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1 École de technologie supérieure Département de génie logiciel et des TI Maîtrise en génie, concentration technologie d information Trimestre : Hiver 2012 Professeur : Christian Desrosiers Responsables du cours : Christian Desrosiers Pierre Dumouchel Préalable : Aucun Crédits : 3 MTI820 ENTREPÔTS DE DONNÉES ET INTELLIGENCE D AFFAIRES Plan de cours DESCRIPTION SOMMAIRE Si les systèmes transactionnels ont permis aux entreprises d automatiser leurs processus opérationnels tels que la production, les ventes, la gestion des ressources humaines, ils ont en revanche montré beaucoup de limitations quant à leur capacité d aider l entreprise dans son processus de prise de décision. L intelligence d affaires et les entrepôts de données viennent combler cette lacune en proposant à l industrie un ensemble de concepts, d approches et d outils qui permettent d aider les organisations dans leurs processus de prise de décision et d extraire de la valeur et de l information intelligente à partir de quantités considérables de données transactionnelles. Dans un contexte économique de plus en plus concurrentiel, l entreprise a besoin de nouveaux moyens informatiques pour analyser régulièrement sa performance, optimiser les ressources investies, bien connaître sa clientèle, et prédire son comportement. À la fin de ce cours, l étudiant doit atteindre les objectifs généraux suivants : 1. Comprendre les concepts de l intelligence d affaires et des entrepôts de données et saisir la différence entre les systèmes transactionnels et les systèmes analytiques; 2. Comprendre les différentes phases d un projet d intelligence d affaires; 3. Appliquer les concepts appris pour être capable d analyser une situation et définir les composantes de la solution. OBJECTIFS Les objectifs généraux du cours se divisent en plusieurs objectifs spécifiques :

2 Page 2 de 6 Objectif général Objectifs spécifiques : L étudiant devra être capable de 1 Comprendre la définition, la structure et l utilité des entrepôts de données, des comptoirs de données, ainsi que d autres formes de stockage; 1 Définir les étapes clés de l intégration des données et comprendre l apport des outils spécialisés par rapport aux langages de programmation conventionnels; 1 Saisir comment les outils d accès et d analyse de données peuvent rendre les clients finaux autonomes dans le processus analytique; 1 Identifier clairement les différences entre les systèmes transactionnels et analytiques (intelligence d affaires) en termes de leurs fonctions, architecture et contexte d utilisation; 2 Identifier et comprendre les différentes phases d un projet d intelligence d affaires; 2 Définir les acteurs, ainsi que leurs rôles et responsabilités, dans un projet d intelligence d affaires; 2 Comprendre les particularités et l importance de la gouvernance des données dans le contexte de l intelligence d affaires; 3 Analyser une situation, diagnostiquer le problème et définir les besoins spécifiques; 3 Concevoir la solution; 3 Énumérer et décrire les étapes de réalisation. STRATÉGIE PÉDAGOGIQUE Les objectifs seront atteints par une combinaison de cours magistraux, de lectures individuelles, de discussions, et de travaux pratiques faits en équipe. La participation active des étudiants et étudiantes est le premier facteur de succès de ce cours. TRAVAUX PRATIQUES Le cours comporte trois (3) travaux pratiques, à faire en équipe de (3) à (4) étudiants. Les travaux 1 et 2 portent sur la conception d une solution d intelligence d affaires pour un cas d étude fourni en début de session. Pour chacun de ces travaux, les équipes devront remettre un rapport décrivant leur solution. Le travail 3 consiste à faire une recherche sur un sujet relié à l intelligence d affaires et aux entrepôts de données. Les équipes devront présenter leur recherche devant la classe, lors d une courte présentation orale. Voici quelques précisions supplémentaires sur les travaux pratiques :

3 Page 3 de 6 Travail 1 : «Planification et analyse des besoins» Pour ce travail, chaque équipe devra remettre, au début de la séance 6, un rapport de 8 à 12 pages contenant les éléments suivants : o Le plan du projet; o L identification et diagnostic du problème; o La description détaillée des besoins d affaires et proposition des moyens pour y répondre; o La portée de la solution. Travail 2 : «Modélisation des données» Pour ce travail, chaque équipe devra remettre, au début de la séance 10, un rapport de 8 à 12 pages contenant les éléments suivants : o La modélisation des données; o La description des différents sujets de données. Travail 3 : «Présentation sur l intelligence d affaires et les entrepôts de données» En équipe, les étudiants devront choisir un sujet parmi une liste de sujets fournie par le professeur, et faire une présentation orale en classe portant sur ce sujet. La présentation devra durer environ minutes, incluant 5 minutes de questions à la fin, et sera évaluée selon les critères suivants : o La qualité et la pertinence du contenu; o La qualité de la recherche et des références; o La qualité de la présentation; o L intérêt suscité dans la classe. Les étudiants participent à l évaluation de leurs collègues. (65 % de la note) (15 % de la note) (15 % de la note) ( 5 % de la note) ÉVALUATION Travail 1 (individuel) Analyse des besoins 15 % Travail 2 (individuel) Modélisation des données 15 % Travail 3 (en équipe) Présentation en classe 15 % Examen intra* (le 16 février 2012) 25 % Examen final* 30 % * Toute documentation (papier) est permise lors des examens.

4 Page 4 de 6 PLAGIAT ET FRAUDE Les clauses du «Chapitre 8 : Plagiat et fraude» du «Règlement des études de cycles supérieurs» s'appliquent dans ce cours ainsi que dans tous les cours du département de génie logiciel et des TI. Afin de sensibiliser les étudiants au respect de la propriété intellectuelle, tous les étudiants doivent consulter le document Citer, pas plagier!. (http://www.etsmtl.ca/zone2/administration/decanats/formation/etudsup/deroulement/citer.html). CONTENU PAR COURS 1 NOTE : Tous les cours sont d'une durée de 3 heures 30 minutes par semaine (incluant la pause de 30 minutes). Cours Description 1 Introduction à l intelligence d affaires et aux entrepôts de données Intro 2 Cycle de vie d un projet en intelligence d'affaires Ch.1 Lectures (Kimball) 3 Les spécifications informationnelles et l analyse des besoins Ch. 2, 3 4 Les architectures d entrepôts de données Ch. 4, 5 5 La modélisation dimensionnelle des données Ch. 6, 7 6 Implémentation et conception physique Ch. 8 7 Examen intra - 8 Intégration des données et l architecture de traitement ETL Ch. 9, 10 9 La gestion d un projet d intelligence d affaires Ch. 11, L analyse prédictive et le forage de données Ch Le déploiement et gestion des changements Ch. 13, Les nouvelles tendances en intelligence d affaires - 13 Présentations orales - 1 La matière ne sera pas présentée nécessairement dans cet ordre. Toutefois, l ensemble des sujets sera présenté dans le cadre de ce cours.

5 Page 5 de 6 POLITIQUES ET INSTRUCTIONS DE REMISE Format de remise Les rapports doivent être remis électroniquement sous la forme d un fichier PDF, Word ou OpenOffice. Politique des retards et qualité de la langue o Retard de moins de 24 heures : perte de 10 %; o Retard de plus de 24 heures, mais moins de 48 heures : perte de 20 %; o Retard de plus de 48 heures, mais moins de 72 heures : perte de 30 %; o Retard de plus de 72 heures : perte de 100 %; o La qualité du français peut faire perdre jusqu à 15 % des points; Instructions pour les remises o Faire parvenir les versions électroniques à : o Objet du courriel : MTI820: TP X - Remise équipe Y (ou nom étudiant); o Fichier attaché : mti820-tpx-equipey (ou mti820-tpx-nom). RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES Obligatoires Ralph Kimball, Laura Reeves, Margy Ross, Warren Thornthwaite (2006). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, 2 nd Edition, Wiley. Complémentaires Ralph Kimball, Margy Ross (2002). The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling, 2 nd Edition, Wiley. Ralph Kimball, Joe Caserta (2004). The Data Warehouse ETL Toolkit, Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming and Delivering Data, Wiley. Efraim Turban, Ramesh Sharda, Dursun Delen, David King (2010). Business Intelligence: A Managerial Approach, 2nd Edition, Prentice Hall. Paulraj Ponniah (2010). Data Warehousing Fundamentals for IT Professionnals, 2 nd Edition, Wiley. Cindi Howson (2006). Business Objects XI: The complete Reference, 2 nd Edition, Mc Graw Hill. Gloria J.Miller, Dagmar Brautigam, Stefanie V. Gerlach (2006). Business Intelligence Competency Centers, Wiley.

6 Page 6 de 6 Jiawei Han, Micheline Kamber (2006). Data Mining Concepts and Techniques, 2 nd Edition, Morgan Kaufmann. Sur le Web The Teradata University Network Connection The Data Warehousing Institute (TDWI) Information Management The OLAP Report DSS Resources Information Technology Toolbox Business Intelligence Network Microsoft Entreprise Consortium Harvard Business School Case Collection CIO Insight Technology Evaluation Baseline Magasine

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