Système d’Information

de Gestion

2

GEA2GEA2

Un étudiant en GEA doit être capable de Comprendre et analyser les besoins en

information de gestion. Dialoguer avec divers intervenants

(directeur, informaticien). Contribuer à l’élaboration, l’implantation,

l’exploitation et l’évolution du système d’information de gestion de l’entreprise.

Objectifs

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Ce cours a pour but d’introduire une méthodologie de conception du système d’information en s’appuyant sur la méthode MERISE.

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Conception d’un système d’information (bases de données).

Introduction aux bases de données relationnelles.

Mise en œuvre d’une base de données (sous MS-Access).

Bases de données et méthode MERISE

Introduction

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ExempleMise en place d’un système d’information pour gérer toutes les données nécessaires au bon fonctionnement d’une entreprise.

Conception de système d’information

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Problèmes dans le système actuel

Livraison à mauvaise adresse. Courrier en copies multiples. Obligation de rappeler à chaque

communication téléphonique le nom, le prénom, l’adresse, etc.

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Remarques

Les mêmes données se présentent avec des libellés différents (synonymes).

Les mêmes données sont reproduites plusieurs fois dans des services différents (redondance).

Une même donnée prend parfois des valeurs différentes. Exemple : adresse facturation dans le service commercial et dans le service comptable (polysème).

Un service n’a pas toujours l’ensemble des données.

Besoin de mémoriser et de traiter des données de quantité importante.

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Suggestion

Créer une fiche unique par client qui rassemble toutes les données accessibles par tous les services.

Gérer toutes les fiches client sur un micro-ordinateur (en utilisant Access, Oracle…).

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Questions Quelles sont les données à mémoriser? Comment minimiser les données

redondantes? Comment structurer les données et

conserver des liens entre données? Comment décrire les traitements sur les

données? consultation, mise à jour.

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Eléments de réponse

Utilisation d’un Système de Gestion de Bases de Données Relationnelles (SGBD-R)

exemple : Access. Méthode de conception d’une Base de

Données,

exemple : Méthode MERISE.

Système d’information

et méthode MERISE

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I. Notion de Système d’Information de GestionI. 1. Notion de système pour l’entreprise

Un système est un ensemble d’éléments matériels ou immatériels (hommes, machines, méthodes, recettes, règles, etc.) unis par des relations qui transforme, par un processus, des éléments (les entrées) en d’autres éléments (les sorties).

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Exemple : Une usine de montage de voitures.

Modèle d’un atelier de fabrication :

SystèmeSystèmeMatières premières Produits finis

Entrées Sorties

SystèmeSystèmePièces détachées Automobiles

Entrées Sorties

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Le système correspondant à l’activité de l’entreprise (transformation de flux) est appelé système opérant (SO).

L’entreprise a aussi besoin d’un système de prise de décision lui permettant de réaliser les objectifs fixés. Ce système est appelé système de pilotage (SP).

16

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Le SP procède à la régulation et au contrôle du système opérant en décidant du comportement de celui-ci.

Système de PilotageSystème de Pilotage

Système OpérantSystème Opérant

Décision sur le SOInformations sur l’état du SO

Flux entrant Flux sortant

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Avec l’augmentation en quantité et en complexité des informations échangées entre ces deux systèmes, on a besoin d’avoir un autre système qui stocke et traite de façon plus efficace ces informations. Ce système est appelé système d’information (SI).

18

GEA2GEA2 Modèle d’une organisation (ou entreprise)

selon la théorie des systèmes :

Système de PilotageSystème de Pilotage

Système OpérantSystème OpérantEntrée Sortie

Système d’InformationSystème d’Information

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I.2. Notion de Système d’Information (SI)

Le SI est composé d’éléments divers (employés, ordinateurs, règles et méthodes, etc.) chargés de stocker et de traiter les informations relatives au système opérant (SO) afin de les mettre à la disposition du système de pilotage (SP).

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GEA2GEA2

Le SI possède deux aspects : Aspect statique (ou aspect données) :

base d’information,modèle (ou structure) de données.

Aspect dynamique (ou aspect traitement) :circulation de l’information entre les différents

acteurs,évolution chronologique et causale des

opérations provoquées par des évènements.

21

GEA2GEA2 Exemple d’un modèle selon systémique d’une

entreprise qui assemble et commercialise des PC :

DirectionDirection

AtelierAtelier

Service commercial et comptableService commercial et comptable

Fournisseur ClientPièces Livraison

Statistiques de venteset de pannes

Nouveaux produits

PC Assemblés et livrés

Ordre de fabrication

CommandesPaiementPanne

Facture

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I.3. Système Automatisé d’Information (SAI) Dans un SI, on retrouve

des décisions (homme)des actions programmées (machine)

partie automatisable du SI.

Un SAI est un sous-système d’un SI dans lequel toutes les transformations significatives d’information sont effectuées par des ordinateurs.

Un SAI permet une conservation et un traitement automatique des informations.

23

GEA2GEA2

Un SAI doit être intégré : une même information n’est

saisie qu’une fois en un point du système et est récupérée dans tous les fichiers concernés.

durable et adaptable : les logiciels de traitement des données (programmes) sont indépendant des données.

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GEA2GEA2

II. Conception d’un système d’information La conception d’un SI consiste en

une modélisation de l’entreprise (pour une vision globale : modèle systémique),

une modélisation de ses aspects statiques (données : entités et association inter-entités);

une modélisation de ses aspects dynamiques (traitements : opérations déclenchées par des événements).

Cette conception nécessite une approche progressive (niveaux d’abstraction).

25

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Un SIG doit être durable et adaptable aux changements.

Par exemple, un changement de machine ne doit pas entraîner une modification majeure du système.

Il est donc nécessaire de dégager des niveaux correspondant aux préoccupations différentes.

II.1. Nivaux d’abstraction

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a. Niveau conceptuel A ce niveau, sont représentées

les informations et leurs relations, les utilisations qui en sont faites et les contraintes associées.

Ce niveau définit les finalités de l’entreprise, c.-à-d. la réponse à la question « que fait le système? »

C’est le niveau le plus stable, il est invariant.

Modèle Conceptuel de Traitement

Recueillir, organiser et structurer l’information

Créer l’architectureCréer l’architecture

Modèle Conceptuel de Donnée

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b. Niveau organisationnel (ou logique) Ce niveau est moins stable. Il définit l’organisation à mettre en place dans

l’entreprise : il répond aux questions «comment?», « qui fera quoi, où et quand? »

Modèle Logique de Donnée

Modèle Organisationnel de Traitement

Envisager les solutions Envisager les solutions organisationnelles et logiques organisationnelles et logiques

possibles face aux contraintes poséespossibles face aux contraintes posées

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c. Niveau opérationnel (technique ou physique)

Ce niveau est le moins stable. Il est souvent mis en cause par le changement du

matériel et/ou des logiciels. Il définit l’ensemble des moyens techniques, composé

de machines, de programmes et de fichiers, pour répondre aux objectifs posés.

Modèle Physique de Donnée

Modèle Physique de Traitement

Faire le choix du matériel et des Faire le choix du matériel et des logiciels compatibles avec les logiciels compatibles avec les

solutions proposées.solutions proposées.

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Niveau Données Traitements

Conceptuel MCD MCTLogique et

Organisationnel MLD MOT

Physique (opérationnel ou

technique)MPD MPT

Analyse descendante : information globale

information élémentaire

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Différencier données et traitements

• entité = objet, individu du système

• association = lien, relation entre ces entités

• etc …

opération déclenchée par un évènement

fait survenant

Donnée :

Traitement :

Evènement :

31

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II.2. Flux d’information Une entreprise a besoin d’échanger des

informations entre d’une part, les composants du SI et d’autre part, entre le SI et l’univers externe. Ces informations sont portées par des événements.

Définition : on parle d’un événement lorsque quelque chose survient et lorsqu’on s’en aperçoit. Un événement déclenche une opération.

Exemple : passation de commande → édition d’un bon de

commande, arrivée du bon de commande au service commercial

→ consultation du stock, etc.

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II.3. Traitements

Les traitements sont des opérations du SI déclenchées par l’arrivée d’événements.

Exemple : l’arrivée d’une commande d’un client déclenchera la mémorisation de celle-ci et la recherche des produits commandés.

Exemple : l’arrivée de l’événement « Déclaration de sinistre » déclenche l’opération « Vérifier la garantie ».

Un traitement peut être manuel ou automatique dans un SI. Une BD ne s’intéresse qu’à la partie automatisable du SI.

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Entité (objet ou individu). Représentation dans un SI d’un objet de l’entreprise.

Exemple : client, commande, produit, etc. Association (ou relation). Lien entre les

entités.

Exemple : client passe une commande. Attribut (propriété ou donnée). Rubrique de

description d’une entité ou d’une association.

Exemple : nom et adresse du client (attribut de l’entité «client»); date de la commande (attribut de l’association passation de commande»).

II.4. Données

Modèle conceptuel de données (MCD)

35

GEA2GEA2

L’objectif de MCD est de proposer une représentation schématique de la partie statique de l’entreprise (données et liens) en utilisant le formalisme d’entité/association qui soit abordable par tout utilisateur permettant un dialogue clair avec les concepteurs.

Le MCD obtenu ne doit inclure que des données nécessaires au fonctionnement de l’entreprise et les liens existants entre ces données.

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I. Approche intuitive : exemple.

Soit la liste des données recensées dans un établissement scolaire : adresse de l’élève, matière enseignée, nombre d’heures, nom de la classe, nom du professeur, nom de l’élève, prénom de l’élève, note, numéro de salle.

Soient les règles de gestion : R1 : à chaque classe est attribuée une et une seule salle. R2 : chaque matière est enseignée par un et un seul professeur. R3 : pour chaque classe et chaque matière est défini un nombre

fixe d’heures de cours. R4 : à chaque élève est attribuée (au plus) une seule note par

matière. R5 : l’établissement gère les emplois du temps des professeurs

et des élèves ainsi que le contrôle des connaissances.

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GEA2GEA2

Regroupement des données :données liées à la classe :

nom de la classe, numéro de la salle.

données liées à l’élève : nom de l’élève prénom de l’élève adresse de l’élève

données liées à la matière : matière enseignée nom du professeur.

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GEA2GEA2

Trois objets indépendants : classe, élève et matière.

Les données comme «note», «nombre d’heures» seules n’ont pas de signification en tant que telles : la note dépend à la fois de l’élève et de la matière. le nombre d’heures dépend à la fois de la classe et de

la matière.

Les données qui dépendent de plus que d’un objet décrivent des liens entre ces objets : ex. «élève» «avoir pour note dans» «matière».

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Entité : représentation concrète ou abstraite d’un objet appartenant au réel perçu à propos de laquelle on veut enregistrer des informations. Exemple : l’objet «élève».

Association : représente un lien entre deux ou plusieurs entités (non nécessairement distinctes). Exemple : l’association «avoir pour note dans».

Attribut (propriété) : caractéristique ou qualité qui décrit une entité ou une association. Exemple : l’attribut «prénom de l’élève» de l’entité «élève».

II. Concepts de baseI.1. Définitions (entité, association et attribut)

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Classification des entités et des attributs

Entité permanente.Exemple : Client (Nom, Adresse, CA du mois M, CA du mois M-1)

Entité du type mouvement.Exemple : Commande (N° Cde, Date Cde) mémorisée dans le SI et issue de l’événement «passation de commande».

41

GEA2GEA2 Type d’un attribut : alphabétique (A), alpha-

numérique (AN) ou numérique (N). Format : Entier, réel (xxxxx,xx), date (jj/mm/aa). Dimension d’un attribut : nombre de

caractères nécessaires pour le coder. Exemple : Dim(Nom)=10, Dim(CAm)=9.

Nature d’un attribut : un attribut peut être soit élémentaire (E) soit concaténé (CON) (s’il est

du type AN par exemple). soit élémentaire (E) soit calculé (CAL) (s’il est du

type N). signalétique (SIG) ou de situation (SIT) (s’il se

trouve dans une entité permanente). mouvement (M) (s’il se trouve dans une entité de

type mouvement).

42

GEA2GEA2

Attribut composé ( attribut concaténé)exemple : Adresse = {N°}+ {Rue}+ {Code postal}+ {ville}.

Attribut dérivé ( attribut calculé)exemple : L’âge à partir de la date de naissance.

Valeur d’un attribut : symbole utilisé pour représenter un fait élémentaire.

Domaine : ensemble des valeurs que peut prendre un attribut.

Exemples : Couleur {rouge, orange, jaune, vert, bleu, violet} Age {x: x>0 et x<120}. Prix des produits de 1 à 10000€.

43

GEA2GEA2

Dictionnaire des données : liste des attributs nécessaires pour la gestion visée, avec précision sur leur type, nature, dimension, format ainsi que sur leur signification.

44

GEA2GEA2

II.2. Occurrences Occurrences d’une entité : l’entité exprime un type, un

ensemble dont les éléments sont appelés occurrences de l’entité. Exemple : l’entité « élève » aura quatre occurrences :

Albert Dupont James West Noémie Dupont Sophia Dali

Occurrences d’un attribut : Les propriétés (attributs) prennent des valeurs appelées également occurrences de la propriété. Exemple : l’attribut « prénom de l’élève » prend l’une des valeurs : {Sophia, Noémie, James, Albert}

45

GEA2GEA2Attribut Valeur

Nom Dupont Prénom AlbertAdresse 3 rue de Voltaire, 54400 LongwyAge 16Année d’étude_ Secondeetc. …

Entité

Attribut Valeur

Nom James Prénom WestAdresse 3 rue de Voltaire, 54400 LongwyAge 16Année d’étude_ Secondeetc. …

Entité

Attribut Valeur

Nom DupontPrénom NoémieAdresse 3 rue de Voltaire, 54400 LongwyAge 16Année d’étude_ Secondeetc. …

Entité

Attribut Valeur

Nom Dali Prénom SophiaAdresse 3 rue de Voltaire, 54400 LongwyDate de naissance 10/08/1989Année d’étude Secondeetc. …

Entité

46

GEA2GEA2

Nom entité

Nom propriété 1

Nom propriété 2

etc.

L’entité et ses propriétés sont schématisés graphiquement comme suit

Dans l’exemple traité :

Élève

Nom Prénom Date de naissance Adresse Année d ’étude

47

GEA2GEA2

II.3. Identifiant d’une entité :

Une entité doit être dotée d’un identifiant. L’identifiant fait partie des propriétés de l’entité. Sa valeur doit être différente pour chaque

occurrence de l’entité : il décrit chaque occurrence de l’entité d’une façon unique.

48

GEA2GEA2

Pour distinguer les Dupont, on ajoute un attribut

« Numéro d’élève ».

Nom Prénom Date de naissance etc.

Dupont

West

Dupont

Dali

Albert

James

Noémie

Sophia

01/06/88

17/02/84

19/07/86

10/08/89

...

...

...

...

Numéro d’élève Nom Prénom Date de naissance etc

1

2

3

4

Dupont

West

Dupont

Dali

Albert

James

Noémie

Sophia

01/06/88

17/02/84

19/07/86

10/08/89

...

...

...

...

49

GEA2GEA2

Un identifiant d’une entité doit être univalué et non nul : à une occurrence de l’entité correspond

une et une seule valeur d’un identifiant; discriminant : à une valeur d’un identifiant correspond une et une

seule occurrence de l’entité ; stable : une occurrence donnée d’entité doit conserver la même

valeur d’identifiant jusqu’à sa destruction ; minimal : si l ’identifiant est élémentaire il est nécessairement

minimal. Dans le cas d’un identifiant composé, pour que celui-ci soit minimal, il faut que la suppression d’un de ses composants lui fasse perdre son caractère discriminant.

Nom entité

Identifiant

Nom attribut 1

Nom attribut 2

etc.

L’entité avec ses propriétés (dont l’identifiant)

est schématisée :

50

GEA2GEA2

Exemple

Nom entité 1

Identifiant 1

Nom attribut 1

Nom attribut 2

etc.

Nom entité 2

Identifiant 2

Nom attribut 1

Nom attribut 2

etc.

Nom de l’association•attribut 1•attribut 2

N° SS élève Nom Prénom Date naissance Adresse Année d’étude

Elève

Classe

Code Classe Désignation N° salle

Appartenir

II.4 Formalisme

51

GEA2GEA2

Pour les entitésun nom à chaque entité, les noms de tous les attributs qui la décrivent,schématisées sous forme d’un rectangle

divisé en deux parties. Pour les associations

un nom à chaque association, les noms de tous les attributs qu’elle porte et

des entités qu’elle associe,schématisées sous forme d’un ovale divisé en

deux parties et relié aux rectangles.

II.4 Formalisme

52

GEA2GEA2

II.5. Dimension d’une association

Occurrence d’une association : elle correspond à une et une seule occurrence de chacune des entités

associées, l’occurrence de chacun des attributs qu’elle porte

correspondant aux occurrences des entités associées. Dimension d’une association : Le nombre

d’occurrences d’entités concernées par une occurrence de l’association est appelé sa dimension.

53

GEA2GEA2 Exemple 1 : dimension = 2 → association binaire :

Exemple 2 : dimension = 3 association ternaire :

Matière

Sigle matièreDésignationetc.

Avoir pour note

note

Professeur

…

Matière

…

Classe

… Enseigner•Nbre d’heure

N° SS élève Nom Prénom Date naissance Adresse Année d’étude

Elève

54

GEA2GEA2

On dit que les entités « élève » et « matière » participent à l’association

« avoir pour note ». On dit que les entités « matière » et

« professeur » et « classe » participent à l’association « enseigner ».

55

GEA2GEA2

Sigle matièreDésignation_mat

MatièreAvoir pour note

N° SS élève Nom_élève Prénom _élève Date_naissance Adresse Année_étude

Elève

Code_prof. Nom_prof. Prénom_prof Statut_prof

Professeur

Enseigner•Nbre_heures

Code Classe Désignation_classe N° salle

Classe

Appartenir

56

GEA2GEA2

III. Contraintes d’intégrité

Ce sont les règles relatives aux données qui doivent être incorporées au modèle afin d’assurer la cohérence de la base d’information.

Exemple d’incohérence :une commande n’est passée par aucun client; la date de fin de location est antérieure à la

date de début de location.

57

GEA2GEA2

III.1. Cardinalité

Définition : les cardinalités d’une entité dans une association mesurent, lorsque l’on parcourt l’ensemble des occurrences de cette entité, le minimum et le maximum de leur participation à l’association.

On note (min, max).

58

GEA2GEA2 Exemple

Elève

Dali Sophia

Avoir pour note

12

Elève

Dupont Noémie

Matière

InfoAvoir pour note

15

Elève

West James

Matière

Math.Avoir pour note

8

Elève

Dupont Albert

Matière

Compta.Avoir pour note

14

Avoir pour note

6

Cardinalité de l’entité « élève » : (0,2).Cardinalité de l’entité « matière » : (0,3).

59

GEA2GEA2 Le formalisme peut être ainsi simplifié :

En général, on utilise n pour remplacer une cardinalité supérieure à 1.

On a alors quatre types de cardinalité : (0,1) : une occurrence de l’entité ne participe jamais plus d’une fois à

l’association ; (1,1) : une occurrence de l’entité participe toujours une et une seule fois

à l’association ; (1,n) : une occurrence de l’entité participe toujours au moins une fois à

l’association ; (0,n) : aucune précision n’est fournie quant à la participation des

occurrences de l’entité à l’association.

Elève

-Nom élève

Matière

-Matière enseignée

Avoir pour note

-Note

0,2 0,3

60

GEA2GEA2

Les règles de gestion du MCD précisent les contraintes d'intégrité qui doivent être respectées par le modèle.

Exemple : en plus des règles de gestion R1-R5, le MCD d’une école peut avoir les règles de gestion suivantes : R6 : un professeur fait au moins un enseignement. R7 : une classe a au moins un enseignant. R2 (rappel) : chaque matière est enseignée par un et un seul

professeur. Le MCD sera

Professeur

…

Matière

…

Classe

… Enseigner•Nbre_heures

1,1

1,n

1,n

III.2. Règles de gestion

61

GEA2GEA2

Sigle matièreDésignation_mat

MatièreAvoir pour note

Note

N° SS élève Nom_élève Prénom _élève Date_naissance Adresse Année_étude

Elève

Code_prof. Nom_prof. Prénom_prof Statut_prof

Professeur

Enseigner•Nbre_heures

Code Classe Désignation_classe N° salle

Classe

Appartenir

(0,n) (0,n)

(1,1)

(1,n)(1,n)

(0,1)

(1,n)

62

GEA2GEA2

III.3. Contraintes d’intégrité syntaxiques

Elles portent sur un attribut et peuvent concerner soit son format, soit son domaine.

Exemples:Prix d’un produit doit être un nombre réel

positif.Une date doit prendre le format JJ/MM/AA.

63

GEA2GEA2

III.4. Contraintes d’intégrité sémantique

Elles portent sur la cohérence des sens de plusieurs attributs et s’appliquent soit à des attributs de la même entité ou association, des attributs d’entités ou associations différentes.

Exemples Dans l’entité « Vol » (N° vol, Date vol, Heure départ,

Heure arrivée), Heure départ > Heure arrivée. Dans les entités « Produit » et « Client », La somme

des CA des produits = la somme des CA clients.

64

GEA2GEA2III.5. Contrainte d’intégrité fonctionnelle

(ou dépendance fonctionnelle)

III.5.1. Définitions

En mathématiques, la notion de DF entre deux ensemble A et B exprime le fait qu'à chaque élément a de A correspond un seul élément b de B.

A B En Modélisation Conceptuelle des Données sous MERISE, cette

notion de DF, appelée parfois Contrainte d'Intégrité Fonctionnelle (CIF), s'applique dans les cas suivants :

DF intra-entité : il s'agit d'une DF entre l'identifiant d'une entité et les autres attributs de l'entité.

DF intra-relation : il existe une DF entre l'identifiant obtenu par concaténation des identifiants des entités de la collection d'une association et les éventuels attributs de l'association.

Il existe des "DF triviales" entre l'identifiant de l'association et les identifiants des entités qu'elle relie.

On appelle collection d'une association la liste des entités liées.

65

GEA2GEA2III.5. Contrainte d’intégrité fonctionnelle

(ou dépendance fonctionnelle)

On dit qu’il existe une DF (dépendance fonctionnelle) entre deux entités ou attributs A et B, on note A → B, si toute occurrence de A détermine une seule occurrence de B.

III.5.2. DF entre attributs : Exemples

Code_client → Nom_client. N°bon_de_cde+Réf_prod → Qté commandée.

La DF a → b est dite élémentaire si aucune partie de a ne détermine b. La DF a → b est dite directe (ou non associative) s’il n’existe pas

d’attribut c tel que a → c et c → b.III.5.3. DF entre entités ou Contrainte d’Intégrité Fonctionnelle :

Exemple : un élève appartient toujours à une et une classe :

Elève

…

Classe

…Appartenir1,1 1,n

DF

66

GEA2GEA2III.5. Contrainte d’intégrité fonctionnelle

(ou dépendance fonctionnelle)

III.5.4. DF inter-entités via une association binaire Il existe des DF inter-entités si l'une des cardinalité

maximum de l'association est égale à 1. Dans ce cas, il est possible d'orienter le lien entre les entités et de remplacer l'association par une DF.

On parle de DF forte (resp. DF faible) lorsque la cardinalité minimum de l'entité source de la DF est égale à 1 (resp. 0).

Exemple : enfant (moins de 16 ans) et classe

1,1

ENFANT

N° SSNomPrénom

0,nCLASSE

N° ClasseNom établissement

DF

0,1

ENFANT

N° SSNomPrénom

0,nCLASSE

N° ClasseNom établissement

DF

67

GEA2GEA2III.5. Contrainte d’intégrité fonctionnelle

(ou dépendance fonctionnelle) Lorsqu'il existe de part et d'autre d'une association binaire

des cardinalités maximales égales à 1, une règle de modélisation stipule que l'entité source de la DF est celle dont les occurrences apparaissent postérieurement.

Exemple : appel de cotisation et le règlement correspondant.

Une DF liant deux entités est également appelée CIF (Contrainte d’Intégrité Fonctionnelle)

1,1

REGLEMENT

N° règlementDate règlement 0,1

APPEL COTISATION

N° ClasseNom établissement

DF

1,1

REGLEMENT

N° règlementDate règlement 0,1

APPEL COTISATION

N° ClasseNom établissement

CIF

68

GEA2GEA2III.5. Contrainte d’intégrité fonctionnelle

(ou dépendance fonctionnelle) Une DF ou une CIF est un lien non porteur de propriété. Une

association binaire ayant une cardinalité maximale de 1, porteuse de propriété peut toujours être remplacée par une DF ou une CIF.

Les DF sous-jacentes sont les suivantes :N° contrat N° souscripteurN° contrat, N° souscripteur Date souscription

La propriété de pseudo-transitivité permet de déduire la DF suivante :N° contrat Date souscription

1,1

CONTRAT

N° contrat 0,n

SOUSCRIPTEUR

N° souscripteurSOUSCRIRE

Date souscription

1,1CONTRAT

N° contratDate souscription

0,nSOUSCRIPTEUR

N° souscripteurCIF

69

GEA2GEA2

III.5.4. Caractéristiques des DF

Réflexivité : a→a. Exemple : Réf →Réf.

Projection : a →b+c a →b et a →c. Exemple : Réf → Design+PU Réf → Design et Réf → PU.

Augmentation : a → b c: a+c → b. Exemple : Réf → PU Réf+Design → PU.

Additivité : a → b et a → c a → b+c. Exemple : Réf → PU et Réf → Design Réf → Design+PU.

Transitivité : a → b et b → c a → c. Exemple : Réf → Code_TVA et Code_TVA → Taux_TVA Réf → Taux_TVA.

Pseudo-transitivité : a → b et b+c → d a+c →d. Exemple : Réf → Code_TVA et Code_TVA+PU → Taux_TVA Réf+PU → Taux_TVA.

70

GEA2GEA2

IV. Règles relatives au MCD pour sa mise au propre

La mise au propre du MCD s'effectue à travers 3 opérations :

la vérification,

la normalisation,

la décomposition.

71

GEA2GEA2

VI.1 La vérification Règle de non-répétitivité : à toute occurrence de

l'entité ou de l'association correspond au plus une valeur de tout attribut qui lui est associé.

Règle d'homogénéité : les attributs rattachés à une entité ou à une association doivent avoir un sens pour toutes les occurrences de l'entité ou de la association.

Règle de distinguabilité : les occurrences d'une entité doivent être distinguables. Cela induit la compréhension de l'entité et se traduit par le choix de l'identifiant.

Règle de normalisation d'une relation : chaque attribut d'une association doit dépendre fonctionnellement de la totalité des entités formant la collection de l'association .

Respect des règles de gestion : les règles de gestion relatives aux données, dégagées lors de l'étude de l'existant, doivent avoir été traduites dans le MCD (cardinalités, etc.).

72

GEA2GEA2

Quelques erreurs de modélisation Cas 1 : Attribut répétitif

L'attribut "Matière" peut prendre plusieurs valeurs si le prof. peut enseigner plusieurs matières.

Professeur

Matricule

Nom

Matière

Professeur

Matricule

Nom

Matière

Code

Matière

Enseigner1,n 1,n

SolutionSolution

73

GEA2GEA2

Quelques erreurs de modélisation Cas 2 : Attribut sans signification

L'attribut "Matière" ne prend pas de valeur pour une secrétaire ou un surveillant.

Personnel

Matricule

Nom

Matière

Personnel

Matricule

Nom

SolutionSolution

74

GEA2GEA2

Quelques erreurs de modélisation

Cas 3 : Dépendance incomplèteCommande

N° Bon

Qté

SolutionSolution

Produit

Réf

Désign.

P.U.

Concerner1,n 1,n

Commande

N° Bon

Date

Produit

Réf

Désign.

P.U.

Concerner1,n 1,n

Date

Qté

L'attribut "Date" ne dépend pas du produit et l'attribut "Qté" peut prendre plusieurs valeurs.

75

GEA2GEA2

IV. 2. La normalisation du MCD

1ère Forme Normale (1FN) : élémentarité des attributs et existence de l'identifiant.

Tous les attributs doivent être élémentaires par rapport au choix de gestion et il doit y avoir un identifiant à chaque entité.

n'est pas 1FN

ETUDIANT

N° étudiantNomPrénomAge

est 1FN

ETUDIANT

NomPrénomAgeAdresse

76

GEA2GEA2

2ème Forme Normale (2FN) : DF élémentaire de l'identifiant. Tout attribut d'une entité doit dépendre de l'identifiant de cette entité par une dépendance fonctionnelle élémentaire.

n'est pas 2FN

est 2FN0,n

ETUDIANT

N°_étudiantNomPrénom

0,nOPTION

Code_optionNom option

SUIVRE

ETUDIANT

Code_Option, N°_étudiantNomPrénomNom option

77

GEA2GEA2

3ème Forme Normale (3FN) : DF élémentaire et directe.

Tout attribut d'une entité doit dépendre de l'identifiant par une DF élémentaire et directe.

n'est pas 3FN

est 3FN0,n

ETUDIANT

N°_étudiantNomPrénom

0,nOPTION

Code_optionNom_option

SUIVRE

ETUDIANT

Code_étudiant

Nom

Prénom

Code_option

Nom_option

78

GEA2GEA2

4ème Forme Normale (4FN) : DF complète (cas de l'identifiant concaténé).Si une entité a un identifiant concaténé, un des attributs composant l'identifiant ne doit pas dépendre d'un autre attribut.

Exemple :RG1 : tout prof enseigne une et une seule matière.RG2 : toute classe n'a qu'un seul prof par matière.

n'est pas 4FN

est 4FN

COURS

Matière, N° classeN° prof

0,n

COURS

N° profMatière

0,n

CLASSE

N° classeN° prof

ENSEIGNER DANS

79

GEA2GEA21FN :1FN : élémentarité des attributs et existence de l'identifiant.

2FN :2FN : DF élémentaire de l'identifiant.

3FN :3FN : DF directe de l'identifiant.

4FN :4FN : DF complète de l'identifiant : si l'identifiant est concaténé, un composant ne doit pas être en DF avec un autre attribut.

80

GEA2GEA2

V. Les étapes pour la construction d'un MCD

L'étude de l'existant

Interview de la direction (Système de Pilotage). Objectifs principaux. Liste des postes de travail. Délimiter le champs de l’étude.

Interview des postes de travail (Système Opérant) . Recenser et décrire les tâches exécutées. Observer la circulation des informations. Apprendre le langage de l’entreprise.

Etablissement d’une liste des règles de gestion. Construction d’un dictionnaire de données (DD).

81

GEA2GEA2Autres étapes de la construction d'un MCD

Epuration du dictionnaire des données (DD) en enlevant 

les synonymes (les données identifiées différemment et ayant le même sens);

les polysèmes (les données utilisant les mêmes orthographes mais décrivant des réalités différentes) : il faut leur attribuer des noms différents.

Construction du GDF (Graphe des Dépendances Fonctionnelles).

Extraire du DD la liste des attributs qui ne sont ni concaténés, ni calculés.

Ne pas considérer les DF transitives pour obtenir un GDF avec une couverture minimale (répondant à la 3FN).

Transformation du GDF en MCD. Mise au propre du MCD.

82

GEA2GEA2Informatisation du SI d’une société de vente

Une société de vente souhaite informatiser son SI actuel (manuel) qui contient essentiellement des données figurant sur des bons de commande ou factures du type :

N°Bon …………………… Date …………………… Nom client ……………………………………………………………… Adresse ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….

Nom représentant …………………………………………

Réf. Design. Qté PU Montant………… ………… …… ……… …………………… ………… …… ……… …………

Total …………

83

GEA2GEA2

En utilisant le schéma de construction détaillé précédemment, établir le MCD de leur nouvelle base de données. On suppose que certaines opérations ont déjà été effectuées :

Recueil des informations (interview du SI existant) R1 : un client peut passer une ou plusieurs commandes ou ne

passer aucune commande; R2 : une commande concerner au moins un produit; R3 : une commande concerne un et un seul client; R4 : une commande est assurée par un et un seul représentant qui

n’est pas toujours le même pour un client donné. Construction d'un dictionnaire de données (DD) :

établissement de la liste des attributs à partir des informations recueillies. Comme le SI actuel est manuel, il n’existe pas nécessairement des codifications, on imaginera qu’il existe des codes pour identifier les entités évidentes …Par exemple, « Cocli » pour CLIENT et « Corep » pour REPRESENTANT seront créées, on les marquera d’un (*) pour signifier qu’elles n’existent pas encore.

84

GEA2GEA2 Le dictionnaire des données (DD)

 SIGNIFICATION TYPE (1) LONGUEUR NATURE

(2) (3)REGLE DE CALCUL OU INTEGRITE (4)

NoBonDate

*CoCliNomCliAdresseRueCliVilcli*CoRepNomRepRéfDésignQtéPUMontantTotal

N° de bon de CdeDate Cde

Code clientNom clientAdresse clientRue clientVille clientCode représentantNom représentantRéf. de produitDésignation produitQuantité commandéePrix unitaireMontant ligneTotal commande

NN

?AANANA?AANANNNN

46

?30603030?305303789

EE

EECONEEEEEEEECALCAL

MM

SIGSIGSIGSIGSIGSIGSIGSIGSIGMSIGMM

Forme jj/mm/aa (5)

A créer

Rue + Ville

A créer

1 lettre + 3 chiffres

Entier > 0Forme : 9999,99PU QtéSomme des montants

(1) A(lphanumérique) N(umérique) A(lpha)N(umérique)

(2) E(lémentaire) CON(caténé) CAL(culé)

(3) M(ouvement) SIG(nalétique) SIT(uation)

(4) Règle de calcul pour les attributs calculés ou contraintes d’intégrité syntaxique éventuelles

(5) jj : 01 à 31, mm : 01 à 12, aa : 00 à 99.

85

GEA2GEA2

Epuration du dictionnaire des donnéesLes données à ne pas prendre en compte

dans un MCD sont, en général, les données calculées et concaténées.

Seront supprimées : Adresse, Montant et Total.

86

GEA2GEA2

Le graphe des dépendances fonctionnelles

NoBonRef

CoCliCoRep

Design PU Qté Date

NomCli RueCli VilleCliNomRep

87

GEA2GEA2

Le graphe des dépendances fonctionnelles

NoBonRef

CoCliCoRep

Design PU Qté Date

NomCli RueCli VilleCliNomRep

88

GEA2GEA2

Transformation du GDF en MCD

Règles de transformation

R1 : les données sources d'au moins une DF (celles qui sont soulignées sur le GDF) représentent les identifiants des entités dont les attributs sont les cibles de ces DF.

R2 : Les flèches restantes deviennent des associations. Les données déterminées par une DF conjointe deviennent des attributs portés par l’association.

R3 : Les règles de gestion doivent permettre de trouver les cardinalités.

89

GEA2GEA2

PRODUIT

Ref

Design

PU

COMMANDE

NoBon

Date

CLIENT

CoCli

NomCli

RueCli

VilleCli

REPRESENTANT

CoRep

NomRep

Qté

Application de la 1ère règle (R1)

90

GEA2GEA2

PRODUIT

Ref

Design

PU

COMMANDE

NoBon

Date

CLIENT

CoCli

NomCli

RueCli

VilleCli

REPRESENTANT

CoRep

NomRep

Application des règles R2 et R3

CONCERNERQté

PASSEROBTENIR

0,n

0,n0,n

1,11,1

1,n

91

GEA2GEA2

Enfin, les règles de vérification, de normalisation et de décomposition doivent permettre la mise au propre du MCD.