Comment integrer les applications de votre Systeme Information entre elles ?Stéphane Traumat
Cette présentation détaille les solutions et les méthodes existantes pour améliorer votre système d'information en intégrant l'ensemble des applications que vous utilisez.
Les trois grands type d'intégration seront abordés :
• Intégration par les données: données stockées et données mobiles: XML et applications aux services.
• Intégration par la présentation: portails et agrégation de contenus.
• Intégration par les processus: modèles de processus, architectures de services (SOA).
Qu’est-ce que la qualité des données et comment avoir des données de qualité ...Microsoft Décideurs IT
Venez faire la connaissance du nouveau-né de la suite SQL Server : DQS. Vous serez surpris de voir tout ce qu’il peut faire : - Valider ou corriger des données selon des règles prédéfinies. - Valider ou corriger des données selon des référentiels. - Calculer le pourcentage de ressemblance entre données. - Dédoublonner les données en fonction de critères de ressemblance. - … et bien encore.
C'est la troisième partie du cours Business Intelligence et Data warehouse.
Si vous avez des questions, des remarques ou des propositions, n'hésitez pas de me les envoyer via mon email:
pr.azizdarouichi@gmail.com.
Bonne lecture
Comment faire parler les data des candidats ?Jeremy Greze
Lors du meetup La Claque à Paris, présentation à des recruteurs sur les possibilités offertes par le Machine Learning sur des données candidats (CVs).
Blogpost à lire: https://jereze.com/fr/blog/data-recrutement-cv-machine-learning
ITSM: Définir le marché et identifier les clients (élaborer le catalogue de s...Pascal Delbrayelle
Dans cette étape, nous verrons :
- ce que l'on entend généralement par "créer de la valeur"
- que la création de valeur dépend des types de client qu'il va donc falloir catégoriser
- les flux de services entre fournisseurs et clients dans un réseau de valeur qui peut s'avérer complexe
- la représentation simplifiée du cas où un client délègue (ou sous-traite) l'une de ses missions en conservant sa gestion informatique en interne<
- les flux de services au sein même du fournisseur de services (constitué des différentes équipes de l'organisation informatique et de ses sous-traitants)
- la représentation particulière lorsque deux fournisseurs de services se mettent ensemble pour fournir des services plus globaux que ceux qu'ils fournissent à leurs clients directs
Comment integrer les applications de votre Systeme Information entre elles ?Stéphane Traumat
Cette présentation détaille les solutions et les méthodes existantes pour améliorer votre système d'information en intégrant l'ensemble des applications que vous utilisez.
Les trois grands type d'intégration seront abordés :
• Intégration par les données: données stockées et données mobiles: XML et applications aux services.
• Intégration par la présentation: portails et agrégation de contenus.
• Intégration par les processus: modèles de processus, architectures de services (SOA).
Qu’est-ce que la qualité des données et comment avoir des données de qualité ...Microsoft Décideurs IT
Venez faire la connaissance du nouveau-né de la suite SQL Server : DQS. Vous serez surpris de voir tout ce qu’il peut faire : - Valider ou corriger des données selon des règles prédéfinies. - Valider ou corriger des données selon des référentiels. - Calculer le pourcentage de ressemblance entre données. - Dédoublonner les données en fonction de critères de ressemblance. - … et bien encore.
C'est la troisième partie du cours Business Intelligence et Data warehouse.
Si vous avez des questions, des remarques ou des propositions, n'hésitez pas de me les envoyer via mon email:
pr.azizdarouichi@gmail.com.
Bonne lecture
Comment faire parler les data des candidats ?Jeremy Greze
Lors du meetup La Claque à Paris, présentation à des recruteurs sur les possibilités offertes par le Machine Learning sur des données candidats (CVs).
Blogpost à lire: https://jereze.com/fr/blog/data-recrutement-cv-machine-learning
ITSM: Définir le marché et identifier les clients (élaborer le catalogue de s...Pascal Delbrayelle
Dans cette étape, nous verrons :
- ce que l'on entend généralement par "créer de la valeur"
- que la création de valeur dépend des types de client qu'il va donc falloir catégoriser
- les flux de services entre fournisseurs et clients dans un réseau de valeur qui peut s'avérer complexe
- la représentation simplifiée du cas où un client délègue (ou sous-traite) l'une de ses missions en conservant sa gestion informatique en interne<
- les flux de services au sein même du fournisseur de services (constitué des différentes équipes de l'organisation informatique et de ses sous-traitants)
- la représentation particulière lorsque deux fournisseurs de services se mettent ensemble pour fournir des services plus globaux que ceux qu'ils fournissent à leurs clients directs
DeciLogic, les modélisations décisionnellesEric Mauvais
Pourquoi mettre en place un SID ?
Les enjeux du Système d’Information Décisionnel :
Définition des modèles de données décisionnels
- Vues, Faits et Dimensions
- Intégration des vues
- Normalisation des contextes
- La forme dimensionnelle normales et ses conséquences
Formes dimensionnelles complexes
- Etats et flux
- Les représentations du temps
- Dérives dimensionnelles
- Indicateurs qualifiés
- Méthodes de consolidation
Expériences de gestion des connaissances avec IDELIANCE: supprimons le document!Jean Rohmer
Cet article tire quelques leçons de la conception et
de l’usage de l’outil IDELIANCE depuis une di-
zaine d’années. Idéliance est un outil de gestion de
réseaux sémantiques développé à partir de 1993,
c’est à dire à une époque où Internet était encore
très peu répandu dans l’industrie, et le Web sé-
mantique tout à fait in
existant. Nous résumons
brièvement les caractéristiques de Idéliance, et
nous nous intéressons surtout aux applications in-
dustrielles qui en ont été faites. Ceci est l’occasion
de s’interroger sur les
motivations des « cols
blancs » vis à vis de la gestion des connaissances,
que nous opposerons ici à la gestion documen-
taire.
Mots clés :
Ingénierie des connaissances ; représen-
tation des connaissances ; attitudes personnelles et
collectives face à la gestion des connaissances
Search Foresight - Word Embeddings - 2017 avril lyonPhilippe YONNET
Conférence de Philippe Yonnet de l'agence Search Foresight à l'occasion du SEO Campus Lyon le 21 avril 2017.
La nouvelle approche dite des "word embeddings" en NLP permet des avancées remarquables dans le domaine de la recherche d'informations. C'est probablement la méthode cachée dans Rankbrain de Google... Philippe Yonnet explique ici les principes des word embeddings et leurs domaines d'applications dans les moteurs de recherche mais aussi dans des sites internet
Text mining, sentiment analysis, big data.Bruno Teboul
A l’ère du digital et de la société de l’information nous conjuguons deux phénomènes auxquels les entreprises sont confrontées et doivent faire faces: le déluge informationnel « Big Data » et le déluge publicitaire que j’ai désigné par l’expression « Big Ads » dans un article précédent. Avec l’évolution du web 2.0 vers ce que l’on appelle désormais le web 3.0 ou web sémantique, on assiste à une explosion des données textuelles, données non structurées par excellence et qui soulèvent nombre de questions et de potentialités pour les entreprises qui ne peuvent en ignorer l’existence et les impacts sur leur écosystème : collaborateurs, fournisseurs, image de marque, notoriété, tous les composants du mix- marketing, concurrents, prospects et clients...
Visite guidée au pays de la donnée - Du modèle conceptuel au modèle physiqueGautier Poupeau
Ce diaporama est le 3ème d'une série qui vise à donner un panorama de la gestion des données à l'ère du big data et de l'intelligence artificielle. Cette partie s'attache à présenter comment on passe de la modélisation des données jusqu'à leur stockage. Elle dresse un panorama des différentes solutions de stockage de données, en présente les particularités, les forces et les faiblesses.
Objectif général : Concevoir une base de données
Objectifs opérationnels :
- Comprendre les différents concepts entourant les BD
- Comprendre les concepts associés aux BD relationnelles
- Établir un dictionnaire de données (DD)
- Structurer les données du DD
- Construire un Modèle Conceptuel des Données (MCD)
- Transformer un MCD en Modèle logique de données (MLD)
- Normaliser un MLD
Impact des Critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) sur les...mrelmejri
J'ai réalisé ce projet pour obtenir mon diplôme en licence en sciences de gestion, spécialité management, à l'ISCAE Manouba. Au cours de mon stage chez Attijari Bank, j'ai été particulièrement intéressé par l'impact des critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) sur les décisions d'investissement dans le secteur bancaire. Cette étude explore comment ces critères influencent les stratégies et les choix d'investissement des banques.
Conseils pour Les Jeunes | Conseils de La Vie| Conseil de La JeunesseOscar Smith
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Pour la Saison 2024 / 2025, l'association « Le Bateau Ivre » propose un Cycle de formation théâtrale pour particuliers amateurs et professionnels des arts de la scène enfants, adolescents et adultes à l'Espace Saint-Jean de Melun (77). 108 heures de formation, d’octobre 2024 à juin 2025, à travers trois cours hebdomadaires (« Pierrot ou la science de la Scène », « Montage de spectacles », « Le Mime et son Répertoire ») et un stage annuel « Tournez dans un film de cinéma muet ».
Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 12-06-24BenotGeorges3
Les informations et évènements agricoles en province du Luxembourg et en Wallonie susceptibles de vous intéresser et diffusés par le SPW Agriculture, Direction de la Recherche et du Développement, Service extérieur de Libramont.
Le fichier :
Les newsletters : https://agriculture.wallonie.be/home/recherche-developpement/acteurs-du-developpement-et-de-la-vulgarisation/les-services-exterieurs-de-la-direction-de-la-recherche-et-du-developpement/newsletters-des-services-exterieurs-de-la-vulgarisation/newsletters-du-se-de-libramont.html
Bonne lecture et bienvenue aux activités proposées.
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2. La problématique des données
Inventaire des données du SI
Il ne suffit pas de s’intéresser au nom et aux propriétés
élémentaires (type, longueur, valeurs) des données.
Il faut s’intéresser à la donnée elle-même, ses sens et
ses usages.
Chez
moi un
client …
Oui mais
chez moi
un client
…
Moi un
client…
Dir. Logistique
Dir. Financier
Dir. Commercial
Les acteurs peuvent utiliser les mêmes mots avec des
sens ou des contenus différents
(synonymes, polysèmes).
3. Exemple réel : sens du mot « client »
Libellé FR
Libellé EN
Sens
Client
Customer
Correspond à l’adresse principale d’un donneur d’ordres
depuis laquelle ont reçoit les ordres de réalisation des
prestations.
Exemple de « client » : Kraft Foods France
Client
opérationnel
Operational
customer
Est la déclinaison d’un « client » pour un lieu géographique
ou un métier particulier
Exemple de « Client Opérationnel » : Kraft entreposage CPN
Client de
facturation
Bill-to
customer
Client
payeur
Payer
customer
Désigne le tiers qui paye les factures d’un « client
opérationnel ».
Client de
gestion
Controlling
customer
Désigne un ou plusieurs « clients opérationnels » dont les
coûts et les recettes sont regroupées. Le « client de
gestion » est une notion propre aux contrôleurs de gestion.
Désigne le tiers destinataire des factures d’un
« client opérationnel ».
Il faut comprendre les données … avant de les décrire
(dictionnaire des données).
4. Il faut aussi se poser des questions sur la qualité des
données existantes. Les données peuvent être entachées
de nombreux défauts :
Contradiction
(pb de cohérence)
Hors nomenclature
(pb de conformité et d’intégrité)
Incohérence
n°ss
Nom
Prénom
Date
naissance
sexe Adresse
Code
Postal
Ville
Téléphone
171046734543621 Dupond Albert
10/04/1971 F
3, rue de la
gare
99999
Strasbourg 01 32145678
268065415498494 Durant Lise
18/06/1968 F
Rue des
Lilas
54000
Nancy
268065415498494 Durant Lisa
18.06.1968 F
54000
Null
Doublon
(pb d’unicité)
0345762345
0345762345
Erreur de Format
(pb de conformité)
Erreur de saisie
(pb d’exactitude)
Absence de valeur
(pb de complétude)
Pb d’intégrité
référentielle
5. Objectif du MCD
Décrire les données du SI, indépendamment
de tout choix d'implantation physique.
1. Le dictionnaire des données
Inventaire des données du domaine étudié.
Questions :
sens pour les différents interlocuteurs; les différents
sens sont à conserver.
exigences de qualité et caractéristiques.
1- Poser des questions
4- Soumettre
Son travail
2 - Analyser les réponses
3 - Modéliser
6. Nombreuses caractéristiques :
identificateur (mnémonique),
description (« sens » précis),
type (numérique, alphanumérique, ...),
taille,
mode d'obtention :
– donnée mémorisée,
– donnée calculée,
– donnée "paramètre" : donnée utile à un traitement
et non mémorisée (ex : date d'édition),
règle de calcul (pour les données calculées),
contraintes d'intégrité : intervalle de valeurs, liste de
valeurs...
origine (document, système, service)
volume,
aspects quantitatifs
fréquence des mises à jour,
etc.
7. Descriptif très simplifié utilisé dans les exercices où toutes ces
caractéristiques ne sont pas toujours disponibles :
documents
Rubrique
Description
identificateur libellé
Type
Mode
entier
réel
date
chaîne
booléen
mémorisée
calculée
paramètre
D1 D2 D3 D4
x
x
x
x
x
x
x
8. 2. Le modèle conceptuel des données : le
modèle entité/association (cf. cours BD 1°A)
a) Concepts de base du modèle E/A.
b) Vérification et normalisation du modèle E/A.
c) Contraintes d'intégrité du modèle E/A ou extensions
du modèle E/A.
9. a) Les concepts de base
Entité : tout objet concret ou abstrait ayant une existence
propre et conforme aux besoins de gestion de
l’organisation.
Ex : le client «Dupond», le produit de référence «a456»…
Classe d’entités (ou entité-type) : ensemble des entités
décrites par les mêmes caractéristiques.
Ex : la classe CLIENT dont «Dupond» est une occurrence
(ou instance).
Association : n-uplet d’entités « sémantiquement liées ».
Ex: («Dupond», «1367 VS 54») indiquant que la
personne Dupond est propriétaire de la voiture
immatriculée 1367 VS 54.
10. Classe d’associations (ou association-type) : regroupe
toutes les associations constituées des mêmes types
d’entités jouant le même rôle dans l’association.
Ex: PROPRIETAIRE(PERSONNE, VOITURE)
Les occurrences de cette classe d’association sont un
sous ensemble du produit cartésien PERSONNE x
VOITURE (c.à.d. une partie de l’ensemble des couples
possibles de personnes et de voitures).
VOITURE
PERSONNE
PROPRIETAIRE
Remarques
On peut avoir plusieurs classes d’associations sur les mêmes
classes d’entités.
Ex : PROPRIETAIRE(PERSONNE, VOITURE)
et CONDUIRE(PERSONNE, VOITURE)
11. VOITURE
PERSONNE
PROPRIETAIRE
CONDUIT
On peut avoir une classe d’association sur une seule
classe d’entités (on parle d’association « réflexive »).
On ajoute souvent dans ce cas des noms de rôles
pour distinguer les deux occurrences.
Ex : CONJOINT(PERSONNE, PERSONNE)
PERSONNE
époux
CONJOINT
épouse
12. On peut avoir une classe d’association définie sur n
classes d’entités (association n-aire ou d’arité n ou de
dimension n ou à « n pattes »).
Ex: COURS(MATIERE, CLASSE, PROF)
Attention : les arités élevées sont rares. Elle dénotent
souvent des faiblesses dans l’analyse.
arité 2 : 80%
arité 3 : <20%
arité > 3 : ε
13. Propriété : donnée élémentaire permettant de
caractériser les entités et associations
Ex : Nom, Prénom propriétés de PROFESSEUR
Jour, Heuredeb propriétés de COURS
PROFESSEUR
Refprof
Nom
Prénom
Adresse
Age
COURS
Jour
Heuredeb
Heurefin
CLASSE
Refclasse
Numsalle
MATIERE
Refmat
Intitulé
14. Identifiant : propriété ou groupe de propriétés permettant
d’identifier de manière unique chaque occurrence de la
classe d’entités.
Ex : N° immatriculation pour VOITURE. Nom ne suffit
pas pour PERSONNE. N° Client pour CLIENT (propriété
ajoutée)
Les identifiants sont en général soulignés.
Cardinalités : indiquent pour chaque classe d’entités de la
classe d’association, les nombres mini et maxi
d’occurrences de l’association pouvant exister pour une
occurrence de l’entité.
La cardinalité minimum est 0 ou 1.
La cardinalité maximum est 1 ou n.
15. Une cardinalité minimum à 0 signifie qu’il est possible
d’observer (un jour) une occurrence d’entité sans
occurrence d’association.
Donc 4 combinaisons possibles :
0,1
au plus 1
1,1
1 et 1 seul
1,n
au moins 1
0,n
un nombre quelconque
Ex: PROPRIETAIRE(PERSONNE [0,n], VOITURE [1,1])
Une personne a 0 à n voitures; une voiture a 1 et 1
seul propriétaire.
16. CONDUIT(PERSONNE [0,n], VOITURE [1,n])
Une personne conduit 0 à n voitures; une voiture est
conduite par 1 à n personnes.
Représentation graphique :
Sens de lecture
source
destination
VOITURE
PERSONNE
0,n
PROPRIETAIRE
1,1
!! Dans les méthodes anglo-saxonnes la cardinalité est
placée du côté opposé à l’entité source !!
17. COURS(MATIERE [1,n], CLASSE [1,n], PROF[1,n])
Un prof. a 1 à n cours dans la semaine, une matière a 1 à
n cours dans la semaine, une classe a 1 à n cours dans la
semaine.
PROF
Nom
Prénom
Adresse
Age
MATIERE
COURS
1,n
Jour
Heuredeb
Heurefin
1,n
CLASSE
Refclasse
Numsalle
1,n
Refmat
Intitulé
18. Difficultés : choix entre entité et association ?
1) Solution avec association
PRODUIT
CLIENT
nocli
nomcli
1,n
commande
0,n
noprod
désignation
Dans cette première solution la commande n’est pas
une entité gérée pour elle même. Elle existe tant que le
client et le produit existent.
Ce peut être le SI du domaine ‘fabrication’ : on a juste
besoin de savoir que les produits sont destinés à des
clients.
19. 2) Solution avec entité
PRODUIT
CLIENT
noprod
désignation
nocli
nomcli
1,n
COMMANDE
passe
1,1
nocde
datecde
1,n
porte
0,n
Dans cette seconde solution, les commandes sont
identifiées (identifiant nocde) et décrites : on les gère
en tant que telles. Elles peuvent être conservées même
si le produit ou le client n’existent plus.
Ce peut être le SI du domaine financier.
20. Quelques « critères » de choix
Une entité a une existence propre et un identifiant.
Une association n’existe que si ses extrémités
existent et n’a pas d’identifiant explicite.
Une entité peut être associée à d’autres entités, une
association non.
21. Difficultés : choix des cardinalités ?
CLIENT
0, n ou
1, n ?
0, n ou
0,1 ?
LOCAL
LOCATION
Un client peut il avoir 0 location ? Est-ce encore un
client ?
Un local peut il être loué plusieurs fois ? Non si la
base représente une situation instantanée et si le
local n’est pas partageable. Oui si on gère un
historique ou si le local est partageable.
Les cardinalités sont élément essentiel pour
définir la sémantique (signification) des données,
pas une « décoration » accessoire. Derrière cette
notion on trouvera des contrôles (par le SGBD ou
les programmes).
22. Pour une situation donnée, il n’existe pas
une «solution» unique.
Le « bon modèle » est celui qui est
accepté par les personnes concernées
par le projet.
23. b) Vérification et Normalisation
Contrôler la qualité du modèle vis-à-vis :
des fondements du modèle d’une part (règles de
vérification),
de la redondance de données d’autre part (règles de
normalisation) .
Permet de détecter certaines incohérences dans la
construction des modèles.
1. Règles Générales
Toute propriété doit apparaître une seule fois dans un
modèle.
Il faut éliminer la redondance des propriétés dans la
même entité (avec des noms différents) ou dans des
entités distinctes :
25. 2. Règles sur les entités
2.a Règle de l’identifiant
Toutes les entités ont un identifiant.
2.b Règle de vérification des entités
Pour une occurrence d’une entité, chaque propriété ne
prend qu’une seule valeur (cf. la 1FN du modèle
relationnel); MONO-VALUEE
Employé
Matricule
Nom
Prénom-enf
Employé
Matricule
Nom
Enfant
Matricule
Prénom-enf
On décompose l'entité Employé en deux entités : Employé, et
Enfant
26. 2.c Règles de normalisation des entités
a) Les dépendances fonctionnelles (DF) entre les
propriétés d’une entité doivent vérifier la règle suivante :
toutes
les
propriétés
de
l’entité
dépendent
fonctionnellement de l’identifiant et uniquement de
l’identifiant.
Rappel : ∃ une DF XY si à une valeur de X correspond
une et une seule valeur de Y (réciproque pas vraie).
Voiture
Voiture
N°immatric.
Type
N° pers
Nom
Adresse
N°immatric.
Type
Propriétaire
N° pers
Nom
Adresse
La DF: N°pers Nom, Adresse contredit la règle.
27. b) Une partie de l’identifiant ne peut pas déterminer
certaines propriétés.
LigneCde
N°comm
N°prod
Qté
DateComm
N°client
Commande
N°comm
DateCom
N°Client
Ligne
0,n
1,1
N° comm
N°prod
Qté
La DF n°-comm date-comm, n°-client contredit la
règle. On décompose l’entité LigneCde en deux
entités.
Ces règles correspondent aux 2FN et 3FN du modèle
Relationnel (dépendance pleine et directe des clés).
28. 3. Règles sur les associations
3.a Règle de vérification des associations
Pour une occurrence d’association, chaque propriété
ne prend qu’une seule valeur.
3.b Règle de normalisation sur les propriétés des
associations
Toutes les propriétés de l’association doivent
dépendre fonctionnellement de tous les identifiants
des entités portant l’association, et uniquement d’eux.
Voiture
autorisé
Personne
N°immatr
Date-aut
Date-permis
N°pers
N°-pers Date-permis pose problème (donc déplacer
Date-permis vers Personne)
29. 3.c La décomposition des associations n-aires
Il faut garder un minimum d’associations d’arité > 2.
Si on observe une DF entre deux identifiants, on peut
décomposer l’association n-aire.
Matière
Prof
N°prof
Nom
0,n
0,n
N°mat
cours
salle, heure
0,n
Classe
N°classe
Une éventuelle DF N°prof N°mat (c.à.d. si un prof enseigne
une seule matière) conduit à la décomposition :
31. 3.d La suppression des associations transitives
Toute association pouvant être obtenue par transitivité de n
autres associations peut être supprimée. La transitivité
s’évalue en fonction de la signification des associations.
Facture
1,1
concerne
1,n
Commande
1,1
1,1
obtenue_par
associée_a
1,n
1,n
Représentant
On supprime l'association associée_a, car elle peut être
obtenue par transitivité sur les associations concerne et
obtenue_par
32. c) Quelques contraintes d’intégrité importantes
Les CI définissent des propriétés qui doivent être
vérifiées par les données de la base.
1. Contraintes intégrées au modèle E/A
1.a Contrainte d’identifiant
Les valeurs prises par l’identifiant sont uniques (dans le
temps) et toujours définies.
Ex : identifiant de l’entité PERSONNE
•
•
•
nom + prénom pas suffisant
n° téléphone pas stable dans le temps
n°SS réglementé (autorisation de la CNIL car danger de
rapprochement de fichiers)
1.b Contraintes de cardinalité
Les cardinalités portées par les entités membres
d’association imposent des nombres minis et maxis
d’occurrence dans l’association.
33. Station
NomStat
0,n
a lieu
1,1 Compétition
RefCompet
Une cardinalité mini de 1 rend l’existence d’une
occurrence d’entité dépendante de l’existence
d’une occurrence d’une autre entité.
Une compétition ne peut exister que si la station où
elle se déroule existe.
Une station peut exister de manière indépendante de
toute compétition.
34. 2. Contraintes extensions du modèle E/A
Exemple : contraintes de participation des entités
aux associations.
2.a Exclusivité de participation d’une entité à plusieurs
associations
Si l’entité E participe à l’association A1, elle ne peut
participer à l’association A2.
1,n
Fournisseur
acheter
0,n
Article
X
0,1
trouver
1,n
Stock
Un Article est soit acheté
auprès d’un fournisseur, soit figure dans le Stock
35. 2.b Inclusion de participation d’une entité à plusieurs
associations
La participation d'une entité E à une association A1
implique sa participation à l'association A2.
Client
1,1
souscrit
emprunte
0,n
0,n
Abonnement
I
0,1
Ouvrage
La participation de client dans l’association emprunte
implique sa participation à l'association souscrit.
36. 2.c Exclusion de participation entre associations
Il y a exclusion de participation entre associations si la
participation des entités à l'association A1 exclut leur
participation à l'association A2.
Datejour
0,n
disponible
0,n
Personne
X
0,n
en formation
0,n
Une personne à une même date ne peut pas figurer
simultanément dans les deux associations: disponible et
en formation.
37. 2.d Inclusion de participation entre associations
Il y a inclusion de participation entre associations si la
participation des entités à l'association A1 implique leur
participation à l'association A2.
Commandes
1,n
ligneCde
0,n
Produits
I
0,n
ligneLiv
0,n
Tout couple commandes, produits figurant dans
l'association ligneLiv doit figurer dans l'association
ligneCde
Le problème va être de vérifier toutes ces contraintes
dans les programmes qui mettent à jour les données !