Système d’Information de Gestion

1. Système d’Information de Gestion

2. Objectifs 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.

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

4. Bases de données et méthode MERISE • 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).

5. Introduction

6. Conception de système d’information Exemple Mise en place d’un système d’information pour gérer toutes les données nécessaires au bon fonctionnement d’une entreprise.

7. 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.

8. 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.

9. 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…).

10. 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.

11. 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.

12. Système d’information et méthode MERISE

13. 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).

14. Matières premières Pièces détachées Système Système Produits finis Automobiles Entrées Entrées Sorties Sorties • Exemple : Une usine de montage de voitures. • Modèle d’un atelier de fabrication :

15. 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. Système de Pilotage Informations sur l’état du SO Décision sur le SO Flux entrant Flux sortant Système Opérant • Le SP procède à la régulation et au contrôle du système opérant en décidant du comportement de celui-ci.

17. 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. Système de Pilotage • Modèle d’une organisation (ou entreprise) selon la théorie des systèmes : Système d’Information Entrée Sortie Système Opérant

19. 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).

20. 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. Direction Statistiques de ventes et de pannes Nouveaux produits Service commercial et comptable Commandes Paiement Panne Facture PC Assemblés et livrés Ordre de fabrication Atelier Fournisseur Client Pièces Livraison • Exemple d’un modèle selon systémique d’une entreprise qui assemble et commercialise des PC :

22. 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. 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.

24. 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. II.1. Nivaux d’abstraction • 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.

26. 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. Recueillir, organiser et structurer l’information  Modèle Conceptuel de Donnée  Modèle Conceptuel de Traitement Créer l’architecture

27. 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 organisationnelles et logiques possibles face aux contraintes posées

28. 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 logiciels compatibles avec les solutions proposées.

29. Analyse descendante : information globale information élémentaire

30. Différencier données et traitements • Donnée : • entité = objet, individu du système • association = lien, relation entre ces entités • etc … • Traitement : opération déclenchée par un évènement • Evènement : fait survenant

31. 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.

32. 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.

33. II.4. Données • 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»).

34. Modèle conceptuel de données (MCD)

35. 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.

36. 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.

37. 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.

38. 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».

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

40. 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. 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. 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. 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. 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. AttributValeur NomDupont PrénomAlbert Adresse3 rue de Voltaire, 54400 Longwy Age16 Année d’étude_Seconde etc.… AttributValeur NomJames PrénomWest Adresse3 rue de Voltaire, 54400 Longwy Age16 Année d’étude_Seconde etc.… AttributValeur NomDupont PrénomNoémie Adresse3 rue de Voltaire, 54400 Longwy Age16 Année d’étude_Seconde etc.… AttributValeur NomDali PrénomSophia Adresse3 rue de Voltaire, 54400 Longwy Date de naissance10/08/1989 Année d’étudeSeconde etc.… Entité Entité Entité Entité

46. L’entité et ses propriétés sont schématisés graphiquement comme suit • Dans l’exemple traité :

47. 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. Pour distinguer les Dupont, on ajoute un attribut « Numéro d’élève ».

49. L’entité avec ses propriétés (dont l’identifiant) est schématisée : • 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.

50. Elève • N° SS élève • Nom • Prénom • Date naissance • Adresse • Année d’étude II.4 Formalisme • Nom de l’association • attribut 1 • attribut 2 • Exemple Appartenir