Rapport duRapport du

Projet de FinProjet de Fin

d’Annéed’Année

Mise en place d’une base de donnéesMise en place d’une base de données décisionelle pour des actionsdécisionelle pour des actions

téléspectateurstéléspectateurs

Réalisé par :

Ayoub MANAR Omar OUKILI

Encadré par :

Mr ABOUABDELLAH

Année Universitaire : 2009 - 2010

3

RemerciementsRemerciements

En préambule à ce mémoire, Nous souhaitons

adresser ici nos remerciements à toutes les

personnes qui nous ont apporté leur soutien et leur

aide et qui ont ainsi contribué à l’élaboration de ce

mémoire.

Nos remerciements les plus sincères sont

adressés à notre encadrant Mr ABOUABDELLAH pour

le soutien, l’aide et le temps qu’il a bien voulu nous

consacrer et sans qui ce mémoire n’aurait jamais vu

le jour.

Nos remerciements s’adressent également à nos

professeurs, ainsi qu’à tous ceux qui nous ont fait

l’honneur de bien vouloir évaluer mon travail.

Nous exprimons notre gratitude à nos parents, et

notre famille qui nous ont toujours soutenue et

encouragé tout au long de nos études.

4

Enfin, nous adressons nos plus sincères

remerciements à tous nos amis qui ont rendu ce

travail possible par leurs conseils, remarques et

encouragements.

5

RésuméRésumé

Dans le cadre des projets de fin d’années organisé par l’Ecole

Marocaine des Sciences de l’ingénieur, on nous a chargé de la conception

et la réalisation de la partie décisionnelle du module télévision de

l’opérateur BreeFox qui est destinée aux manager de la société.

Durant toutes les séances d’encadrement et les heures de travail chez

nous, on avait pour mission dans une première étape d’étudier la

Business Intelligence ou en français l’informatique décisionnelle, qui est

une solution qui permet d'utiliser les données transitant par le Système

d'information en informations susceptibles, d'être exploitées à des fins

décisionnelles.

La deuxième étape consistait en l’analyse du cahier de charge et des

indicateurs qui seront utilisé pour générer un Schéma décisionnelle, et

plus précisément les informations des Foyer, des chaines, des actions et

des émissions, qui constituent les axes principaux du module télévision de

l’opérateur BreeFox. Après cette analyse et conception du système, on a

abouti à une base de production.

La troisième étape consiste à la génération du cube, et à la fin la mise

en place de la solution retenue pour l’élaboration des tableaux de bord.

6

7

AbstractAbstract

As part of year-end projects hosted by the School of Moroccan

Engineering Sciences, we were responsible for designing and

implementing the party's decision-making module BreeFox television

operator that is intended to manager Society.

Throughout the coaching sessions and hours of work with us, it was

charged in a first step to study the French business intelligence or

business intelligence, which is a solution which allows to use the data

passing through System information into information that, to be used for

decision making purposes.

The second phase involved the analysis of the specifications and

indicators that will be used to generate a decision diagram, specifically

information from Foyer, chains, stocks and emissions, which are the main

components of the module Television BreeFox operator. Following this

analysis and system design, it has led to a production base.

The third step is to generate the cube, and eventually to the

establishment of the solution for the development of dashboards

8

Liste des FiguresListe des Figures

Figure 1 : Organisation d’un système décisionnel.......................................................8

Figure 2 : Diagramme des uses cases...............................................................................8

Figure 3 : Diagramme de classes.......................................................................................8

Figure 4 : Cube..........................................................................................................................8

Figure 5 : Exemple de rapport 1.........................................................................................8

Figure 6 : Exemple de rapport 2.........................................................................................8

Figure 7 : Exemple rapport 3...............................................................................................8

Figure 8 : Exemple de graphe 1..........................................................................................8

Figure 9 : Exemple de graphe 2..........................................................................................8

9

Liste des AbréviationsListe des Abréviations

BI Business Intelligence

ETL Extract Transform Loading

OLAP Online Analytical Processing

OLTP Online Transaction Processing

DM datamart

UML Unified Modeling Language

RG Règle de gestion

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Table des MatèresTable des Matères

RemerciementsRemerciements......................................................................................................................................2

RésuméRésumé...................................................................................................................................................3

AbstractAbstract..................................................................................................................................................4

Liste des FiguresListe des Figures.....................................................................................................................................5

Liste des AbréviationsListe des Abréviations.............................................................................................................................6

Table des MatèresTable des Matères..................................................................................................................................7

Introduction GénéraleIntroduction Générale............................................................................................................................8

Chapitre Chapitre I I Présentation généralePrésentation générale.........................................................................................................8

I. Contexte général du projet.................................................................................................8

II. Objectifs du projet..............................................................................................................8

Chapitre Chapitre II II Conception techniqueConception technique........................................................................................................8

I. Système décisionnel...........................................................................................................8

II. ETL......................................................................................................................................8

II.1. Définition d’un ETL......................................................................................................8

II.2. Les fonctionnalités d’un ETL.......................................................................................8

III. Entrepôt de données..........................................................................................................8

III.1. Analyse des types d’utilisation des entrepôts de données.........................................8

IV. Reporting............................................................................................................................8

IV.1. Définition du Reporting..............................................................................................8

IV.2. Modes de restitution..................................................................................................8

V. Analyse des données : Cube OLAP......................................................................................8

VI. Solution adoptée................................................................................................................8

Chapitre Chapitre III III ConceptionConception........................................................................................................................8

I. Base de production.............................................................................................................8

I.1. Base de production.........................................................................................................8

I.2. Détermination des faits..................................................................................................8

11

I.3. Modélisation de l’entrepôt :...........................................................................................8

Chapitre Chapitre IV IV RéalisationRéalisation........................................................................................................................8

Conclusion GénéraleConclusion Générale..............................................................................................................................8

Bibliographie / WebographieBibliographie / Webographie.................................................................................................................8

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Introduction GénéraleIntroduction Générale

L'informatique ne cesse de s'innover, rendant ainsi la prévision et le

recueil du "feed back" du "business" choses aisées. Actuellement, et

grâce aux outils de la Business Intelligence [BI], on peut facilement et

automatiquement créer des processus adaptés à la structure traitée, qui

pourront en plus de faciliter la vie aux gérants, rendre la collecte des feed

back et l'amélioration des services une tâche systématique.

Dans notre cas, l’opérateur BreeFox cherche à améliorer le

rendement de ses services et sa position dans le marché. Le Reporting

relatif à toutes ses activités s’avère nécessaire. En fait, les outils d’aide à

la décision proposés doivent répondre à trois critères : Le premier s’agit

de collecter, nettoyer et consolider les différentes données de l’entreprise

; quant au deuxième, il assure le stockage de ses données et finalement le

troisième exploite la richesse informationnelle que les données recèlent.

Cette exploitation passe par des analyses, permettant la prise des

décisions adéquates pour la correction et l’amélioration des situations.

L’objectif de notre projet fut donc de réaliser un Datawarehouse qui

permettra d’avoir une visibilité sur les données vitales et sur les

indicateurs mis en point pour aider le manager de BreeFox dans sa prise

de décision.

Le présent rapport constitue une synthèse des travaux réalisés pour

atteindre les objectifs précités. Ses différents chapitres retracent les

étapes de réalisation de notre projet. Il est organisé en quatre chapitres :

Le premier porte sur une description générale du projet.

Le deuxième est consacré à la modélisation des spécifications

fonctionnelles générales de l’application.

Le troisième présente les outils techniques utilisés.

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Et enfin le dernier chapitre décrit les détails de la solution

développée.

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ChapitreChapitre I I Présentation Présentation généralegénérale

I. Contexte général du projet

L'opérateur BreeFox propose à ses abonnés un boitier routeur

ADSL qui groupe un accès à IP, le téléphone et un bouquet de

chaînes de télévision interactives. Nous ne nous intéresserons qu'à

cette dernière fonction dans notre entrepôt de données.

Les chaînes de télévision proposées par BreeFox dans son

bouquet sont des chaînes nationales et des chaînes à péage.

Seulement, les interruptions publicitaires (des chaînes nationales et

à péage) peuvent être personnalisées en fonction du profil du foyer

(ou des adultes du foyer quand le contrôle parental est

déverrouillé). Le téléspectateur peut réagir (interactivement) de

plusieurs manières aux émissions et aux publicités qu'il reçoit au

moyen de sa télécommande (ie Zapette):

• A tout moment, il peut zapper vers une autre chaîne

• A tout moment, il peut éteindre son poste

• Pendant une publicité, il peut zapper à la pub suivante sans

attendre la fin de la publicité en cours (la durée de visualisation est

importante).

• Pendant une publicité, il peut demander plus d'information sur

le produit présenté (la durée de visualisation est importante) puis

revenir à l'émission en cours.

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II. Objectifs du projet

Le projet proposé s’inscrit dans la catégorie de ces nouveaux

systèmes d’aide à la décision.

Il s’agit de créer un entrepôt de données centré sur les actions

du téléspectateur. L'objectif de cet entrepôt est de profiler au plus

précis le foyer (ou plutôt le téléspectateur qui détient la

télécommande) afin de maximiser la demande d'information sur les

produits présentés par les publicités.

En effet, l'opérateur perçoit plus d'argent de la part de

l'annonceur quand le spectateur demande plus d'information au

moment ou l'annonce est passée.

Le projet vise donc à réaliser :

- Une base de données qui permet d’arriver à cet entrepôt de

données,

- Mettre en place le cube de cet entrepôt de données,

- Réaliser un tableau de bord sur les téléspectateurs selon

différents indicateurs : durée d’émission, nombre d’actions par

date, nombre de chaines zappées … et qui permet d’imprimer les

différents états possible aidant le manager dans sa prise de

décision.

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ChapitreChapitre II II Conception Conception techniquetechnique

I. Système décisionnel

Le décisionnel est un ensemble de solutions informatiques

permettant l’analyse des données de l’entreprise, afin d’en dégager

les informations qualitatives, qu’elles soient tactiques ou

stratégiques nécessaires à la prise de décision.

Les bases de données de production et Datawarhouse ont des

objectifs différents. Ils stockent les données de manière différente

et font l’objet de requêtes différentes. Ils sont ainsi basés sur deus

systèmes différents : OLTP et OLAP.

OLTP(On line Transaction Processing) est le modèle utilisé par

les SGBD. Le mode de travail est transactionnel. L’objectif est de

pouvoir insérer, modifier et interroger rapidement et en sécurité la

base de données. Ces actions doivent pouvoir être effectuées très

rapidement par de nombreux utilisateurs simultanément. Chaque

transaction travaille sur de faibles quantités d’informations, et

toujours sur les versions les plus récentes des données.

Par contre les Datawarehouses reposent sur le système OLAP(On

Line Analytical Processing).Ce système travaille en lecture

seulement. Les programmes consultent d’importantes quantités de

données pour procéder à des analyses des objectifs principaux sont

de regrouper, organiser des informations provenant de sources

diverses, les intégrer et les stocker pour donner à l’utilisateur une

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vue orientée métier, retrouver et analyser l’information facilement

et rapidement. Cela nécessite de consulter des versions historiques

de la base et peut se permettre d’ignorer temporairement les

dernières mises à jour. Ces bases sont souvent d’un ordre de

grandeur nettement supérieur à celle des bases OLTP, du fait de la

conversation de l’historique.

Il est important de séparer les bases de production du

Datawarhouse. Pour des raisons de performance. Premièrement car

les systèmes de production ne sont pas prévus pour répondre

efficacement aux requêtes des systèmes d’aide à la décision. De

plus les systèmes de production ne conservent pas leurs données,

alors qu’un Datawahouse repose sur des données historiées. Aussi

un Datawarhouse repose sur des systèmes de production différents

dont les données ne sont pas nécessairement uniformisées.

-Les démarches à suivre :

Pour élaborer un projet décisionnel il faut passer par les étapes

suivantes représentées dans la figure suivante :

Figure 1 : Organisation d’un système décisionnel

18

1.La collecte et le nettoyage des données via un ETL (Extract

Transform Loading)

C’est l’étape qui va permettre l’extraction des données des

systèmes de production, pour les préparer à l’alimentation des

bases décisionnelles.

2.Le stockage des données dans le système décisionnel (Data

Warehouse, Data Marts)

Permet de conserver les données, sous forme relationnelle ou

le plus souvent multidimensionnelle, prêtes à être inclues dans

des rapports.

3.La restitution et l’analyse des données sous la forme de rapports et de tableaux de bord.

II. ETL

II.1. Définition d’un ETL

Tout Projet décisionnel ou d’intégration de donnée se base sur

l’implémentation des processus d’ETL qui consiste à extraire des

données depuis des sources divers pour ensuite effectuer des

insertions ou des mises à jour vers des cibles.

II.2. Les fonctionnalités d’un ETL

Un processus d’ETL efficaces et fiables comprend de nombreux

challenges:

Les volumes de données sont en croissance exponentielle, et

les processus d’ETL doivent traiter des quantités importantes de

données granulaires (produits vendus, appels téléphoniques,

transactions bancaires,…)

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Alors que les systèmes d’information se complexifient, la

variété des sources de données s’accroît également. Les

processus d’ETL doivent disposer d’une large palette de

connecteurs à des progiciels (ERP, CRM, etc.), des bases de

données (Oracle, MySQL..), des mainframes, des fichiers (CSV,

Excel…), des Services Web etc.

Les structures et applications décisionnelles incluent des

entrepôts de données, des applications OLAP pour l’analyse etc.

Toutes ces structures cibles présentent des besoins différents

en termes de transformation de données, ainsi que des latences

différentes.

Les transformations des processus d’ETL peuvent être très

complexes. Les données doivent être agrégées, converties,

calculées, traitées statistiquement, etc. Certaines transformations

spécifiques au décisionnel sont aussi requises, comme les

Dimensions à Evolution Lente

III. Entrepôt de données

III.1. Analyse des types d’utilisation des entrepôts de données

Nous avons généralement trois types d’utilisation d’entrepôt de

données :

L’entrepôt de données en temps réel qui est devenu populaire

ces dernières années, principalement à cause d’un désir

croissant de disposer de l’information la plus récente possible

pour battre la concurrence.

L’entrepôt de données traditionnel qui, comme son nom

l’indique, est le type d’utilisation auquel on pense le plus souvent

quand on parle d’entrepôts de données. Brassant de gros

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volumes de données, soumis à des taux de rafraîchissement peu

fréquents (qui ne sont pas définis en termes d’heures, et parfois

ne sont même pas quotidiens) et desservant un public important

et varié.

L’entrepôt de données historiques est relativement nouveau et

est apparu à la suite de lois assez récentes qui obligent de

nombreuses entreprises à conserver de grandes quantités

d’informations à la disposition du gouvernement ou pour

répondre à d’autres contraintes de conformité.

Dans notre projet nous sommes amenez à concevoir un entrepôt

de données traditionnel avec des rafraichissements quotidiens (à

partir de minuit) et nous sommes amené à conserver ces données

les trois derniers mois.

IV. Reporting

IV.1. Définition du Reporting

Le terme restituer ou bien « Reporting » représente le moyen

technique, applicatif qui permet la consommation d'information

basée directement sur les outils de production ou en aval d'une

chaîne décisionnelle.

IV.2. Modes de restitution

Il est commun de distinguer trois modes de restitution :

Rapport statique : il s'agit d'un rapport dont la structure est figée

tant en termes de présentation que du périmètre des données

présentées.

Rapport dynamique : il s'agit d'un rapport ayant une structure de

présentation semi statique au sein duquel le périmètre des données

peut varier. Cela en offrant à l'utilisateur final la possibilité de

21

choisir les valeurs de paramètres dynamiques intégrés dans le

rapport.

Rapport Ad hoc : il s'agit d'un rapport librement aménagé par

l'utilisateur final. Il aménage les données qui l'intéressent dans une

structure type tableau ou graphique en définissant le périmètre de

consultation de ses axes et indicateurs.

V. Analyse des données : Cube OLAP

L’approche OLAP (On-Line Analytical Processing) qui désigne

non seulement le concept de la structure de modélisation des

données, mais également la technologie d’analyse de ces données.

Notre modèle dimensionnel permet l'analyse des mesures de la

table de faits à partir de plusieurs axes. Pour effectuer ces analyses

on a opté a la création des cube OLAP qui fournisse des réponses

rapides à des requêtes interrogeant une grande quantité de

données et de permettre une interaction en temps réel avec ces

données.

VI. Solution adoptée

Nous avons conçu à utiliser SQL Server 2008 et Visual Studio vu

qu’ ils fournissent un environnement unique regroupant plusieurs

modules couvrant tous les besoins d’analyses et d’aide à la décision

depuis l’intégration des données à l’aide de son service

d’intégration et les outils ETL (Extraction, Transformation et

Chargement de donnée) qu’il utilise, suivi par le service d’analyse

qui permet entre autre de représenter les données de façon

multidimensionnelle dans le but d’accélérer les requêtes lors de la

génération de rapport , jusqu’au le service de Reporting de SQL

Server 2008 .

22

23

Chapitre Chapitre III III ConceptionConception

I. Base de production

I.1. Base de production

Le but de la conceptualisation est de comprendre et structurer

les besoins du client, il ne faut pas chercher l'exhaustivité, mais

clarifier, filtrer et organiser les besoins. Une fois identifiés et

structurés, ces besoins :

o définissent le contour du système à modéliser (ils précisent le

but à atteindre),

o permettent d'identifier les fonctionnalités principales

(critiques) du système.

Le modèle conceptuel doit permettre une meilleure

compréhension du système, et servir d'interface entre tous les

acteurs du projet.

Les besoins des clients sont des éléments de traçabilité dans un

processus intégrant UML

I.1.1. Modèle fonctionnel

il s'agit de la solution UML pour représenter le modèle

conceptuel.

Les use cases permettent de structurer les besoins des utilisateurs

et les objectifs correspondants d'un système. La figure 1 représente

le modèle des use cases pour notre system :

24

Figure 2 : Diagramme des uses cases

I.1.2. Modèle de données

Dictionnaire des données 

N° Identificateur Description Format

1 adresse Adresse de l’annonceur string

2 catégorie Categorie de l emission String

3 dateNaissance Date de naissance du père du foyer Date

4 dateCréation La date de la creation de la chaine Date

5 duréeAct Durée de l’action Integer

6 duréeRestante Durée restante de la pub Integer

7 drapeauContParen Drapeau du contrôle parental Boolean

8 durée Durée de l émission Integer

9 dateDebutEmis Date du début de l’émission Date

10 email Email de l’annonceur String

11 Montant Montant a payé pour une chaine Entier

25

12 numFoyer Numéro du foyer String

13 nomAbonné Le nom de l abonné String

14 numCha Numéro de la chaine String

15 nomCha Nom de la chaine String

16 numAction Numéro d’action String

17 numAnno Numéro d’annonceur String

18 nomAnno Nom d’annonceur String

19 numEmis Numéro d’émission String

20 numType Numéro du type de l’action String

21 nomAction Le nom de l’action String

22 Profession La profession de l abonné String

23 Telephone Tel de l abonné String

24 Ville Ville de l abonné String

Règle de gestion 

- RG1 : Les chaînes de télévision proposées par BreeFox dans

son bouquet sont des chaînes nationales et

- des chaînes à péage

- RG2 : Seulement, les interruptions publicitaires (des chaînes

nationales et à péage) peuvent être personnalisées en fonction du

profil du foyer (ou des adultes du foyer quand le contrôle parental

est déverrouillé).

- RG3 : Le téléspectateur peut réagir (interactivement) de

plusieurs

- manières aux émissions et aux publicités qu'il reçoit au moyen

de sa télécommande (ie Zapette)

- RG4 : Le téléspectateur peut à tout moment, zapper vers une

autre chaîne

26

- RG5 : A tout moment, le téléspectateur peut éteindre son

poste

- RG6 : Pendant une publicité, il peut zapper à la pub suivante

sans attendre la fin de la publicité en cours (la durée de

visualisation est importante).

- RG7 : Pendant une publicité, il peut demander plus

d'information sur le produit présenté (la durée de visualisation est

importante) puis revenir à l'émission en cours.

Diagramme de classes :

Un diagramme de classes est un diagramme UML représentant un

ensemble d'éléments déclaratifs (statics) du modèle comme les

classes, les types ainsi que leurs contenus et relations. Ce dernier

(figure 3) a été établit après une étude profonde de notre cahier de

charges :

27

Figure 3 : Diagramme de classes

I.2. Détermination des faits

La table de fait sur la quelle s’effectue toutes les mesures est <<

T_Action>>.

Les dimensions

T_Emission, T_Chaine, T_publicité, T_Foyer, T_date, T_Annonceu et

T_Typeaction.

28

Les indicateurs

- Durée d’émission par foyer/date- Nombre de chaine par ville/date- Nombre d’action par ville/date- Nombre de chaine par foyer/date- Nombre de demande d’info par date/foyer/chaine- Nombre d’action par foyer- Nombre de chaines zappées par foyer/date/ville- Nombre de publicités zappées par foyer/date/ville- Nombre d’action par foyer/ville

I.3. Modélisation de l’entrepôt :

Ce cube (Figure 4) présente les différentes informations à

analyser qui sont stockées dans la table de faits « T_Action ». Ces

informations sont appelées des mesures :

Le nombre et le pourcentage des actions.

L’analyse est toujours faite selon un axe d’analyse :

Le foyer, les chaines zappés, les émissions, les villes, les

types d’actions, les date des émissions. 

Toutes les dimensions sont directement reliées à la table de faits,

qui contient les données à analyser :

La table de faits est reliée aux dimensions par des relations (1,

n).

Pour analyser une ligne de fait par Foyer par exemple, il faut

qu'il y ait une relation entre cette ligne et la dimension

T_Foyer.

Chaque ligne de la table de fait à une relation avec chacune

des dimensions.

29

Figure 4 : Cube

30

ChapitreChapitre IV IV RéalisationRéalisation

Les états de sortie sont sous format de diagrammes, de graphes

et de tableaux, le présent chapitre fait l’objet de la description de

quelques uns.

Figure 5 : Exemple de rapport 1

Cette fenêtre [figure 5] présente un rapport synthétique des

durées totales des actions effectuées, filtré par Foyer , qui est

composé d’une hiérarchie : Nom abonné, Date de naissance,

Profession, Téléphone, Ville et le total calculé.

31

Figure 6 : Exemple de rapport 2

La [figure 6] présente un rapport synthétique des durée totales

des actions effectuées filtré par ville et Foyer, composé d’une

hiérarchie : Ville, Nom abonné, Date de naissance, Profession,

Téléphone et la durée total calculé.

Figure 7 : Exemple rapport 3

32

La figure ci-dessus [figure 7] représente un rapport des actions

effectuées filtré par Foyer, qui est composé d’une hiérarchie : Nom

abonné, Date de naissance, Profession, Téléphone, ville et le

nombre d’actions calculées. En bas est mentionné le total de toutes

les actions.

Figure 8 : Exemple de graphe 1

Ce graphe nous retourne le nombre de demandes d’informations

par année et par chaine. Dans notre cas nous avons 12 demandes

pour la RTM en 2005, 4 en 2006 et 2 seulement en 2007.

33

Figure 9 : Exemple de graphe 2

Ci-avant, une présentation graphique, du total des durées d’actions

filtrées par foyer.

34

Conclusion GénéraleConclusion Générale

A travers ce rapport, nous avons essayé de présenter les

différentes étapes de notre travail pour notre projet de fin

d’année. Un projet qui consistait à établir un module

décisionnel destiné à la gestion des actions des

téléspectateurs pour la société BreeFox.

L’implémentation des différentes phases de la chaine

décisionnelle constituant l’architecture de l’application,

facilitent la réalisation du projet.

Le projet fût une occasion d’or pour, aussi bien mettre en

pratique nos connaissances académiques, que d’en acquérir,

et de développer de nouvelles notions informatiques

complémentaires à celles acquises au sein de l’Ecole

Marocaine des Sciences de l’Ingénieur. On a du donc

approfondi nos connaissances à analyser les problèmes et les

besoins et à les reformuler afin de pouvoir les modéliser

Au terme de ce travail, nous pouvons dire que ce projet

facilitera la prise de décision pour le garant de BreeFox, et

permettra d’améliorer la qualité des services de la société

offerts à ses clients.

35

Bibliographie / WebographieBibliographie / Webographie

Bibliographie

[KIMBALL, 2001] Ralph KIMBALL,  Concevoir et déployer un

Data Warehouse, EYROLLES, 2001

Webographie

[SystemeETL.com] http://www.systemeetl.com/plan_projet.htm,

Décisionnel

[Developpez.com, 2000] Guillaume ROSSOLONI, 2000, 2009,

Disponible sur http://www.developpez.com, 20 Mai 2009

[INMON] http://www.commentcamarche.com, datawarehouse et

datamarts