s'avère fondamentale comme outil de gestion des différents matériels et ressources et aussi comme outil de prise de décision. A cet égard, la Division de l Informatique et des Méthodes, dans le cadre des objectifs de la réforme hospitalière qui vise à doter l'hôpital public de structures et de méthodes modernes de gestion, opte pour une solution décisionnelle afin de mieux gérer les différents services du système d information hospitalier. On appelle une solution décisionnelle une solution informatique permettant l analyse des données d une entreprise, afin d en dégager des informations qualitatives nouvelles, qui seront la base de décisions, qu elles soient tactiques ou stratégiques. Dans ce cadre s inscrit notre projet de fin d études qui consiste en la mise en place d une solution décisionnelle pour le ministère de la santé afin de mieux gérer l ensemble des informations médicales et administratives relatives au système d information hospitalier. Notre mission a débuté d abord par une étude approfondie de ce dernier ainsi qu une étude des besoins, ensuite, on s est orienté vers l aspect conception suivi par une étude de l outil de travail avant de nous pencher sur la réalisation de notre projet. 1

13 Chapitre 1 I. Présentation générale du projet Afin de mettre en évidence le contexte dans lequel s inscrit notre projet, ce chapitre présente, dans un premier temps, l organisme d accueil dans lequel notre stage a été effectué, le ministère de la santé. Il aborde, dans un second temps une étude bibliographique sur l informatique décisionnelle suivie par le contexte, les objectifs et la planification de notre projet, finalement une étude du système d information de l environnement dans lequel s inscrit notre projet. 1. Présentation de l organisme d accueil : 1.1. Objectifs du ministère de la santé : Figure I-1 : Logo du Ministère de la Santé Le ministère de la santé est chargé de l'élaboration et de la mise en oeuvre de la politique gouvernementale en matière de santé. Il agit, en liaison avec les départements concernés, en vue de promouvoir le bien-être physique, mental et social des habitants. Dans le cadre de la stratégie adoptée par le ministère de la santé et qui consiste à permettre au système national de la Santé de jouer pleinement son rôle, les objectifs suivants doivent être atteints [2] : Moraliser le secteur de la santé. Assurer l'équité de l'offre de soins entre régions et entre le milieu rural et urbain. Faciliter l'accès aux soins pour les plus démunis et surtout pour la population rurale. Rendre au citoyen la confiance dans le système de santé par l'amélioration de l'accueil, l'information, les urgences, la propreté, l'équité, la disponibilité des médicaments, etc. Réduire le coût des soins de santé et des médicaments. Renforcer la veille et la sécurité sanitaire. 2

14 1.2. Organisation du ministère de la santé : La figure I-2 présente l organigramme du ministère de la santé [W1]. Figure I-2 : Organigramme du Ministère de la santé 1.3. Division de l informatique et des méthodes : La Division de l informatique et des Méthodes (DIM) est chargée de : Animer les activités informatiques du ministère par l élaboration et la gestion d un schéma directeur ainsi que par des travaux d études et de réalisation. Apporter son appui technique en matière d informatisation aux services centraux et aux services extérieurs. Définition des besoins du Ministère de la Santé en fournitures informatiques en concertation avec les utilisateurs. Gestion de l ensemble de la documentation technique du Ministère de la Santé. 3

15 2. Cadre général du projet : Le présent projet vise à mettre en place une solution d aide à la décision et cadre ainsi avec les systèmes d information décisionnels (SID). Pour mieux comprendre les concepts inhérents à ce domaine, nous étions amenées à mener une étude bibliographique que nous présentons dans ce qui suit Définition de l informatique décisionnelle : Avant de nous pencher sur les composants de la chaine décisionnelle, il est important de définir l informatique décisionnelle ou la BI (Business intelligence) et parfois appelée tout simplement «le décisionnel». Elle peut être définie comme l'exploitation des données de l'organisme dans le but de faciliter la prise de décision par les décideurs, c'est-à-dire la compréhension du fonctionnement actuel et l'anticipation des actions pour un pilotage éclairé de l'organisme. Les outils décisionnels sont basés sur l'exploitation d'un système d'information décisionnel alimenté grâce à l'extraction de données diverses à partir des données de production, d'informations concernant l'organisme ou son entourage et de données économiques Architecture décisionnelle : Une architecture BI, illustrée par la figure I.3, est un ensemble de concepts, de méthodes, de technologies et d outils (logiciels ou matériels) permettant de répondre aux besoins stratégiques de l entreprise. Figure I-3 : Chaine décisionnelle [7] Cette architecture fait intervenir l entrepôt de données ou datawarehouse, qui peut être défini comme un point de stockage de toutes les données utilisées par le système pour 4

16 analyser les informations. C est un ensemble de données historisées variant dans le temps, organisé par sujets, consolidé dans une base de données unique, géré dans un environnement de stockage particulier, aidant à la prise de décision dans l entreprise. [9] Cet entrepôt rassemble des données issues de plusieurs sources hétérogènes (bases de production de l'entreprise, fichiers plats, documents web, etc.). Ces données sont extraites, transformées et chargées au moyen d outils ETL (Extraction, Transformation, Loading) durant la phase d alimentation. Le Datawarehouse est généralement constitué de plusieurs Datamarts qui sont des petits magasins de données. Chaque Datamart concerne un domaine bien particulier comme la vente, l achat ou la finance. Pour permettre leur analyse interactive et rapide, les données d un entrepôt sont ensuite représentées de manière multidimensionnelle sous forme de cubes de données et analysées par des serveurs OLAP que nous allons présenter par la suite. Des générateurs de rapport sont également utilisés durant la phase d analyse afin de permettre aux utilisateurs finaux ou décideurs de mieux appréhender et interpréter les résultats d'analyses Processus d Extraction, Transformation et Chargement : Les processus ETL (Extraction, Transformation et Chargement) prennent en charge la récupération des données depuis l'ensemble des sources opérationnelles existantes et de les charger vers le système décisionnel: Extraction des données des bases de données opérationnelles (ERP, SGBD, fichiers, etc.) Transformation de ces données pour nettoyer, conformer, standardiser, documenter et corriger. Chargement des données dans le système décisionnel: Datawarehouse, Datamart, ou Cube Modélisation dimensionnelle : Un projet décisionnel comprend très souvent la mise en place d un datawarehouse. Sa modélisation est un travail important qui n autorise pratiquement aucune erreur. Même sur deux projets traitant les mêmes données, on peut obtenir deux modélisations pertinentes très différentes. Ceci vient du fait qu une modélisation décisionnelle dépend étroitement des besoins du client et des objectifs du projet décisionnel. La modélisation de l entrepôt de données peut suivre l un des modèles multidimensionnels de construction de données, à savoir le modèle en étoile, le modèle en flocon ou le modèle en constellation. Ces modèles font intervenir une table de faits ainsi que des tables de dimensions. 5

17 En effet, la table de faits contient les données (faits) qui représentent la valeur des mesures (KPI) sur lesquelles va porter l analyse, quant aux dimensions, elles présentent les axes avec lesquels on veut faire l analyse. On trouve par exemple une dimension client, une dimension produit, etc. Schéma en étoile Un modèle en étoile se caractérise par la présence de branches autour de la table de fait. C est une façon de mettre en relation les dimensions et les faits dans un entrepôt de données. Le principe consiste à ce que les dimensions soient directement reliées à une table de fait. Dans le schéma en étoile, la table de fait contient les clés primaires des tables de dimensions qui sont reliées avec elle. Le schéma suivant montre un exemple d un schéma en étoile avec une table de fait et cinq tables de dimensions. Figure I-4 : Modèle en étoile [7] Schéma en flocon: Un autre modèle de mise en relation des dimensions et des faits dans un entrepôt de données est le modèle en flocon de neige. Le principe étant qu'il peut exister des hiérarchies de dimensions et qu'elles soient reliées à la table de faits. Avec ce schéma, chacune des dimensions est décomposée selon sa hiérarchie. Par exemple: Date, Mois, Année. La figure ci-dessous montre un exemple d un schéma en flocon de neige. 6

18 Figure I-5 : Modèle de schéma en flocon [7] Modèle en constellation: La modélisation en constellation consiste à utiliser plusieurs modèles en étoiles et qui ont des tables de dimensions communes. Un modèle en constellation comprend donc plusieurs tables de faits et des tables de dimensions communes ou non à ces tables de faits Serveur OLAP : Figure I-6 : Modèle en constellation [7] Le serveur OLAP ou le serveur d analyse est un serveur de base de données multidimensionnelle. Il est opposé au serveur OLTP et a pour but d'organiser les données à analyser par domaine/thème et d'en ressortir des résultats pertinents pour le décideur. 7

19 Il existe trois approches pour la modélisation d un datawarehouse : MOLAP : Multidimensional OLAP - La structure de stockage est en cube. - Accès direct aux données dans le cube. ROLAP : Relational OLAP - Les Données sont stockées dans un SGBD relationnel. - Un moteur OLAP permet de simuler le comportement d'un SGBD multidimensionnel. HOLAP : Hybrid OLAP - Les données sont stockées dans un SGBD relationnel (données de base). - La structure de stockage est en cube (données agrégées). 3. Cadre spécifique du projet : 3.1. Contexte du projet : Le ministère de la santé dispose d un système d information qui se compose de : Système d information sanitaire. Système d information Ressources Humaines. Système d information des marchés financiers. Système d information des équipements. Dans le cadre de l amélioration de son système d information hospitalier, le ministère de la santé a mis en place un projet pour «la fourniture et installation de progiciels pour le système d information hospitalier avec intégration», le projet concerne cinq hôpitaux de cinq villes du pays, une société espagnole maître d ouvrage a implanté en premier lieu un progiciel nommé «KEWAN» à l hôpital Hassan II d Agadir avant de poursuivre l implantation dans les quatre sites restants. [3] Puisque toutes les activités du ministère se présentent sous forme de projets et que la bonne conduite de ces derniers et la gestion efficace des différentes ressources est l objectif de tout organisme, la nécessité d une vision d ensemble des activités et d un suivi précis acquiert toute son importance dans la stratégie du ministère. A cet égard, le ministère de la santé a jugé nécessaire d améliorer les services de son système d information par la mise en place d une solution d aide à la décision afin d assurer une gestion efficace des ressources matérielles, financières et humaines. Pour ce qui est de notre travail, nous nous sommes focalisés sur l aspect hospitalier. De ce fait, notre projet est concentré autour du système d information hospitalier Problématique : Dans le cadre de la réforme hospitalière qui contribue au déploiement des fondations de l hôpital de demain, le ministère de la santé fournit des efforts considérables pour améliorer le niveau de la santé au Maroc et améliorer son système d information de gestion hospitalière 8

20 «SIG-Ho». Ce dernier occupe une place prépondérante dans le système de santé marocain et permet au ministère de la santé de regrouper, classifier et emmagasiner l information qui pourrait être utile pour les activités futures du ministère. Malgré les efforts notables du ministère de la santé, force est de constater aujourd hui, le système de santé marocain souffre de quelques dysfonctionnements tels que la difficulté d accès aux soins, la gestion non satisfaisante des hôpitaux, et aussi les difficultés liées aux ressources humaines. A cet égard, le ministère de la santé a mis en évidence le besoin d intégrer l aspect décisionnel au système d information existant afin de mieux gérer toutes les données en dégageant des informations qualitatives nouvelles qui seront la base de décisions importantes telles que l octroi des budgets par centre hospitalier, la répartition du personnel sur les hôpitaux, le besoin des équipements médicaux par centre hospitalier, etc. L intégration de ce type de solutions au ministère de la santé va permettre le développement de ce dernier sur le niveau technologie de l information et va lui fournir des statistiques permettant le bon suivi des différentes activités hospitalières. Tâche qu on ne saurait effectuer sans avoir en main des indicateurs clés. A cet égard, s annonce la nécessité et le besoin d établir des KPI (Key performance indicator) afin que les responsables puissent en extraire des informations qui leur serviront au meilleur accomplissement de leurs objectifs Objectifs et démarches : Nos objectifs, vis-à-vis de la problématique est de fournir un outil décisionnel qui permettra aux responsables du ministère de la santé de: Contrôler la répartition des budgets aux différents établissements de santé. Prévoir tout manque de ressources humaines ou matérielles dans les services des établissements sanitaires. Visualiser des rapports sur des épidémies données, leurs taux et zones de propagations. Avoir une image sur l aspect gestionnaire des centres hospitaliers : retards des rendezvous, etc. Concernant la démarche du projet, nous avons adopté une démarche qualité de conduite de projets appelée GIMSI, qui est une méthode coopérative et complète de conception de systèmes d'aide à la décision. Cette méthode définit un cadre méthodologique afin de mieux formaliser les conditions de réussite des projets tableaux de bord et privilégie la coopération et le partage de la connaissance. [4] En effet, notre choix est dû à plusieurs raisons : La méthode GIMSI permet de réaliser le projet décisionnel dans sa totalité, de la conception à la mise en œuvre. Les tableaux de bord GIMSI sont orientés aux métiers de pilotage, ce qui est en parfait accord avec la finalité de notre projet. GIMSI est une approche centrée sur le décideur. 9

21 L utilisation de GIMSI est gratuite. La méthode s intéresse aussi à l aspect développement durable du système. La méthode GIMSI est structurée en 10 étapes bien identifiées, regroupées en 4 phases thématiques : Tableau I-1 : Les 10 étapes de la méthode GIMSI [4] 1- Identification Quel est le contexte? 2- Conception Que faut-il faire? 3- Mise en œuvre Comment le faire? 3-Amélioration permanente Le système correspond-il toujours aux attentes? Etape 1 : Environnement de l'entreprise Analyse de l'environnement économique et de la stratégie de l'entreprise afin de définir le périmètre et la portée du projet. Etape 2 : Identification de l'entreprise Analyse des structures de l'entreprise pour identifier les processus, activités et acteurs concernés. Etape 3 : Définition des objectifs Sélection des objectifs tactiques de chaque équipe en fonction de la stratégie générale Etape 4 : Construction du tableau de bord Définition du tableau de bord. Etape 5 : Choix des indicateurs Choix des indicateurs en fonction des objectifs choisis, du contexte et des acteurs concernés Etape 6 : Collecte des informations Identification des informations nécessaires à la construction des indicateurs Etape 7 : Le système de tableau de bord Construction du système de tableau de bord, contrôle de la cohérence globale Etape 8 : Le choix des progiciels Elaboration de la grille de sélection pour le choix des progiciels adéquats Etape 9 : Intégration et déploiement Implantation des progiciels, déploiement à l'entreprise Etape 10 : Audit Suivi permanent du système Nous donnons plus de détails sur cette méthode dans l annexe 1. 10

22 3.4. Planning du projet : Afin de mieux organiser notre projet, nous avons présenté sous forme de diagramme de Gantt l ensemble des tâches ainsi que leurs durées, tout en respectant la méthode GIMSI adoptée pour la réalisation du projet. Le tableau ci-dessous récapitule l ensemble des tâches ainsi que leurs durées : Tableau I-2 : Tableau des tâches N Nom Durée Début Fin Prédécesseurs 1 Identification 19 jours 07/02/ /03/ Etude de l environnement 12 jours 07/02/ /02/ Formation 15 jours 13/02/ /02/ Formation SSIS 5 jours 13/02/ /02/ Formation SSAS 5 jours 20/02/ /02/ Formation SSRS 5 jours 27/02/ /03/ Conception 18 jours 05/03/ /04/ Analyse de l existant et KPI 7 jours 05/03/ /03/ Modélisation multidimensionnelle 11 jours 14/03/ /03/ Mise en œuvre 31 jours 29/04/ /05/2012 7, 3 11 Processus ETL 10 jours 29/04/ /04/ Cubes OLAP 7 jours 12/04/ /04/ , 5 13 Reporting 14 jours 23/04/ /05/ , 6 14 Amélioration 5 jours 11/04/ /07/ Audit du système et Formation 5 jours 11/04/ /04/ Rédaction du rapport 57 jours 01/04/ /05/2012 Le graphique ci-dessous (Figure I-7) schématise le déroulement des différentes phases pendant toute la durée du stage. Des avances et des retards sur des tâches ont été marqués, la première phase d identification est marquée par une avance de 2 jours, la phase de conception a connu un retard au niveau de l analyse de l existant à cause de la rétro-ingénierie de la base de production, cette étape était imprévisible et nous a couté 5 jours, enfin la phase de mise en œuvre a couté 2 jours de plus à cause de certains problèmes d insertions lors du processus ETL. 11

23 Figure I-7 : Diagramme de Gantt de l avancement 4. Identification de l environnement : 4.1. Système d information sanitaire: Le système d information sanitaire peut être défini comme un système d information global regroupant tous les types d acteurs et ressources de santé. Il est structuré comme suit: Réseau des soins de santé de base: Sous-système d information SMI/PF : Santé maternelle et infantile, planification familiale, hygiène scolaire et universitaire, information et communication. Sous-système d information des soins curatifs. Sous-système d information de la surveillance épidémiologique. Système d information de gestion des hôpitaux : SIG-HO. Mortalité et morbidité. Enquêtes et études Système d information hospitalier : Le Système d Information Hospitalier (SIH) est un système permettant un traitement intégré de l information, garantissant sa cohérence et son intégration dans un milieu 12

24 hospitalier. Le SIH est caractérisé par la multiplicité et diversité des entités fonctionnelles qu il met en jeu. Les différentes entités fonctionnelles connectées par un Système d information hospitalier sont présentées dans la figure I-8 : Figure I-8 : Organisation de l hôpital [5] 4.3. Le progiciel de gestion intégré «KEWAN» KEWAN, le PGI édité par une société espagnole spécifique pour le domaine sanitaire et qui intègre l ensemble des services hospitaliers ainsi que la logistique, les finances et d autres domaines, a été la solution choisie par le Ministère de la Santé du Maroc pour la gestion informatisée d un groupe d hôpitaux publics desquels l Hôpital Hassan II d Agadir est à la tête. Dans ce chapitre, nous avons pu présenter brièvement le ministère de la santé ainsi que la DIM. Ensuite, nous avons précisé le cadre général et spécifique de notre projet, avant de nous pencher sur une étude des SIG-HO. Il est à noter que notre projet entre dans le cadre d un des grands projets au Maroc mené par le Ministère de la santé, afin de permettre au système national de santé de jouer pleinement son rôle, et ce en améliorant ses services, à commencer par son système d information pour s offrir une meilleure ouverture sur les différents établissements sanitaires du pays. 13

25 Chapitre 2 II. Conception Dans ce chapitre, nous présenterons le cœur de notre travail qui consiste en la conception de l entrepôt de données, il s agit en effet de la deuxième phase de la méthode de gestion projet GIMSI intitulée «Conception». Pour ce faire, nous débuterons par présenter un modèle conceptuel de données établi par rétro-ingénierie, ensuite nous détaillerons les indicateurs recueillis ainsi que les différentes dimensions et leurs hiérarchies et nous clôturons ce chapitre par le schéma de notre conception multidimensionnelle. 1. Analyse de l existant : Cette phase correspond à la quatrième étape de la méthodologie de conduite de projet GIMSI : «Construction du tableau de bord». Elle vise à analyser la structure du fond du tableau de bord des décideurs et la relation entre les informations. Les données sur lesquelles portera notre analyse sont issues de la base de données SQL Server relative au progiciel de gestion intégré «KEWAN» implémenté dans l hôpital Hassan II d Agadir. La base de données en question contient plus de 1700 tables dont la plupart ont des noms qui ne fournissent aucune information sur leurs contenus, et les noms des champs sont en langue espagnole, de plus aucune description des tables n est disponible. Or l établissement des indicateurs clés et la conception de notre entrepôt de données nécessitent une description des tables de la base de données source afin d en extraire les informations qui nous seront utiles ainsi que les relations entre eux. De ce fait, on a été amené à procéder par rétro-ingénierie afin d établir un modèle conceptuel des données. Vu le grand nombre des tables de la base de données et la durée de notre stage qui se posent comme des contraintes majeures, nous nous sommes intéressés aux services relatifs aux urgences et aux consultations externes. En effet, notre choix s est penché vers le service des urgences vu sa particularité comme étant le service actif jour et nuit et qui accueille le plus grand nombre de patients, par la suite, sa gestion et son amélioration est d une grande importance. Notre deuxième choix concerne l aspect des consultations externes, car ce dernier reflète aux acteurs de notre solution l image de gestion de l établissement sanitaire en question quant aux rendez-vous, leur planification et leur respect par le personnel. 14

26 1.1. Retro-Ingénierie : La rétro-ingénierie ou reverse engineering, également appelée rétro-conception, est l'activité qui consiste à étudier un objet pour en déterminer le fonctionnement interne ou la méthode de fabrication [W3]. Pour réaliser notre rétro-ingénierie, il a fallu relever les relations existantes entre les tables de la base de données, nous avons utilisé l outil DbVisualizer qui offre dans sa version gratuite la fonctionnalité d affichage des contraintes d intégrité référentielles entre les tables d une base de données. Une description de cet outil est présentée dans l annexe 2. Nous avons cherché les tables inhérentes aux urgences et aux consultations externes, pour dégager les relations entre les différentes tables, nous nous sommes basés également sur l existence ou non des clés communes grâce à l outil DbVisualizer Une documentation autour de ces deux services nous a été fournie pour nous aider à comprendre l intérêt des différents champs. Le schéma si dessous résume les principales étapes du passage d un patient aux urgences : 15

27 Figure II-1 : Diagramme d activités d un passage aux urgences Quant au service des consultations externes, on y retrouve les patients passés par le service des urgences et dont le diagnostic a nécessité une consultation externe chez un spécialiste. Le patient ramène une feuille de référence et se dirige vers le service approprié dans le centre des consultations externes le jour du rendez-vous. Les consultations externes peuvent aboutir soit à une hospitalisation du patient, un transfert à un autre centre ou bien un suivi du patient ce qui donne naissance à un deuxième rendez-vous. Notre analyse a abouti aux tables EMEP et APPO qui contiennent les données relatives aux urgences et aux consultations externes. Par la suite les tables en relation avec EMEP et APPO ont été dégagées, puis une analyse approfondie de ces données s est avérée 16

28 nécessaire afin d éliminer les tables vides et de garder les tables qui contiennent les informations pertinentes Modèle conceptuel de données La rétro-ingénierie nous a mené à établir un modèle conceptuel de données qui a permis de représenter et de mettre en clair les données relatives aux deux services auxquels nous nous intéressons, la figure qui suit contient les principales tables auxquelles a abouti notre rétro-ingénierie. 17

29 Figure II-2 : Modèle conceptuel de données 18

30 La description des tables est donnée dans le tableau suivant : Tableau II-1 : Description des tables Nom de la table Personnes Patients Geographie Cent_Serv_Activ Episode Episode_Service Diagnostiques Urgences Sortie_Dest Motif_Sortie Motif_Admis Description Contient toutes les informations concernant le personnel de l hôpital et les patients : Nom, Prénom, sexe, date de naissance, etc. Contient des informations relatives aux patients de l hôpital : Date de prise en charge, Adresse, groupe sanguin, poids, etc. Contient des pays tels que : Maroc, Belgique, Espagne, France, Italie. Le Maroc avec plus de détails sur les régions, les villes et les provinces. Cette table contient des champs relatifs aux centres, les services de chaque centre, et les types d activités de chaque service tel que : Chirurgie générale, Cardiologie, etc. C est une table qui contient toutes les épisodes, une épisode étant une entrée à l hôpital, un patient peut avoir plusieurs épisodes s il est hospitalisé plusieurs fois. Elle contient le type d activité relatif à l épisode (Urgences, Accouchement ), la clé du patient, la date de début et de fin de l épisode, etc. Cette table stocke le service où est entrée chaque épisode, d autre informations telles que la date d entrée, etc. Dans cette table se trouve le diagnostique de chaque épisode et le code du médecin ayant relevé ce diagnostique. C est la table qui concerne les entrées en urgences, elle contient le code de l épisode en question, le code du degré d urgence, de la destination en sortie d urgences et du motif d admission en urgences, etc. Contient le code de la destination en sortie d urgences, et la description de la sortie : Domicile, Hospitalisation, Consultation externe, Mort, etc. Contient le code du motif de la sortie des urgences, et sa description : Mort, Guérison, etc. Contient le code du motif d admission en urgences et sa 19

31 description : Intoxication, Accident de travail, Maladie, etc. Degre_Urg Contient le code du degré de l urgence et sa description : Basse, Moyenne, Haute. Services Personnel_Sanit Consul_Ext Cahier_Consul Resultat_RV Consul_Echec Consul_Type Consul_motif Clip Consul_Etat Contient tous les services de l hôpital, le code et la description correspondante. Contient Les informations qui concernent les médecins, leurs codes dans la table Personnes, le code du service auquel le médecin appartient. C est la table qui contient les informations qui concernent les consultations externes, pour chaque épisode on trouve son code dans la table Cahier_Consul et le code du patient. Il s agit de la table des rendez-vous, c est dans cette table qu on trouve les dates des rendez-vous, la date et l heure dans lesquelles le patient a pris le rendez-vous, etc. Il s agit de la table des résultats d un rendez-vous, dans laquelle nous trouvons les différents résultats qui peuvent être soit un changement de traitement, un transfert à un autre centre, etc. Cette table contient les raisons pour lesquelles peut échouer un rendez-vous, à savoir non présentation du patient ou du médecin, ou décès du patient. Les différents types de rendez-vous sont stockés dans cette table. Pour chaque rendez-vous, le motif est stocké dans cette table. Dans cette table, un numéro de document est attaché à chaque patient qui vient d entrer à l hôpital. Cette table contient les différents états possibles d un rendez-vous, à savoir : Réalisé, En attente, etc. 2. Conception multidimensionnelle 2.1. Détermination des KPI Le DWH doit contenir des informations utiles servant à extraire des mesures intitulées des KPI ou des indicateurs clés. Afin de recenser l ensemble de ces informations, nous nous 20

32 sommes basés sur les informations recueillies suite à une série d interviews auprès du ministère de la santé. Cette phase correspond à la cinquième étape de la méthode de conduite de projet GIMSI : «Choix des indicateurs», cette étape est présentée plus en détail dans l annexe 1, aussi bien que les critères auxquels doivent répondre ces indicateurs clés. Nous avons recensé un ensemble d indicateurs clés qui couvrent tous les besoins du ministère de la santé en matière de prise de décisions, relativement aux services des urgences et des consultations externes, ces indicateurs sont les suivants : Urgences : Nombre des patients. Le suivi de cet indicateur permettra d évaluer le nombre des patients servis en urgence, il permettra aux décideurs d avoir une vision sur plusieurs axes d analyse qui seront détaillés par la suite, on distinguera à titre d exemple : Le nombre des patients appartenant à une tranche d âge donnée et pour qui on a relevé un diagnostic donné. L analyse de cet indicateur par rapport à l axe du temps permettra de suivre l activité du service des urgences à travers le temps, d en dégager des informations telles que les jours de la semaine pendant lesquels on constate un grand nombre d admission en urgence, et la croissance de ce nombre dans le temps nécessitera l engagement de nouvelles ressources matérielles et humaines pour garantir les soins en urgences pour tout le monde. Un autre exemple, relatif à l évaluation du nombre des patients arrivés en ambulance, permet aux responsables du ministère de mieux gérer l octroi des budgets en analysant le besoin des centres hospitaliers en termes de ressources financières. Moyenne quotidienne et mensuelle des patients servis en urgences. Il s agit de la mesure précédente mais en terme de moyenne quotidienne et mensuelle, il est plus pratique de pouvoir faire des analyses sur des moyennes, car il est facile de faire des constatations quant au changement de ces mesures, ces indicateurs fournissent plus d informations même en absence de l axe du temps. Exemple : - La moyenne quotidienne des femmes admises en urgences à cause d une violence. - La moyenne mensuelle des enfants morts en urgence. D autre part, l analyse de cet indicateur permet de dégager, par exemple, la moyenne quotidienne ou mensuelle des patients servis en urgence atteints de la tuberculose ou bien de la cholera, ainsi que leurs emplacements. De ce fait, cet indicateur peut servir aux responsables comme moyen de suivre l évolution de certaines épidémies ainsi que leurs zones de propagation. Nombre Patients avec Sortie des Urgences. 21

33 Cet indicateur calcule le nombre de patients qui sont sortis des urgences. Contrairement aux indicateurs précédents, cette mesure ne prend pas en considération les cas qui sont toujours en service des urgences au moment de l analyse. Moyenne quotidienne et mensuelle des patients avec sortie des urgences. Ce sont les moyennes quotidiennes et mensuelles relativement à la mesure précédente. Consultations externes : Nombre des consultations externes. C est la mesure qui concerne le nombre des patients dont le diagnostic au service des urgences nécessite une consultation externe chez un spécialiste, les consultations externes se font en dehors du centre hospitalier, dans le cas de l hôpital HASSAN II d Agadir, c est le centre de diagnostic qui est chargé de recevoir les patients en consultations. L analyse de cette mesure par rapport aux services de l hôpital permet aux responsables de prévoir tout manque de ressources humaines ou matérielles dans les services d un établissement sanitaire. Ainsi lorsqu on remarque une augmentation du nombre des consultations externes dans un service donné, les responsables devraient affecter plus de personnel sanitaire dans ce service et fournir plus de ressources matérielles comme les équipements médicaux, vis-à-vis des centres de consultations externes. Retard rendez-vous. C est l indicateur qui mesure la durée en jours entre la date d entrée du patient en urgences et la date du rendez-vous de la consultation externe, à travers cette mesure on juge la gestion des rendez-vous du centre hospitalier, ce qui reflète l image de ce dernier. Par exemple, les retards des rendez-vous doivent être en fonction de la gravité des cas qui se présentent en urgences, ainsi un rendez-vous d un cas de gravité moyenne doit être retardé par rapport à celui d un patient présentant un état plus grave. Ainsi l analyse de cet indicateur par rapport au personnel d un hôpital permet d évaluer la disponibilité ou le besoin en termes de médecin et d infirmiers ce qui pourrait expliquer aux responsables du ministère de la santé les retards des rendez-vous. De ce fait, ils affecteraient plus de personnel afin d améliorer la qualité de gestion des établissements sanitaires Détermination des axes d analyse L analyse des indicateurs clés recueillis auprès des responsables du ministère de la santé va être effectuée selon différents axes d analyse. Ces derniers ont été élaborés selon le besoin des responsables et aussi selon la disponibilité des données. Suite à l analyse des besoins qu on a menée, il a été nécessaire de prévoir la création des dimensions suivantes et qui sont relatives aux services des urgences et des consultations externes : 22

34 - Temps. - Age. - Sexe. - Services. - Personnel sanitaire. - Géographie du patient. - Diagnostique. - Centre. - Motif d admission en urgences. - Motif de sortie des urgences. - Destination en sortie d urgences. - Degré d urgence. - Cas judiciaire oui ou non. - Cas ouvert oui ou non. - Cas nouveau oui ou non. - Affiliation - Type du rendez-vous. - Date de création du rendez-vous. - Date du rendez-vous. - Etat du rendez-vous. - Résultat du rendez-vous. - Agenda. La prise en considération des différentes dimensions et de leurs hiérarchies s avère d une grande importance car elle permet d analyser les données avec plus de précision et à un niveau de granularité très fin. Parmi les dimensions citées ci-dessus, on a pu repérer quelquesunes hiérarchiques, le tableau suivant nous donne la liste de ces dimensions avec leurs hiérarchies. Tableau II-2 : Les dimensions hiérarchiques Dimensions Temps Services Géographie du patient Diagnostique Age Hiérarchie Année => Semestre => Trimestre => Mois => Jour. Centre => Zone => Service => unité. Pays => Région => Provence => Département => Provence par département. Diagnostic de fréquentation => Diagnostique détaillé. Rang âge => âge. 23

35 2.3. Description détaillée des axes d analyse Dans cette partie, nous nous intéresserons à la description détaillée des axes d analyse cités auparavant. En effet, cette description nous sera d une très grande utilité lors de la phase d extraction, transformation et chargement des données de la base de données source. Ci-dessous, la description des axes d analyse Géographie et Temps : La dimension Géographie: Nous nous sommes intéressés à cet axe qui permet de faire l analyse de l ensemble des indicateurs selon la géographie, et aussi avec un niveau de précision élevé, compte tenu de la hiérarchisation de cette dimension. Cette table de dimension se caractérise par le fait qu elle est commune aux services des urgences et des consultations externes. Le tableau qui suit capitalise l ensemble des informations relatives à cette table de dimension : Tableau II-3 : Axe d analyse Géographie Axe de l analyse: Géographie Identifiant Dim_Geographie Description Cette dimension permet de faire les différentes analyses selon les pays, region, provence,etc. Sources de données Créée à partir de la table Geographie Attributs Terr_id - Clé primaire de la table Dim_Geographie. - Type de données: Int. - Source de données: Geographie. Terr_idfath - Correspond à l identifiant de la région à laquelle appartient celle de la ligne. - Type de données: int. - Source de données: Geographie. terrcode - Attribut indiquant le code de la région. - Type de données: Char(15) - Source de données: Geographie. territoire - Attribut indiquant le nom de la région ou de la ville,etc. - Type de données: Char(50) - Source de données: Geographie. La dimension Temps: Toutes nos analyses se font par rapport à l axe du temps dans le but de visualiser des rapports périodiques. La possibilité d effectuer les analyses des différentes mesures selon l axe du temps et selon un niveau de granularité très fin, est d une très grande importance dans le domaine des urgences et des consultations externes, compte tenu de la hiérarchisation de cet axe qui se présente comme suit: Année => Semestre => Trimestre => Mois => Jour. 24

36 2.4. Conception des modèles multidimensionnels Cette phase nous place dans la septième étape de la méthodologie de conduite de travail GIMSI «Système de tableau de bord». Nous avons adopté une approche ascendante pour la construction de notre entrepôt de données. «Cette approche nommée «Bottom-Up» consiste à aller du bas vers le haut, autrement dit, commencer par concevoir les datamarts et les regrouper par la suite jusqu à l obtention du datawarehouse» [W4]. Dans notre cas, il s agit de la construction des deux datamarts des urgences et des consultations externes. Choix du modèle multidimensionnel : Nous avons présenté dans le deuxième chapitre les différents schémas d un DWH : en étoile et en flocon. Dans notre cas nous avons opté pour le modèle en étoile, qui est le modèle classique. Il est considéré comme étant le modèle le plus simple et qui offre une grande facilité de navigation. Nous avons choisi ce modèle pour plusieurs raisons à citer : les requêtes sont plus rapides sur un schéma en étoile. L adaptabilité de ce modèle aux cardinalités 1-n entre la table de fait et les tables de dimensions, ce qui est le cas pour les relations entre les faits et les dimensions que nous avons relevés. l ETL est plus simple avec un schéma en étoile. L espace occupé par les tables de dimension est négligeable devant celui de la table des faits, en effet la majorité des tables de dimensions que nous avons recueillies ne sont pas volumineuses. Performances : Nombre de jointures limité, gestion des données creuses. Bien que le modèle en étoile présente quelques inconvénients comme la redondance dans les dimensions, surtout dans les dimensions qui présentent une hiérarchie, mais il s agit du modèle le plus adapté à notre cas. Datamart «Urgences»: La table de fait «Fait_Urgences» contient des données issues de tables sources différentes, relatives au passage des patients par les urgences, telles le numéro de l épisode, la date d arrivée, le degré d urgence, la cause de l urgence, ainsi que les informations personnelles du patient telles que son âge, la zone géographique à laquelle il appartient, son sexe, etc. Les données servant d axes d analyse sont saisies en tant que clés étrangères référant à des tables de dimensions qui contiennent l intégrité des données de chaque dimension. La figure suivante représente le modèle multidimensionnel de ce datamart. 25

37 Dim_CSTA Dim_Afiliation Dim_Sexe Id_Sexe Sexe CSTA_Id CENT_Id CENTRE SERV_Id SERVICE TACTCODE TACT CSTA Afiliation_Id Afiliation Dim_UrgGrade UrgGrade_Id UrgGrade Dim_EpisCasNouv EpisCasNouv_Id EpisCasNouv Dim_UrgCause UrgCause_Id UrgMotif Dim_Centre centre_id centre Dim_DestSortieUrg Destination_Id DestinationSortie Fait_Urgences EPIS_KEY EpisOuvert_Id EpisCasNouv_Id EpisCasJud_Id EPIS_DATE_INIT CSTA_Id DestinationSortie_Id MotifSortie_Id UrgCause_Id UrgGrade_Id Id_Sexe Age_Id centre_id terr_id Diag_Id Afiliation_Id Dim_EpisCasJud EpisCasJud_Id EpisCasJud Dim_EpisOuvert EpisOuvert_Id EpisOuvert Dim_Age Age_Id Age RangAge_Id RangAge Dim_Diag Diag_Id diagdesc diagtype Diag_IdFath Dim_Geographie terr_id terr_idfath terrcode territoire Dim_MotifSortieUrg MotifSortie_Id MotifSortie Dim_Temps DATE ANNEE SEME SEMEDESC TRIM TRIMDESC MOIS MOISDESC DATEDESC Figure II-3 : Modèle en étoile du datamart «Urgences» Datamart «Consultations Externes»: D autre part, nous avons construit le modèle multidimensionnel du Datamart «Consultations Externes» à l aide d une table de fait reliée à treize tables de dimensions. La table de fait nommée «Fait_Consul.Ext» contient des données qui proviennent de différentes tables sources différentes, elles permettent de calculer les indicateurs relatifs aux consultations externes, chaque entrée est un épisode identifie par un code. Un épisode a une date d arrivée, un état de rendez-vous, un résultat de rendez-vous, un type de rendez-vous ainsi qu un retard du rendez-vous. 26

38 La table de fait «Fait_Consul.Ext» contient les clés primaires de toutes les tables de dimensions avec lesquelles elle est liée. Dim_Temps DATE ANNEE SEME SEMEDESC TRIM TRIMDESC MOIS MOISDESC DATEDESC Dim_PersonnelSani PersSani_Id Id_Sexe PersNomComplet Dim_CSTA CSTA_Id CENT_Id CENTRE SERV_Id SERVICE TACTCODE TACT CSTA Dim_Sexe Id_Sexe Sexe Dim_TypeRV Id_TypeRV Type_RV Dim_Geographie Fait_Consul.Ext EPIS_KEY PERS_KEY PersSani_Id Id_Age Id_Sexe terr_id BOOK_KEY Date_RV Id_Prestation CSTA_Id Id_EtatRV Id_TypeRV Id_ResultatRv DIAG_KEY BOOKDATEBOOK Id_RVProg Agenda_Id Jours_Retard Dim_ResultatRV Id_ResultatRv Resultat_RV terr_id terr_idfath terrcode territoire Dim_Diag Diag_Id diagdesc diagtype Diag_IdFath Dim_Agenda Agenda_Id Agenda_Nom Dim_RVProg Id_RVProg RendezVs_Prog Dim_EtatRV Id_EtatRV EtatRV Dim_Age Age_Id Age RangAge_Id RangAge Dim_Prestation Id_Prestation Prestation_Id_Par Prescode Prestation Figure II-4 : Modèle en étoile du datamart consultations externes Le Datawarehouse: La conglomération des deux Datamarts «Urgences» et «Consultations Externes» donne le modèle multidimensionnel de notre datawarehouse modélisé par un schéma en constellation qui relie les deux tables de faits et les tables de dimensions partagées. 27

39 28 Rapport Projet de Fin d Etudes Figure II-5 : Schéma du Datawarehouse Dim_Afiliation Afiliation_Id Afiliation Dim_Age Age_Id Age RangAge_Id RangAge Dim_Agenda Agenda_Id Agenda_Nom Dim_Centre centre_id centre Dim_CSTA CSTA_Id CENT_Id CENTRE SERV_Id SERVICE TACTCODE TACT CSTA Dim_DestSortieUrg Destination_Id DestinationSortie Dim_Diag Diag_Id diagdesc diagtype Diag_IdFath Dim_EpisCasJud EpisCasJud_Id EpisCasJud Dim_EpisCasNouv EpisCasNouv_Id EpisCasNouv Dim_EpisOuvert EpisOuvert_Id EpisOuvert Dim_EtatRV Id_EtatRV EtatRV Dim_Geographie terr_id terr_idfath terrcode territoire Dim_MotifSortieUrg MotifSortie_Id MotifSortie Dim_PersonnelSani PersSani_Id Id_Sexe PersNomComplet Dim_Prestation Id_Prestation Prestation_Id_Par Prescode Prestation Dim_ResultatRV Id_ResultatRv Resultat_RV Dim_RVProg Id_RVProg RendezVs_Prog Dim_Temps DATE ANNEE SEME SEMEDESC TRIM TRIMDESC MOIS MOISDESC DATEDESC Dim_TypeRV Id_TypeRV Type_RV Dim_UrgCause UrgCause_Id UrgMotif Dim_UrgGrade UrgGrade_Id UrgGrade Fait_Consul.Ext EPIS_KEY PERS_KEY PersSani_Id Id_Age Id_Sexe terr_id BOOK_KEY Date_RV Id_Prestation CSTA_Id Id_EtatRV Id_TypeRV Id_ResultatRv DIAG_KEY BOOKDATEBOOK Id_RVProg Agenda_Id Jours_Retard Fait_Urgences EPIS_KEY EpisOuvert_Id EpisCasNouv_Id EpisCasJud_Id EPIS_DATE_INIT CSTA_Id DestinationSortie_Id MotifSortie_Id UrgCause_Id UrgGrade_Id Id_Sexe Age_Id centre_id terr_id Diag_Id Afiliation_Id Dim_Sexe Id_Sexe Sexe

40 Au cours de ce chapitre, nous avons touché aux différents aspects conceptuels de notre projet, à partir du recueil des indicateurs clés de performance, jusqu à l établissement des modèles multidimensionnels pour l analyse de ces indicateurs. Nous allons consacrer le chapitre suivant à la présentation des outils utilisés pour réaliser notre travail. 29

41 Chapitre 3 III. Présentation des outils utilisés Le chargement de notre datawarehouse fait intervenir la suite Microsoft SQL Server 2008 R2 que nous avons choisie pour la réalisation de notre projet, ce choix est en adéquation avec la politique du ministère de la santé, qui fait intervenir les produits Microsoft dans la réalisation de tous ses projets informatiques, ceci garantit une interopérabilité souple entre les différents systèmes du ministère, et à notre solution un suivi et une maintenance à long terme par les compétences techniques de l organisme. Le présent chapitre présente une comparaison entre la suite BI de Microsoft et quelques suites présentes sur le marché, ainsi qu une étude technique et fonctionnelle des produits Microsoft utilisés. 1. Comparaison des suites décisionnelles : Le choix de notre outil de travail va en concordance avec la politique du ministère de la santé qui utilise les produits Microsoft pour la réalisation de tous ses projets informatiques. Néanmoins, nous avons choisi de faire une étude comparative de la suite Microsoft avec quelques suites BI présentes sur le marché. Dans le domaine du BI, les outils propriétaires tel que Microsoft offrent un grand nombre de fonctionnalités avec un haut niveau de performance. Cependant, l utilisation de ces outils entraine des coûts élevés de licence, de formation ou de support technique. Quant aux solutions Open Source telles que Pentaho, Jaspersoft ou SpagoBI, ce sont des outils à code ouvert qu on peut consulter librement. Ces outils ont aussi la capacité de répondre à un grand nombre de besoins en matière de BI avec un coût minimum et une capacité d adaptabilité assez importante. [W8] A cet égard, nous avons mené, dans le cadre de notre travail, une étude comparative entre deux suites propriétaires qui sont Microsoft, Oracle et une suite Open Source qui est Pentaho Présentation des suites décisionnelles : Microsoft SQL Server 2008 R2 : Cette suite, produit de Microsoft, intègre l'ensemble des briques nécessaires à la construction d'un système d'information décisionnel. En effet, cette plateforme s accompagne de nombreux outils pour intégrer, analyser et afficher les données, tout en garantissant une haute performance, elle repose sur les outils suivants : SQL Server Integration services (SSIS), SQL Server Analysis Services (SSAS) et SQL Server Reporting Services (SSRS). 30

42 Figure III-1 : Les outils de MS SQL Server 2008 R2 [12] Oracle Business Intelligence Suite: Concurrente de Microsoft, la solution Business Intelligence d Oracle est une plateforme complète du système décisionnel qui fournit toute la gamme de fonctionnalités d analyse et de production de rapports. la plateforme contient une base de données, un outil d'intégration de données (ETL), des requêteurs, et un portail permettant de publier des tableaux de bord. [15] Figure III-2 : Architecture fonctionnelle d Oracle BI Suite [15] Pentaho: Cette suite est considérée comme le leader des suites de BI dans le monde de l Open Source. C est une plateforme décisionnelle extrêmement complète et autosuffisante, qui permet non seulement d utiliser les différents outils décisionnels open source depuis une interface unique et simple d utilisation, mais aussi d étendre et de combiner leurs fonctionnalités grâce à l utilisation d un moteur de workflow. Elle 31

43 repose sur JFreeReport pour les rapports, Weka pour le datamining, PDI pour l'etl, et Mondrian pour le serveur OLAP.[ W6] Figure III-3 : Fonctionnalités de Pentaho 1.2. Tableau comparatif des suites BI : Le tableau suivant présente les fonctionnalités des trois suites décisionnelles : Tableau III-1 : Tableau comparatif des suites décisionnelles choisies Fonctionnalités Microsoft Oracle Pentaho Alimentation -Chargement des données externes par fichier plat. -Chargement de toute source de données. -Chargement des données externes par fichier plat. -Chargement de toute source de données. -Connexion à n importe quelle base de données au travers d un driver JDBC. Stockage Administration Analyse -Cube OLAP. -Entrepôt de données. -Datamarts métiers. -Outil de gestion du dictionnaire de données. -Gestion de la sécurité et des reprises après incident -Statistiques. -Analyse multidimensionnelle. - Extraction des données à un format de type tableur. -Cube OLAP. -Entrepôt de données. -Datamarts métiers -Outil de gestion du dictionnaire de données. -Gestion de la sécurité et des reprises après incident -Statistiques. -Analyse multidimensionnelle. - Extraction des données à un format de type tableur. -SGBD avec l option OLAP. - Administration des actions depuis une interface spécifique. -Connexion à n importe quelle base de données relationnelle. -Possibilité 32

44 Reporting et tableaux de bord -Tableaux de bord personnalisables et interactifs. -Mise à disposition d'une interface graphique de construction de tableaux de bord personnalisés et de restitutions dans un portail décisionnel. -Tableaux de bord standards et interactifs. -Mise à disposition d'une interface graphique de construction de tableaux de bord personnalisés. d exécuter des requêtes MDX. -Support de sources de données multiples dans les mêmes rapports. - Support de sous rapports. Suite à cette comparaison nous pouvons conclure que certes, les outils Open Source offrent un ensemble de fonctionnalités assez performantes mais restent dépassés par les suites propriétaires telles Microsoft ou Oracle. Ces deux dernières suites sont concurrentes et proposent toutes les deux plusieurs composants qui répondent aux besoins des entreprises et couvrent l ensemble de la chaine décisionnelle avec un niveau de performance assez élevé mais la suite Microsoft reste meilleure que celle d Oracle vu qu elle est moins chère, facile à intégrer avec SharePoint et Microsoft Office et elle offre un niveau de sécurité plus élevé. 2. Présentation de la suite Microsoft SQL Server 2008 R2 : La suite décisionnelle de Microsoft reposant sur le socle de SQL Server 2008 R2 permet: L'analyse à postériori de la situation de l entreprise (passé). La restitution des tendances probables de l activité à court et moyen terme (prévisions). La production d une vision comptable de l entreprise non seulement conforme, correcte mais aussi globale. La mise en place d une communication aisée, efficace et automatisable des tableaux de bord, documents, graphiques et rapports mensuels Principaux composants et fonctionnalités : En plus de son moteur, SQL Server 2008 R2 contient trois plateformes, indispensables pour réaliser un projet en Business Intelligence. [12] SQL Server Integration Services: qui permet d intégrer des données provenant de différentes sources pour les ranger dans un entrepôt central. SQL Server Analysis Services: qui permet d analyser les données, agrégées lors de S.S.I.S., grâce à des fonctions d analyse multidimensionnelle. SQL Server Reporting Services: qui permet de créer, gérer et publier des rapports résultant des analyses réalisées lors de SSAS. 33

45 L outil avec lequel on va réaliser notre travail : SQL Server 2008 R2 couvre l ensemble des étapes nécessaires à la réalisation d un projet BI, le tableau suivant présente l ensemble des fonctionnalités offertes par cet outil. Tableau III-2 : Principaux fonctionnalités de MS SQL Server 2008 R2 [13] Rôle Nom de l outil Fonctionnalités Alimentation SQL SERVER Integration services -Outil d extraction (Type ETL). -Chargement de toute source de données. -Audit des erreurs et des rejets. Stockage SQL SERVER Analysis services -Entrepôts de données. -Cubes OLAP. -Datamarts métiers. Reporting et tableaux de bord SQL SERVER Reporting services Report Builder SharePoint Portal server -Tableaux de bord personnalisés. -Tableaux de bord interactifs. -Interface graphique de construction de tableaux de bord personnalisés. -Fonctionnalités de Reporting de masse. - Mise à disposition des restitutions dans un portail décisionnel. Administration SQL SERVER Management studio -Outil de gestion du dictionnaire de données. -Gestion de la sécurité. -Gestion des reprises après incidents Fonctionnalités détaillées par produits : SQL Server Integration Services : L ETL de Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services) permet d alimenter un système d information décisionnel à partir de sources de données hétérogènes : base de données Oracle, OLEDB, fichiers (plats, XML, Excel), etc. L entrepôt de données constitué doit être une base de données SQL Server. SSIS permet également d alimenter des cubes (Analysis Services) et peut s interfacer avec Reporting Services. [W5] SQL Server Analysis Services: Le moteur Analysis Services permet de gérer des cubes afin d effectuer des analyses multidimensionnelles. Il intègre par ailleurs un moteur de Datamining, fourni avec des algorithmes prédéfinis, qui offre des 34

46 fonctionnalités d analyse avancées et un accès aux cubes Analysis Services. Il s intègre parfaitement aux outils Office. [W5] SQL Server Reporting Services : SQL Server Reporting Services offre toutes les fonctionnalités de Reporting avec la possibilité pour des utilisateurs avancés de créer leurs propres rapports, via le Report Builder. Cet environnement de génération de rapports met à disposition des utilisateurs un large choix de sources de données, de formats de sortie (HTML, PDF, Excel etc.) et de canaux de distribution ( , fichier ). SSRS est à même d attaquer des sources SQL Server et non SQL Server. [W5] Portail d entreprise: Office SharePoint est la solution portail de Microsoft mais il est possible d intégrer les tableaux de bord issus des différents produits Microsoft dans un portail d entreprise. [W5] 2.3. Architecture fonctionnelle : L architecture fonctionnelle de la plate-forme BI de Microsoft est représentée dans la figure qui suit : Figure III-4 : Architecture fonctionnelle de la suite Microsoft SQL Server 2008 R2 [13] 2.4. Architecture technique : Microsoft est un acteur majeur dans le domaine décisionnel qui observe une forte croissance depuis quelques années (environ 30% du marché mondial) et élargit sa gamme de produits de manière à offrir à ce jour l un des produits les plus complets du marché décisionnel. Cette plateforme modulaire, intégrée, et interopérable s appuyant sur des standards dispose d une forte évolutivité. Le tableau suivant résume l architecture technique de la suite décisionnelle de Microsoft : 35

47 Tableau III-3 : Architecture technique de la suite MS SQL Server 2008 R2[13] Type d architecture Options Technologie d architecture WEB Navigateurs préconisés Systèmes d exploitation Stockage des données Modèle de données. Mode de calcul des agrégats Interopérabilité avec d autres outils du marché Sécurité Fonctionnalités -Client/Serveur. -Web. -.Net. -Internet Explorer. -Firefox. -Google Chrome. -Netscape. -Opera. -Windows Server. -Base de données : SQL Server. -Nombre d accès simultanés: Pas de contrainte particulière. -Modélisation à la demande. -ROLAP. -HOLAP. -MOLAP. -Interopérabilité avec toutes les bases de données relationnelles ou multidimensionnelles compatibles OLEDB ou ADOMD.Net. -Gestion de comptes et de mots de passe personnalisés, gestion de profils utilisateurs, http, etc Stratégie vis-à-vis du monde de la santé Microsoft a pour stratégie de démocratiser le décisionnel en offrant une solution très complète et simple d utilisation. Des partenariats avec des sociétés telles qu Alicante et Keyrus dans le domaine de la santé permettent à Microsoft de proposer des offres spécifiques métier qui peuvent être distribuées par des sociétés de services locales ou nationales : Références Alicante : Centre Hospitalier Arras, Groupe AHNAC, Centre Hospitalier Universitaire Nice, CH Creil, CH Senlis, etc. Références KEYRUS : CH Foch, Hospices Civils de Lyon, etc. Aujourd hui SQL Server est utilisé par 400 établissements de santé. 3. Présentation de Microsoft SharePoint 2010 SharePoint est un portail regroupant une suite d outils permettant aux entreprises d optimiser le cycle de vie de l information non ou peu structurée, à l intérieur comme à l'extérieur de leur organisation. Basé sur une technologie web, SharePoint est une 36

48 solution de gestion et de partage de l information (Enterprise Content Management ou ECM) offrant : L'intégration de processus métier et de workflow. Un Framework de «business intelligence» permettant d agréger des données métiers et de créer des tableaux de bords (pilotage d'entreprise et aide à la décision). Un outil de gestion de contenu (CMS). Des espaces collaboratifs (gestion de documents, mise à disposition d espaces de travail ou de wikis). Des services de gestion documentaire. Un moteur de recherche indexant de multiples sources d information tel que les sites SharePoint ou les documents stockés. Une intégration parfaite avec les outils bureautique Microsoft. Un Framework permettant une intégration technique et fonctionnelle complète et sur mesure. La figure suivante représente le découpage fonctionnel de MS SharePoint 2010 : Le Framework «Business Intelligence» Tableau III-4 : Découpage fonctionnel de MS SharePoint 2010 Le but des outils de ce Framework est de consolider, rassembler, homogénéiser, synthétiser l'information dispersée à l'intérieur comme à l'extérieur de l'entreprise pour la rendre disponible aux directions marketing, ressources humaines, finances, commerciales tout en organisant le partage de cette information dans un cadre sécurisé grâce à la mise en place d'un portail Intranet décisionnel.[14] SharePoint 2010 embarque un ensemble de briques permettant de construire ces Intranets. La solution propose des moyens de diffusion de rapports, de mise en place d'indicateurs, de visualisation d'informations décisionnelles utilisant Excel. Il contient aussi : Performance Point Services : Application qui permet d analyser en détails les performances de l organisation. Elle permet aux utilisateurs de créer des tableaux de 37

49 bord d aide à la décision de manière centralisée et toujours à jour, avec des composants WebPart de cartes de performances, de rapports et de filtres qui contiennent des visualisations de données interactives. PowerPivot (extraction, consolidation, analyse de données simplifiée et à la demande) accessible dans Excel ou via SharePoint. Visio : affichez vos informations décisionnelles sous forme de schéma Visio. Associées aux autres composants de SharePoint 2010, ces solutions permettent de construire simplement un portail décisionnel collaboratif sans égal. Au terme de ce chapitre, nous avons présenté une étude comparative de quelques suites décisionnelles, et ce pour montrer les points forts de la plate-forme BI de Microsoft et l emplacement de cette solution dans le monde des outils décisionnels, ensuite nous nous sommes concentrés sur les produits de la gamme Microsoft que nous envisageons d utiliser pour la réalisation de notre projet, la suite décisionnelle MS SQL Server 2008 R2 et l outil MS SharePoint 2010 pour le partage de données. Finalement, nous rappelons que le choix de ces outils a été effectué conformément à la politique du ministère de la santé pour les projets informatiques, la mise en œuvre de notre solution sera détaillée au cours du chapitre suivant. 38

50 Chapitre 4 IV. Réalisation Ce dernier chapitre est consacré à l étape de la mise en œuvre de la solution qui constitue l avant dernière phase de la méthodologie de conduite de projets GIMSI, cette phase a consisté en trois étapes. Dans un premier temps, nous étions amenées à mettre en œuvre le processus d alimentation des datamarts «Urgences» et «Consultations Externes». L étape suivante a consisté en la création des cubes OLAP. La dernière étape a consisté en l élaboration des rapports et des tableaux de bord, et ce, en utilisant les différents composants Microsoft présentés dans le chapitre précédent. Nous décrivons, dans ce chapitre, les détails relatifs à chaque étape. 1. Phase d extraction, transformation et chargement: La phase ETL est la première phase de la réalisation d un projet décisionnel, sa finalité est de construire l entrepôt de données. A cet égard, nous avons abordé la plateforme SQL Server Integration services (SSIS) qui permet d extraire les données à partir d une ou plusieurs bases de production sources, les transformer à l aide d une série d opérations et de transformations si besoin, et finalement les charger dans le datawarehouse. C est au moyen de cet outil que nous avons réalisé cette phase ETL. Pour réaliser cette étape dont la finalité est d alimenter nos deux Datamarts «Urgences» et «Consultation Externes», nous avons appliqué, aux données extraites de la base de production source, les transformations et les opérations nécessaires telles que les tris, les jointures, les conversions de types ainsi que d autres opérations, avant de les charger dans les datamarts. Quant au chargement, on a commencé par charger, tout d abord, les tables de dimensions avant de charger les tables de faits afin de respecter les contraintes d intégrité lors du chargement des clés étrangères dans les tables de faits. Le rafraichissement des datamarts se fait chaque semaine de façon automatique, en effet les tables des datamarts sont alimentées de façon automatique chaque fin de semaine, à l exception des tables qui n ont besoin d être alimentées qu une seule fois, comme la dimension Temps, Sexe, etc. Nous citons ci-après, à titre d exemple, les processus ETL concernant les dimensions Personnel Sanitaire, Services et la table de fait «Fait_Urgences». Pour la dimension Dim_PersonnelSani, nous l avons alimenté à partir de deux tables différentes qui sont la table «Cstahper» et la table «Pers», la première contient le personnel sanitaire et les différents services auxquels ils sont affectés, la deuxième contient toutes les informations concernant une personne telles que son nom complet et son sexe, etc. 39

51 Les données extraites de ces deux tables ont subi des transformations et des opérations telles que les tris, les jointures de fusion avant d être chargées dans la table de dimension Dim_PersonnelSani. La figure qui suit présente cette phase d extraction, transformation et chargement de cette table de dimension. Figure IV-1 : Processus ETL de la dimension Personnel Sanitaire Les transformations présentées dans la figure ci-dessus sont : Nouvelles lignes : Il s agit d une transformation de recherche qui exécute une requête pour ne retourner que les lignes qui ont été insérées dans la base de production depuis le dernier chargement de la table, et les lignes modifiées. Cette opération sert aux rafraichissements automatiques de la table et est effectuée au début du chargement de chaque table qui nécessite un rafraichissement régulier. [16] Les tris: Cette transformation permet de trier les lignes du flux de données. Pour configurer cette tâche, nous devons spécifier les colonnes à trier ainsi que leur ordre de tri. Les tris sont indispensables avant toute opération de jointure de fusion. [16] Suppression des doublons: «C est une transformation de recherche qui permet d effectuer des recherches en utilisant une logique de correspondance» [16]. Dans notre cas, on a utilisé une suppression des doublons des données issues de la table source «Cstahper». En effet, une personne dans cette table peut être affectée à plusieurs services, donc on ne sélectionne que les identifiants distincts du personnel sanitaire. Les jointures de fusion: «Cette transformation permet la fusion de deux flux de données qui doivent être triés de la même manière. Pour configurer cette tâche, il suffit de choisir le type de jointure que l on souhaite utiliser puis de sélectionner les 40

52 colonnes à fusionner» [16]. Dans notre cas, nous récupérons le sexe et le nom complet de chaque personne par une jointure entre les deux tables. Pour la dimension Services, nous l avons alimenté à partir de quatre tables différentes comme il est illustré sur la figure ci-dessous. Nous avons effectué des jointures entre ces tables ; une jointure entre les deux premières tables, une deuxième jointure entre le résultat de la première jointure et la troisième table et finalement une dernière jointure avec la quatrième table. Figure IV-2 : Processus ETL de la dimension Services En ce qui concerne l alimentation de la table de fait, on a fait appel à sept tables différentes. Nous illustrons dans la figure qui suit la série de transformations et d opérations effectuées sur les données issues de ces tables avant qu elles ne soient chargées dans la table de fait «Fait_Urgences». En effet, nous avons effectué des jointures de fusion deux à deux entre ces tables, des tris, et finalement une transformation d une grande importance qui est la colonne dérivée. En effet, cette transformation crée de nouvelles valeurs de colonnes en appliquant des expressions aux colonnes d entrée. Dans notre cas, nous avons utilisé cette transformation pour effacer les blancs, remplacer les valeurs NULL par 0, et finalement pour calculer l âge du patient à partir de sa date de naissance et la date de sa prise en charge. 41

53 Figure IV-3 : Processus ETL de la table de fait «Fait_Urgences» 42

54 Enfin, une configuration est nécessaire au niveau de SQL Server Agent pour rendre le chargement des différentes dimensions de l entrepôt de données automatique. Il s agit de définir un travail de type SQL Server Intégration Services qui exécute des étapes dans un ordre précis, pour charger les tables de dimensions en premier suivies par les tables de fait. Cette exécution se fait chaque fin de semaine de façon automatique. 2. Phase de création des cubes OLAP Après avoir construit et alimenté les deux datamarts, vient l étape d élaboration des cubes OLAP. En effet, un cube est une structure multidimensionnelle qui contient des dimensions et des mesures, les dimensions définissent la structure du cube tandis que les mesures fournissent les valeurs numériques présentant un intérêt pour l'utilisateur final. Cette étape est primordiale dans tout projet décisionnel puisqu elle nous permet, par la suite, d effectuer les analyses sur les indicateurs de performance. A cet effet, la suite Microsoft propose son moteur OLAP SQL Server Analysis Services qui permet d analyser les données grâce à des fonctions d analyse multidimensionnelle. SQL Server Analysis Services utilise à la fois des composants serveur et clients pour fournir des fonctionnalités OLAP et d'exploration des données, le composant serveur est implémenté comme un service Microsoft Windows et les clients communiquent avec Analysis Services à l'aide de la norme publique XMLA pour transmettre des requêtes en langage MDX. [W8] MDX (Multidimensional Expressions) est un langage de requêtes sur les bases de données multidimensionnelles, il permet d explorer les cubes OLAP, interroger les données qui y sont contenues et les manipuler. La création d un cube OLAP consiste en la détermination des tables qui entreront dans l analyse, ensuite la détermination des KPI et puis la construction des dimensions, leurs attributs et leurs hiérarchies. La figure suivante illustre l interface de SSAS utilisée pour la construction des deux cubes OLAP «Urgences» et «Consultations externes». 43

55 Figure IV-4 : Interface de SSAS Comme le montre la figure, la création du cube «Urgences» met en jeu la table de fait et les tables de dimensions du datamart relatif aux urgences. Les mesures qu on vise à calculer peuvent être classées en deux types : Mesure: «Calculée directement à partir des données du datawarehouse» [17]. Dans notre cas, on peut citer, à titre d exemple, le nombre de patients en urgence, le nombre des consultations externes. Membre calculé: «est un membre dont la valeur est calculée en utilisant une expression MDX» [17]. Dans notre cas, la moyenne mensuelle des patients avec sortie des urgences, ou bien la moyenne quotidienne des patients servis en urgences sont des membres calculés. La création des dimensions se fait au niveau de l explorateur de solution (à droite de l écran), à l aide de l assistant de création de dimensions auquel nous indiquons la table, le nom et les attributs de la dimension. La hiérarchie de la dimension sera configurée au niveau de sa structure. Une fois la création terminée, on déploie les cubes dans le serveur de SQL Server 2008 Analysis services, par la suite, nous pouvons analyser nos indicateurs selon les axes d analyses définis préalablement. La figure qui suit présente une analyse de la Moyenne mensuelle des patients servis en urgences selon les dimensions de l âge et du motif de l admission en urgences. 44

56 Figure IV-5 : Exemple d analyse sur le cube des Urgences Les cubes subissent une opération de re-processing chaque fin de semaine de façon automatique, ceci afin de rafraichir les données qu ils contiennent et prendre en comptes les nouvelles insertions au DWH dans l analyse OLAP. 3. Génération des rapports Pour réaliser les rapports, nous avons utilisé l outil Report Builder 3.0, qui est un composant de SQL Server Reporting Services, c est un générateur de rapports entièrement intégré à Reporting Services et qui met à disposition toutes les fonctionnalités de création de rapports (cf. Annexe 3). Parmi les rapports réalisés à l aide de Report Builder 3.0 nous donnons à titre d exemple le rapport qui permet de visualiser la moyenne mensuelle des patients servis en urgences pendant les trois dernières années (Figure IV-6) et celui visualisant le nombre de consultations externes par sexes (Figure IV-7). 45

57 Figure IV-6 : Exemple de rapport réalisé à l aide de Report Builder Figure IV-7 : Rapport sur les consultations externes par sexes Après la réalisation de chaque rapport, il est déployé dans le serveur de SQL Server Reporting Services, ces rapports sont après visualisables via le service web Report Server qui est une interface de communication entre les utilisateurs, les programmes clients et le serveur de rapports SSRS. 4. Génération des tableaux de bord Afin de diffuser les rapports réalisés et élaborer les tableaux de bords, on a utilisé un outil de Microsoft nommé SharePoint Server 2010 qui fournit par le biais de son service PerformancePoint Services des fonctionnalités d'analyse décisionnelle (BI) performantes aidant les organisations à gérer leurs données, ceci en créant des tableaux de bord à l aide du 46

58 concepteur PerformancePoint Dashboard Designer, les diffusant par la suite au plus grand nombre d utilisateurs. La figure qui suit présente un exemple de tableau de bord qui concerne les urgences créé à l aide de cet outil : Figure IV-8 : Un tableau de bord pour les urgences L accès des utilisateurs à ces tableaux de bord se fait en respectant les droits qui leur sont octroyés et les rôles qui leur sont affectés. En effet, SharePoint Server 2010 gère les informations d identification de l utilisateur et sécurise l accès au contenu des tableaux de bord et à ses sources de données sous-jacentes en définissant par défaut les groupes d utilisateurs suivants: Administrateurs: Ils ont le droit d attribuer et modifier les autorisations des utilisateurs pour les éléments de tableau de bord. Collaborateurs: Ils ont le droit de créer les éléments de tableau de bord Performance Point et les enregistrer dans les bibliothèques de documents. Lecteurs: Ils ont le droit d afficher et utiliser les éléments de tableau de bord. 47

59 Ces groupes sont personnalisables, comme on peut créer de nouveaux groupes selon les besoins de l organisme. Une fois l authentification validée, une nouvelle session est créée, et la page offre à l utilisateur l ensemble des fonctionnalités disponibles selon son profil telles que la navigation dans les cubes, l affichage des tableaux de bord, etc. Dans le cas de l administrateur, il a le droit de visualiser les différents rapports et tableaux de bords, en ajouter de nouveaux et aussi contrôler l accès des autres utilisateurs. La réalisation de la solution décisionnelle fût l occasion de combiner un ensemble d outils et de techniques présentés dans les chapitres précédents, durant le présent chapitre, nous avons passé en vue les étapes de cette phase, l ETL, la création des cubes OLAP et finalement la réalisation des rapports et tableaux de bords. Néanmoins, La méthodologie GIMSI ne s arrête pas à la phase de mise en place, mais exige une amélioration permanente par un audit du système, la phase que nous n avons pas pu réaliser pour des contraintes de temps. 48

60 V. Conclusion générale Au terme de ce travail, nous rappelons que notre projet de fin d étude s est déroulé au sein de la direction de l informatique et des méthodes du ministère de la santé. Dans ce cadre, nous étions chargés de mettre en place une solution décisionnelle. Ce projet nous a permis d approfondir nos connaissances acquises en matière de l informatique décisionnelle et aussi d acquérir une première expérience professionnelle dans ce domaine. A prime abord, nous avons veillé à adopter une méthodologie de conduite de projets spécifique aux systèmes décisionnels qui est la méthode «GIMSI» afin de mieux formaliser les conditions de réussite de notre projet décisionnel. En respectant les étapes de cette méthodologie, nous avons commencé par définir les besoins du ministère de la santé, les objectifs de notre projet afin de mieux cerner le périmètre et la portée de notre travail et aussi on a défini un planning qui nous a permis de préciser les tâches nécessaires à la réalisation de notre projet. Une analyse de l existant a été effectuée avant d entamer l aspect conceptuel qui a consisté à définir les axes d analyses, les indicateurs clés suite à une série d interviews avec les responsables, et finalement la conception des modèles multidimensionnels. La réalisation a constitué la dernière étape de notre travail et a consisté en l alimentation des datamarts, la création des cubes OLAP, et ce, en utilisant les plateformes offertes par la suite Microsoft. La mise en place d une application web pour la restitution des données sous forme de rapports et tableaux de bord a été réalisée à l aide de l outil SharePoint Quant aux perspectives envisagées suite à notre projet, nous proposons un audit du système réalisé pour assurer un bon fonctionnement par la suite. Nous proposons également de dispenser une formation au profit d une équipe de la DIM afin qu elle enchaine sur le travail qu on a réalisé et d intégrer d autres services à cette solution telles que le service d hospitalisation, des accouchements et bien d autres dans le but d avoir une vision d ensemble de toutes les activités hospitalières. 49

61 Glossaire BI (Business Intelligence) GIMSI OLAP OLTP SID Tableau de bord Carte de performance Ensemble des moyens, des outils et des méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la stratégie d'entreprise d avoir une vue d ensemble de l activité traitée. Généralisation de l'accès aux Informations décisionnelles en s'appuyant sur une Méthodologie d'inspiration Systémique facilitant l'expression des Individualités de l'entreprise (On-Line Analytical Processing) Mode de stockage optimisé pour l analyse. Les données sont stockées dans un cube à n dimensions. (On-Line Transactional Processing) Mode de stockage optimisé pour les applications transactionnelles. Ensemble de données organisées de façon spécifique, facilement accessible et appropriée à la prise de décision ou encore une représentation intelligente de ces données au travers d'outils spécialisés. La finalité d'un système décisionnel est le pilotage de l'entreprise. Document de référence utilisé par les utilisateurs du système d'information de décision. Il indique des valeurs d'indices qui décrivent l'évolution de faits utiles au processus de décision. Dans les Services PerformancePoint dans Microsoft SharePoint Server 2010, les cartes de performances sont des objets de première classe qui sont stockés en tant que types de contenu dans le référentiel PerformancePoint Services, ce sont des vues basées sur des grilles qui affichent des indicateurs de performance clé (KPI) et des données de dimension. 50

62 Bibliographie [1]- MINISTERE DE LA SANTE, (1994). [2]- MINISTERE DE LA SANTE, (2007). [3]- MINISTERE DE LA SANTE, (Juin 2005). [4]- FERNANDEZ, (Septembre 2008). Décret n du 17 joumada Il Stratégie Projet de financement et de gestion du secteur de la santé «PFGSS», fourniture et installation de progiciels pour le système d information hospitalier avec intégration. Les nouveaux tableaux de bord des managers-le projet décisionnel dans sa totalité, 4ème édition, Editions d'organisation Eyrolles. [5]- MINISTERE DE LA Cadre nominatif du système d information de gestion des SANTE, (2010). hôpitaux. [6]- S.BENNANI, (2012). Cours systèmes d aide à la décision. [7]- C.VENGENOT. Datawarehouse, Laboratoire de bases de données. [8]- Le projet décisionnel, Le projet décisionnel, enjeux, modèles et architecture du enjeux, modèles et datawarehouse Edition Eyrolles architecture du datawarehouse, (6 novembre 1997). [9]- H. ELGHAZEL Fouille de données-datamining. [10]- BERNARD Entrepôt de données 2. EPINASSE, (2009). [11]-Didier DONSEZ Conception de bases décisionnelles. [12]-VALENTIN PAULINE. Introduction à la BI avec SQL Server 2008, V. 1. [13]- OHAYNON, Projet bibliographique : guides d utilisations des outils GABRIEL, (2007). décisionnels. [14]- MICROSOFT, (2010). Guide d évaluation de Microsoft SharePoint 2010 pour les professionnels de l informatique. [15]- MIKE DONOHUE Introduction to Oracle Business Intelligence Standard Edition One. [16]- Thibault Denizet SSIS Implémenter un flux. [17]-FESNEAU, DUCHER, L informatique décisionnelle. (Avril 2002) [W1] L organisation du ministère de la santé public, disponible sur la page : Visitée le mois de Mars [W2] Blog du Chef de projets, tout sur la Business Intelligence : Date de publication : 05/12/2008 [W3] Dernière modification le 20/03/2012, visité le 05/03/2012 [W4] Conception d un entrepôt de données (Data Warehouse), par Yazid Grim, disponible sur la page : 51

63 [W5] [W6] [W7] [W8] [W9] conception-datawarehouse/ Page visitée le mois de Février 2012 La documentation en ligne de SQL Server 2008 R2, disponible dans la librairie MSDN de Microsoft sur la page : Page visité en mois de Février 2012 «La liste des plates-formes décisionnelles généralistes», Le blog du monde de la Business Intelligence. Publiée le 04/06/2009, visitée en Mars 2012 Référence aux langages pris en charge par SQL Server [MDX]: Visitée en Avril 2012 Etapes de création de tableaux de bord avec des listes, disponible sur la page : Publiée le 08/31/2010, visitée le mois de Mai

64 Annexe 1 : Méthodologie de conduite de projet GIMSI La méthode GIMSI est une méthode coopérative de conception de systèmes d'aide à la décision et plus précisément d'assistance au pilotage par tableaux de bord, elle développe une approche coopérative centrée sur l humain décideur. La démarche met en cohérence le pilotage de la performance, la stratégie exprimée et les outils de la Business Intelligence au sein même de l organisation. La méthode GIMSI est structurée en 10 étapes, chacune traitant une préoccupation particulière du projet. Chacune des 10 étapes marque un seuil identifiable dans l avancement du système. Nous allons présenter les quatre phases de GIMSI afin de pouvoir traiter les phases d un projet BI, les dix étapes seront présentées plus en détail : 1-Les quatre phases Phase 1. Identification Quel est le contexte? Au cours des étapes 1 et 2, nous étudierons successivement l environnement de l entreprise en terme de marché et de stratégie, puis les structures de l entreprise (l organisation et les personnes). Phase 2. Conception Que faut-il faire? À l étape 3, nous aborderons une méthode pratique pour définir les objectifs tactiques locaux en accord avec les enjeux de l entreprise. Puis, aux étapes 4 et 5, nous étudierons le tableau de bord et nous choisirons les indicateurs. L étape 6 sera consacrée à la collecte des informations et nous construirons le système de tableau de bord à l étape 7. Phase 3. Mise en œuvre Comment le faire? Maintenant nous sommes armés pour choisir le progiciel. Nous définirons à l étape 8 une méthode rationnelle pour choisir sans être influencé par les annonces marketing et les campagnes journalistiques. Nous étudierons l intégration et le déploiement de la solution à l étape 9. Phase 4. Suivi permanent Le système correspond-il toujours aux attentes? Nous nous assurerons, selon un processus d amélioration permanente, de l adéquation entre le système et les nouveaux besoins des utilisateurs. Nous traiterons de l audit du système à l étape Les dix étapes Etape 1 : Environnement de l entreprise 53

65 Objectifs de l étape : Au cours de cette étape, nous allons identifier l entreprise en termes de marché, de stratégie et de management. Nous pourrons alors : de : Définir la portée et le périmètre de l étude. Contrôler la finalité. Mesurer l engagement de la direction et la participation du personnel Évaluer la difficulté. Au cours de cette première étape d identification, l entreprise est analysée en termes Marché Quels sont sa clientèle, sa concurrence, son environnement, ses produits, ses fournisseurs et partenaires...? Ressources Quelle est sa capacité à intégrer des solutions de haute technologie? Management Quel type de management pratique-t-elle et délègue-t-elle les pouvoirs? Culture Quels sont les impacts de la culture d entreprise sur ses structures? Stratégie Comment se positionne-t-elle sur l échiquier et comment envisage-t-elle son devenir? En résultat seront identifiés : 1. La portée du projet. 2. Le niveau d engagement de la direction. 3. Une première appréciation de la difficulté. 4. Une première appréciation du degré de coopération potentielle. Etape 2 : Identification de la structure de l entreprise Objectifs de l étape : Au cours de cette étape, nous allons étudier la structure de l entreprise : Identification des processus cibles. Identification des activités concernées. Identification des acteurs. Constitution des groupes de travail. Au cours de cette deuxième étape d identification, l entreprise est analysée en termes de : 1- Métiers Quels sont les métiers pratiqués par l entreprise? 54

66 2- Processus Identification des processus concernés par le projet, mise en évidence des points d interface sensibles. 3- Activités Identification de l ensemble des activités de tous les processus sélectionnés. En résultat, seront identifiés : Les processus et les activités critiques. Les hommes concernés sur le terrain par le projet. Constitution des groupes de travail. Etape 3 : Définition des objectifs Objectifs de l étape : Pour décider, il faut un objectif. Au cours de cette étape, nous choisirons les objectifs les plus adaptés pour décider. Nous analyserons les critères de choix définissant un «bon» objectif. Nous étudierons une méthode efficace pour les sélectionner. Au cours de cette première étape de conception, les objectifs correspondant à l application locale de la stratégie choisie sont identifiés. Chaque objectif sera caractérisé et évalué avant d être sélectionné selon les 6 critères suivants : Borné L objectif est limité dans le temps. Mesurable Définition d une métrique. Accessible Quels moyens, quelles contraintes, quels risques. Réaliste Quelle méthode d accès. Fédérateur Adhésion globale. Constructif Contribue aux objectifs globaux. En résultat, chaque groupe de travail dispose de la description de ses quelques objectifs de progrès. 55

67 Etape 4 : Construction du tableau de bord Objectifs de l étape : Au cours de cette étape, nous analyserons la structure du tableau de bord du décideur et notamment, la relation entre les informations de l entreprise et les indicateurs. Au cours de cette deuxième étape de conception, le tableau de bord est défini. Rôle et fonctions du tableau de bord : Le tableau de bord assure une perception cohérente de la mesure de la performance. Le tableau de bord ne comporte qu un nombre d indicateurs limité : 7±2 indicateurs sont suffisants. Le tableau de bord ne comporte que des indicateurs porteurs d un sens précis pour son utilisateur. Le tableau de bord est un instrument personnel et un outil de communication. Le tableau de bord est intrinsèquement cohérent. Les fonctions du tableau de bord Etape 5 : choix des indicateurs Objectifs de l étape : Il est maintenant temps de choisir les indicateurs. Nous analyserons les critères et la méthode de choix d un bon indicateur adapté aux besoins des décideurs. Sélection et construction des indicateurs. Chaque indicateur sera caractérisé et évalué avant d être sélectionné selon les 5 critères suivants : Temps réel Il est rafraîchi suffisamment fréquemment afin de permettre la prise de décision dans les meilleures conditions. 56

68 Mesure un ou plusieurs objectifs Il mesure la performance selon un ou plusieurs objectifs. Induit l action Selon l information portée, il déclenche une ou plusieurs actions. Constructible C est le résultat de l étape suivante. Présentable sur le poste de travail Il est «ergonomiquement» présentable sur le poste de travail de manière à ce que l information et le sens porté soient compris le mieux possible. En résultat, chaque groupe de travail dispose de ses indicateurs pertinents en fonction de ses objectifs de progrès. Etape 6 : la collecte d information : Objectifs de l étape : Une fois les indicateurs choisis, nous allons les construire avec les informations à notre disposition. Au cours de cette étape, nous allons étudier une méthode d évaluation des informations nécessaires pour la construction des indicateurs. Les informations utilisées pour construire les indicateurs sont sélectionnées en fonction des critères suivants : Accessible techniquement. L information est disponible physiquement, elle est accessible au sein de l infrastructure existante. L information est disponible logiquement Elle est nettoyée, vérifiée et consolidée. Disponible «politiquement» L acteur produisant ou utilisant habituellement cette information est prêt en faire partager les règles d usage. Pérenne Elle ne disparaîtra pas sans prévenir. 57

69 Degré de confiance Les utilisateurs ont foi en cette information. Coût On connaît le coût d obtention de l information. Simplicité de la règle de construction. En résultat : la liste des informations utilisées pour bâtir les indicateurs. Etape 7 : le système de tableaux de bord Objectifs de l étape Le décideur et son tableau de bord ne sont pas isolés. Nous étudierons au cours de cette étape les liens et échanges entre les différents tableaux de bord et nous assurerons la cohérence globale. Cette étape traite la question de la cohérence globale du système de tableaux de bord. Être autonome, ce n est pas être isolé. Les décideurs partagent et communiquent, notamment en utilisant des systèmes de messagerie et de groupware. Ils échangent des informations construites et analysées. C est ainsi que chacun enrichit sa compréhension des problèmes. Cette approche est grandement préférable aux techniques habituelles de reporting et de consolidation successives qui, au contraire, appauvrissent l information. Ces échanges de connaissances se déroulent autant dans le sens horizontal que vertical. Une fois le système en activité, pour éviter les dérives et garantir la cohérence globale avec la stratégie déployée, la direction pourra périodiquement procéder à des audits dans des conditions clairement définies et acceptées. 58

70 Etape 8 : choix du progiciel Objectifs de l étape : Après avoir étudié les principaux concepts des outils de la Business Intelligence (BI) et analysé l offre du marché, nous définirons une méthode d évaluation des outils en fonction de nos propres besoins. Nous illustrerons cette étude avec l exemple de l entreprise GEM. Le système décisionnel se compose des 3 principaux éléments : La collecte avec notamment les outils d ETL et les datawarehouse, datamart. Le déploiement avec les portails et l Internet/Intranet. L exploitation avec les outils de présentation et d analyse (OLAP). Pour sélectionner le produit de présentation adéquat, il est important de commencer par identifier les critères de choix propres à l entreprise et à son besoin. Les produits seront confrontés et comparés sous l éclairage de cette grille. Etape 9 : intégration et dépoilement de la solution Objectifs de l étape : Au cours de cette étape, nous étudierons les différentes phases de l intégration et du déploiement de la solution : Configuration des progiciels. Développements spécifiques. Intégration à l existant technologique et structurel de l entreprise. Déploiement de la solution. La phase d intégration et de déploiement n est pas la plus facile ni la moins coûteuse du projet. Pour bien la préparer, il est bon de tenir compte : Des contraintes propres aux produits choisis Formation, adaptations techniques, configuration et personnalisation des outils... Des contraintes propres à l entreprise Processus, infrastructure existante sur le plan physique et logique... Du coût total En n oubliant pas l ensemble des coûts accessoires. De la durée Il est préférable de répéter plusieurs projets courts que de se lancer dans un projet global. On considérera également, à leur juste valeur, les questions de sécurité, de maintenance et de documentation. Etape 10 : l audit du système Objectifs de l étape : 59

71 Avec le temps, l entreprise évolue. Nous nous assurerons périodiquement de la cohérence du système avec les nouveaux besoins de l entreprise et des utilisateurs. Au cours de cette étape, nous étudierons une approche pratique de l audit périodique du système. L audit a pour objet d analyser la pertinence du système installé et de définir les actions nécessaires pour l améliorer. Il comporte 4 opérations principales : Identification des axes d amélioration Réalisée en fonction des attentes de l entreprise. Interview et collecte des avis Le point de vue valorisé des utilisateurs pour chaque axe. Analyse des résultats Repérage des axes devant être améliorés. Définitions des actions d amélioration. 60

72 Annexe 2 : Caractéristiques de l outil DbVisualiser DbVisualizer est un outil pour les développeurs et les administrateurs de bases de données, riche, intuitif et multi-base de données, fournissant une interface unique et puissante à travers une grande variété de systèmes d'exploitation. Avec son interface facile à utiliser, DbVisualizer est l'un des outils d exploration de bases de données les plus efficaces, il fonctionne sur tous les principaux systèmes d'exploitation et prend en charge tous les principaux SGBDR qui sont disponibles. DbVisualizer s intègre de façon transparente avec le système d'exploitation utilisé. Caractéristiques : Connexions simultanées de bases de données : DbVisualizer supporte plusieurs connexions de base de données simultanées, il permet une connexion facile aux bases de données. L'Assistant de connexion facilite le procédé de définition des paramètres de la connexion pour chaque base de données supportée. Connexions simultanées de BD 61

73 Graphiques d'intégrité référentielle : DbVisualizer génère automatiquement des graphes d intégrité référentielle (mapping clé primaire/clé étrangère). Les objets du graphique sont positionnés automatiquement avec un chevauchement minimal. Les graphiques peuvent être imprimés et exportés à des fins de documentation. Les grilles de données : Schéma de base de données Les informations de la base de données sont souvent affichées au format de grille. Les grilles en DbVisualizer supportent des opérations telles le tri, le filtrage, les calculs simples, mobiliser les colonnes et la gestion de l apparition des colonnes. La grille de données peut être exportée dans des formats de fichiers tels que CSV, HTML, XML et SQL insert déclarations. Explorateur de bases de données : L'explorateur de base de données organise les objets de la base dans une structure arborescente. Les connexions des bases de données peuvent être regroupées et les objets filtrés. Les informations affichées dans l'explorateur de base de données dépendent de la base 62

74 de données actuelle. Quand un objet est sélectionné, des informations détaillées sont affichées dans les vues de l'objet. Support de base de données étendue : Exploration de BD et grilles de données Pour la majorité des bases de données, il existe un support étendu pour visualiser et gérer les objets de bases de données spécifiques, telles les déclencheurs, procédures stockées, les alias, les définitions de l'utilisateur : Les types, les fichiers de données, les utilisateurs et plus encore. Editeurs des Tableau de données : Les données du tableau peuvent être éditées directement dans le grille de données ou dans un éditeur de formulaire. En plus de l'édition de texte, DbVisualizer aussi supporte l'édition de données binaires, BLOB et CLOB. Formats d'images communs tels que GIF, PNG et JPG sont reconnus et affichés dans un visionneur d image. Puissant éditeur SQL : L'éditeur SQL dispose d une auto-complétion pour compléter automatiquement les noms de tables et de colonnes lors de la saisie, de couleur mise en évidence, exécution de scripts, de multiples ensembles de résultats et l'édition de ces derniers. 63