Systèmes d’information Modélisation des systèmes d'information Partie 1

Introduction Le but : structurer des informations pour les mettre sous une forme adaptée à son utilisation Exemple : pour calculer la paie d'un ouvrier, il est nécessaire de collecter les informations : Heure de début Heure de fin …

Les étapes de la modélisation Le niveau conceptuel, il répond aux questions : Quelle action entreprendre ? Avec quelles données ? L'analyse conceptuelle des données recense toutes les informations du champ de l'étude et décrit les liens entre ces informations. Elle aboutit au modèle conceptuel des données : MCD Le niveau organisationnel, il aboutit au modèle logique des données : MLD Son but est de mettre en œuvre directement l'informatisation C'est pour un autre jour …

Les étapes du niveau conceptuel Établir un dictionnaire des données Établir les graphes des dépendances fonctionnelles Établir la structure d'accès théorique Construction du modèle conceptuel des données

Un exemple : gestion d’un club de chasse sous-marine Cf. le document Le but final est d'organiser un SI pour l'informatiser. Dans un premier temps, il faut concevoir un Modèle Conceptuel des Données

Étape 1 : dictionnaire des données Définition : c'est la collection des données élémentaires nécessaires (donc non décomposables). Les données sont organisées et appelées Propriétés. Une Propriété élémentaire correspond à une donnée quine résulte pas d'une concaténation de propriétés Exemple une propriété nommée adresse n'est pas élémentaire, elle est en réalité composée de : Rue Ville CP Ce qu'une propriété représente est appelée Signifié, le symbole représenté est appelé Signifiant.

Étape 1 : dictionnaire des données Les propriétés sont collectées et rassemblées dans le Dictionnaires des Données. Pour chaque propriété, on précise : Le Signifiant : la variable Le Signifié : la signification Le type de donnée : alphabétique, numérique, … La longueur : le nombre de caractères

Étape 1 : dictionnaire des données Remarques : Les synonymes sont des Signifiés qui ont le même Signifiant. Exemple : numéro de chambre et numéro de client, si on les représente par NUMC. Les polysèmes sont des variables qui représentent le même Signifié. Exemple : CODECLI et NUMCLI, s'ils désignent tous les deux le code client On doit donc éviter polysèmes et synonymes.

Étape 1 : dictionnaire des données … chasse sous-marine Choix des règles de gestion (tiré de l'énoncé): Chasse individuelle Chasses le même jour comptabilisées en une seule Liste des propriétés : …

Étape 1 : dictionnaire des données … chasse sous-marine Variable (signifiant) Signification Type Longueur Nuchass Numéro de chasseur Num 3 Pseudo Alpha 10 Datenais Date de naissance Date 8 Datecha Date de la chasse Numesp Numéro de l'espèce chassée Nomesp Nom de l'espèce chassée Poids Poids de l'espèce chassée Niveau Niveau du chasseur Nbpnts Nombre de points 4

Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles Définition Établir une Dépendance fonctionnelle (DF), est le fait de relier de manière unique une propriété ou un ensemble de propriétés à d'autres propriétés. Normalisation des DF Pour exprimer une DF de A vers B, c'est à dire, "à partir de A on peut déterminer B", on la représente : A B

Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles … chasse sous-marine Chasseurs : un ensemble de données semble s'organiser N° de chasseur Pseudo Date de naissance

Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles … chasse sous-marine Espèces : un autre ensemble de données semble s'organiser N° d'espèce Nom de l'espèce chassée Poids de l'espèce chassée

Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles … chasse sous-marine Les deux autres : Niveau de tir et Chasses Code niveau de tir N° de chasse Nom du niveau Nb de points Date de la chasse

Étape 2 : graphe des dépendances fonctionnelles Propriétés des DF : Transitivité Ex : ville  pays  continent On parle de Couverture minimale lorsque le graphe est dénué de toute DF transitive.

Étape 3 : la structure d'accès théorique … chasse sous-marine La SAT s'organise ainsi : N° de chasseur N° de chasse Date de naissance Pseudo Date de la chasse Code niveau de tir N° d'espèce Nom de l'espèce chassée Nom du niveau Poids de l'espèce chassée Nb de points

Étape 4 : construction du Modèle Conceptuel des Données On appelle Entité un objet concret ou abstrait ayant une existence propre présentant un intérêt pour l'organisation à modéliser. On appelle Type d'entité une classe d'identité ayant en commun un ensemble de propriétés. Ex : l'entité Chasseur a pour propriétés : N° de chasseur Pseudo Date de naissance

Étape 4 : construction du Modèle Conceptuel des Données On appelle Association des liens entre les Entités présentant un intérêt particulier pour l'organisation à modéliser. Un Type d'association est un lien-type entre types d'entités ayant en commun un ensemble de propriétés. L'association représente un verbe matérialisant une relation entre les entités.

Étape 4 : construction du Modèle Conceptuel des Données Contraintes d'intégralité et cardinalités : On appelle cardinalité d'une entité au sein d'une association, le nombre de fois minimum et le nombre de fois maximum qu'une même occurrence de cette entité peut intervenir dans les occurrences de l'association. Minimum Maximum L'occurrence ne peut pas participer 1 L'occurrence participe obligatoirement L'occurrence participe au plus une fois n Rare L'occurrence participe plusieurs fois

Étape 4 : construction du Modèle Conceptuel des Données Formalisme de la représentation : Les entités : rectangle, partie supérieure pour le titre Liaison entre entités : ovale avec verbe caractérisant au mieux la liaison et propriétés éventuelles portées par la liaison Couple de cardinalités exprimant le nombre d'occurrences d'une Patte par rapport à l'entité qu'elle relie à la liaison

Et ensuite ? Fin pour l'instant Exercices !

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