Minist re de lEnseignement Sup rieur
Et de la Recherche Scientifique
Universit de Tunis
Institut Sup rieur De Gestion
RAPPORT DE STAGE DE FIN D TUDES
Pour lobtention du dipl me de
La licence appliqu e en Informatique D cisionnelle
La mise en place dun outil BI commercial depuis limpl mentation
la visualisation des donn es sur le logiciel Odoo
Entreprise daccueil :
WAKAHAW
Elabor par
Sana Aouam
Encadrant p dagogique Encadrant professionnel
Mr. Ahmed Badreddine Mr. Haythem Benna
Ann e universitaire
2019 2020
Remerciements
Cest avec une grande gratitude et reconnaissance que je tiens remercier du fond du cSur
mon encadrant p dagogique Monsieur Ahmed Badreddine qui a bien voulu mencadrer et
me guider tout au long du stage et qui na pas tard me conseiller afin de consolider mes
humbles comp tences.
Jadresse, galement mes vifs remerciements et mon grand respect l gard de Messieurs
Haythem Benna et Kais Ben Ammar qui mont offert lopportunit de bien sint grer dans
le milieu professionnel et qui ont toujours t pr sents pour r pondre mes questions et pour
me soutenir et mencourager.
Je tiens remercier, par la m me occasion toute l quipe de WAKAHAW et sp cialement
Mohamed Mokhtar de mavoir toujours support et me pousser donner le meilleur de moi-
m me.
Je ne manquerai pas loccasion de remercier tous mes enseignants lInstitut Sup rieur de
Gestion pour leurs efforts et le temps quils nous ont consacr pour assurer des formations de
qualit tout au long de mes trois ann es d tudes.
Finalement, je remercie les membres du jury pr sents davoir accept de juger ce modeste
travail.
D dicace
Je d die ce modeste travail
A mon p re Imed et ma m re Samia
Aucune d dicace ne saurait exprimer ma consid ration et ma profonde gratitude pour les
efforts et les sacrifices que vous avez consenti pour assurer ma r ussite, mon instruction et
mon bien- tre. Vous tes ma force et ma source dinspiration.
Que cet humble travail puisse vous rendre fiers de votre petite fille.
A ma tr s ch re sSur Ines
Les mots ne suffisent gu re pour exprimer laffection que je porte pour toi. Je te souhaite un
avenir plein de bonheur, de r ussite et de s r nit .
Aux tres les plus chers : le comit du Rotaract ISG Tunis
Jaimerai tant trouver les mots qui peuvent exprimer ma fiert et mon bonheur de vous avoir
mes c t s tout au long de cette ann e dans les bons moments comme les mauvais.
Je vous serai toujours reconnaissante pour votre pr sence, support et surtout votre amour.
A vous chers amis ; Seifeddine Beltaief, Fatma Ezzahra Amamou, Meriem Hamrouni, Maher
Bahri et Alia Khiari, je vous d die ce modeste travail.
A ma famille Rotaractienne
En t moignage de lamiti et les souvenirs qui nous unissent.
Table des mati res
Introduction g n rale.................................................................................................................. 1
Chapitre 1 : Pr sentation g n rale du projet .............................................................................. 3
1.
Introduction : ................................................................................................................... 3
2. Pr sentation de lorganisme daccueil :........................................................................... 3
3. Contexte et cadre du projet : ........................................................................................... 4
3.1
3.2
3.3
Probl matique : ........................................................................................................ 5
Etude et critique de lexistant : ................................................................................ 6
Solution propos e : .................................................................................................. 6
4. M thodologie de d veloppement : .................................................................................. 7
4.1
Pr sentation de la m thode adopt e SCRUM: ......................................................... 8
4.2 Les acteurs dans SCRUM : ........................................................................................... 9
4.3
4.4
Les terminologies SCRUM : .................................................................................... 9
Lapproche SCRUM appliqu e un projet d cisionnel : ...................................... 10
5. Analyse des besoins : .................................................................................................... 11
5.1
5.2
Sp cification des besoins fonctionnels : ................................................................ 11
Sp cification des besoins non fonctionnels : ......................................................... 12
5.3 Backlog produit : .................................................................................................... 13
6. Planification du projet : ................................................................................................. 14
6.1
Pilotage du projet : ................................................................................................. 14
6.2 D coupage de la solution en Sprints : .................................................................... 14
6.3 Diagramme de Gantt : ............................................................................................ 14
7. Conclusion : ................................................................................................................... 15
Chapitre 2 : Phase de pr paration ............................................................................................. 16
1.
Introduction : ................................................................................................................. 16
2. Familiarisation avec lenvironnement de travail : ......................................................... 16
2.1
2.2
Etude des diff rents modules de lERP Odoo : ..................................................... 16
Familiarisation avec PostgreSql : ........................................................................... 20
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2.3 Correspondance Odoo/PostgreSql : ....................................................................... 21
3. Conception globale : ...................................................................................................... 25
3.1 D finition des objectifs et axes danalyse : ............................................................ 25
3.2
S lection des indicateurs : ...................................................................................... 26
3.3 Mod le de conception : .......................................................................................... 28
3.4 Mod lisation : ........................................................................................................ 29
3.5
Sch ma approximatif du DW pr vu : .................................................................... 31
4. Environnement de travail : ............................................................................................ 32
4.1
4.2
Environnement mat riel : ....................................................................................... 32
Environnement logiciel : ........................................................................................ 32
5. Conclusion : ................................................................................................................... 34
Chapitre 3 Sprint 1 : Mise en place du Data Warehouse commercial des ventes .................... 35
1.
Introduction : ................................................................................................................. 35
2. Sprint Backlog : ............................................................................................................. 35
3. Conception d taill e du Data Warehouse : ................................................................... 36
3.1 Choix des dimensions : .......................................................................................... 37
3.2 Choix des mesures : ............................................................................................... 37
3.3
Table de faits : ........................................................................................................ 38
4. Mod lisation du Data Warehouse commercial des ventes : .......................................... 39
5.
Int gration des donn es du Data Warehouse commercial : .......................................... 40
5.1
5.2
Extraction des donn es : ........................................................................................ 41
Transformation des donn es : ................................................................................ 44
5.3 Chargement des donn es : ..................................................................................... 45
6. La restitution des donn es : ........................................................................................... 48
6.1 Chargement des donn es dans Power Bi : ....................................................... 49
6.2 Cr ation des tableaux de bord dynamiques : ......................................................... 51
7. Conclusion : ................................................................................................................... 53
Chapitre 4 Sprint 2 : Mise en place du Data Warehouse de lactivit dachats ....................... 54
1.
Introduction : ................................................................................................................. 54
2. Sprint Backlog : ............................................................................................................. 54
3. Conception du Data Warehouse de lactivit dachats : ............................................... 55
3.1 Choix des dimensions : .......................................................................................... 55
3.2 Choix des mesures : ............................................................................................... 55
3.3
Table de faits : ........................................................................................................ 56
4. Mod lisation du Data Warehouse relatif lactivit dachats : .................................... 56
5.
Int gration des donn es du Data Warehouse : .............................................................. 57
5.1
5.2
Extraction des donn es : ........................................................................................ 57
Transformation des donn es : ................................................................................ 57
5.3 Chargement des donn es : ..................................................................................... 60
6. La restitution des donn es : ........................................................................................... 61
7. Conclusion : ................................................................................................................... 62
Chapitre 5 Sprint 3 : Mise en place du Data Warehouse de la gestion du stock ...................... 63
1. Introduction : ................................................................................................................... 63
2. Sprint Backlog : ............................................................................................................. 63
3. Conception du Data Warehouse du mouvement de stock : ........................................... 64
3.1 Choix des dimensions : .......................................................................................... 64
3.2 Choix des mesures : ............................................................................................... 64
3.3
Table de faits : ........................................................................................................ 65
4. Mod lisation du Data Warehouse relatif la gestion du stock : ................................... 65
5.
Int gration des donn es : ............................................................................................... 66
5.1
5.2
Extraction des donn es : ........................................................................................ 66
Transformation des donn es : ................................................................................ 66
5.3 Chargement des donn es : ..................................................................................... 67
6. La restitution des donn es : ........................................................................................... 68
7. Conclusion : ................................................................................................................... 69
Conclusion g n rale ................................................................................................................. 70
Webographie et Bibliographie ................................................................................................. 72
Table des figures
Figure 1. Logo de WAKAHAW ................................................................................................ 4
Figure 2.Cycle de vie dune approche SCRUM ......................................................................... 8
Figure 3.R partition des sprints ............................................................................................... 14
Figure 4.Exemple de linterface contacts. ................................................................................ 17
Figure 5.les fonctionnalit s du module ventes ......................................................................... 17
Figure 6. Exemple dun bon de commande .............................................................................. 18
Figure 7. Exemple de linterface du module dachats .............................................................. 18
Figure 8.Cr ation dune nouvelle r gle de r approvisionnement ............................................ 19
Figure 9.Pr sence des articles dans le module Achats ............................................................. 20
Figure 10.Pr sence des articles dans le module Ventes ........................................................... 20
Figure 11.Interface daccueil du PostgreSql. ........................................................................... 21
Figure 12.Vue sur les tables dOdoo ........................................................................................ 21
Figure 13.Relation entre les tables du module Contacts .......................................................... 23
Figure 14. Relation entre les tables du module Ventes ............................................................ 24
Figure 15. Relation entre les tables du module Achats ............................................................ 25
Figure 16. Exemple de la mod lisation en toile ..................................................................... 30
Figure 17. Exemple de la mod lisation en flocons .................................................................. 31
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Figure 18. Sch ma approximatif du DW pr vu ....................................................................... 32
Figure 19. Mod le du Data Warehouse des ventes .................................................................. 39
Figure 20. Interface de connexion SQL server Express ........................................................ 40
Figure 21. Conception de lentrep t de donn es DW1 ...................................................... 40
Figure 22. 1 re tape de la connexion la base PostgreSQL................................................... 41
Figure 23. 2 me tape de la connexion la base PostgreSQL ................................................. 42
Figure 24. 3 me tape ; la s lection des tables n cessaires...................................................... 42
Figure 25. 4 me tape ; r cup ration des sch mas de chaque table ........................................ 43
Figure 26. Param tres de connexion la base Sql Server Express. ......................................... 43
Figure 27. Fichier Excel pour la table fait Vente. .................................................................... 44
Figure 28. Pr sentation des diff rents Jobs .............................................................................. 46
Figure 29. Job Dimension Clients. ........................................................................................... 46
Figure 30. Mapping des donn es de la table dimension produit. ............................................. 47
Figure 31.Les donn es de la table fait_commercial ................................................................. 47
Figure 32. Connexion Power BI ...................................................................................... 48
Figure 33. Choix de la source de donn es ................................................................................ 49
Figure 34. Connexion au serveur SQL ..................................................................................... 50
Figure 35. Choix des tables de lentrep t de donn es .............................................................. 50
Figure 36. Les donn es relatives la table fait commercial .............................................. 51
Figure 37. Analyse de laxe client. ........................................................................................... 52
Figure 38. Analyse de laxe Localisation ................................................................................. 52
Figure 39. Conception relative lactivit dachats ................................................................. 57
Figure 40.Transformation appliqu e la table de la dimension acheteur. ............................... 58
Figure 41. Transformation appliqu e la table de la dimension fournisseur .......................... 59
Figure 42.La base Excel ........................................................................................................... 59
Figure 43.Introduction du fichier Excel. .................................................................................. 60
Figure 44. Job fournisseurs ...................................................................................................... 60
Figure 45. Mapping des donn es de la dimension fournisseurs ............................................... 61
Figure 46. Analyse de laxe fournisseurs ................................................................................. 61
Figure 47.Analyse de laxe acheteurs ...................................................................................... 62
Figure 48.Conception relative la gestion du stock ................................................................ 65
Figure 49.La base Excel de la table Fait Stock ........................................................................ 66
Figure 50.Transformation appliqu e la table fait stock. ........................................................ 67
Figure 51.Job Fait Stock ........................................................................................................... 67
Figure 52. Mapping des donn es de la table fait stock ............................................................ 68
Figure 53.Analyse de laxe Stock. ........................................................................................... 68
Liste des tableaux
Table 1.Backlog produit ........................................................................................................... 13
Table 2.Diagramme de Gantt ................................................................................................... 15
Table 3.Les tables en relations avec le module Contacts. ........................................................ 22
Table 4.Les tables en relation avec le module Ventes. ............................................................ 23
Table 5. Les tables en relation avec le module Achats ............................................................ 24
Table 6. Les tables en relation avec le module inventaire........................................................ 25
Table 7. Tableau r capitulatif des indicateurs .......................................................................... 27
Table 8. Pr sentation des tables de faits ................................................................................... 28
Table 9. Pr sentation des dimensions pr vues ......................................................................... 29
Table 10. Backlog du Sprint 1 .................................................................................................. 36
Table 11.Les dimensions du data Warehouse commercial ...................................................... 37
Table 12. Mesures des tables de faits ....................................................................................... 38
Table 13. La table de faits des ventes ....................................................................................... 38
Table 14. Backlog du Sprint 2 .................................................................................................. 54
Table 15. Les dimensions relatives lactivit dachats .......................................................... 55
Table 16. Mesures de la table de faits Achats .......................................................................... 55
Table 17.Table de faits achats .................................................................................................. 56
Table 18.Backlog du sprint 3 ................................................................................................... 63
Table 19.Les dimensions relatives la gestion du stock .......................................................... 64
Table 20.Mesures de la table fait stock .................................................................................... 64
Table 21.Table de fait stock ..................................................................................................... 65
Introduction g n rale
Il est vident de nos jours que lune des plus importantes richesses dune entreprise est
son information, cependant, se trouvant toujours face un probl me de donn es qui sont
g n ralement non structur es et h t rog nes les dirigeants confrontent r guli rement la
contrainte de la taille et la dispersion des diff rentes activit s de leur entreprise. Ils se trouvent
galement oppos s une probl matique danalyse et de prise de d cision : Comment tudier
toutes les informations relatives aux diff rentes activit s des entreprises qui sont ind pendantes
les unes des autres et dont la taille est tr s importante ?
Afin de r pondre une telle sollicitation, cest les progiciels de gestion int gr qui en
premier lieu, depuis leur apparition ont offert aux entreprises la possibilit dune gestion la
fois int gr e et int grale de toutes ces activit s et fonctions autour dune seule base de donn es.
En second lieu, vient le r le de linformatique d cisionnelle nomm e galement BI
pour Business Intelligence qui repr sente un ensemble des outils et m thodes visant
transmettre les informations pertinentes aux managers dentreprise. Son but est de les aider
comprendre leur environnement et de les accompagner dans leurs prises de d cisions
strat giques. (1)
De ce concept, est n e la notion de la mod lisation multidimensionnelle qui devenait
progressivement primordiale pour r pondre aux exigences danalyse.
En outre linformatique d cisionnelle permet de produire des indicateurs de
performance et des rapports d di s aux analystes visant les aider dans le processus de la prise
de d cision.
Cest dans cette perspective que sint gre notre projet de fin d tudes intitul la mise
en place dun outil BI commercial depuis limpl mentation la visualisation des donn es sur
le logiciel Odoo qui consiste laborer un outil dint gration avec lERP Odoo qui se focalise
sur lactivit commerciale des entreprises.
1
Ce rapport est articul sur les diff rentes tapes du processus BI selon la m thode
SCRUM.
Il est r parti en cinq chapitres.
"
Le premier chapitre qui sintitule pr sentation g n rale du projet est d di
la pr sentation de lorganisme daccueil ainsi que la pr sentation du cadre g n ral du projet.
"
Le deuxi me chapitre qui sintitule Phase de pr paration pr sente
lenvironnement de travail et r capitule les diff rents objectifs du projet et les axes danalyses
Advertisement
et donne une id e g n rale sur le mod le de conception de notre entrep t de donn es.
"
Le troisi me chapitre qui sintitule Mise en place du Data Warehouse
commercial des ventes traite le premier sprint qui vise construire lentrep t de donn es
relatif lactivit des ventes et laborer les diff rents tableaux de bord.
"
Le quatri me chapitre qui sintitule Mise en place du Data Warehouse de
lactivit dachats traite le deuxi me Sprint qui est la continuit de l laboration de lentrep t
de donn es relatif lactivit des achats ainsi que la mise en place de tableaux de bord
interactifs.
"
Le cinqui me et dernier chapitre qui sintitule Mise en place du Data
Warehouse de la gestion du stock se focalise sur la conception de lentrep t relatif aux
mouvements du stock au sein de lentreprise et l laboration des tableaux de bord.
En guise de conclusion, nous allons terminer notre rapport avec une conclusion g n rale
qui va r capituler la totalit du travail labor durant toute la p riode de ce stage. Nous allons
galement noncer les diff rentes perspectives.
2
Chapitre 1 : Pr sentation g n rale du projet
1.
Introduction :
Dans ce chapitre, nous allons commencer par pr senter lentreprise daccueil
WAKAHAW ainsi que le cadre g n ral du projet. Nous allons par la suite se focaliser sur
le contexte et la probl matique de notre projet, suivit une tude et une critique de lexistant pour
finir avec une description de la solution propos e et une conclusion.
2.
Pr sentation de lorganisme daccueil :
WAKAHAW est une soci t qui est sp cialis e dans linstauration de diff rentes
solutions daide la d cision, la formation ainsi que le conseil dans le domaine informatique.
Elle est bas e sur lintervention aupr s des institutions et des entreprises afin de leur permettre
dam liorer la lecture crois e des donn es aussi bien internes quexternes. Ceci est garanti
g n ralement travers une analyse du syst me dinformations existant et les diff rentes
possibilit s de sa mise niveau dans le but de parvenir des tableaux de bords vision 360 et
qui sont en temps r el.
Les fondateurs de WAKAHAW partagent avec leurs clients un ensemble de valeurs tels
que : l coute, lagilit , la confiance, linnovation permanente ainsi que la recherche de
performances. Leur vision sinscrit dans limpl mentation de know-how Business Intelligence
avec leurs clients et la participation active sa d mocratisation.
WAKAHAW est cr e en 2017, elle puise son essence et sa vision de la
compl mentarit dexpertises et de son staff fondateur.
Lexpertise de WAKAHAW sarticule sur trois approches m tiers :
"
Business Intelligence : qui se base sur la mise en place des sch mas directeurs,
la d finition des KPIs, l tude dopportunit et de faisabilit ainsi que le pilotage de projets.
Parmi les outils utilis s nous citons : Microsoft Power BI, Talend, Qlik sense, Knowage etc&
"
Data visualisation : qui se base sur lextraction de donn es clefs (Big Data, Data
exploration), la mod lisation dynamique des donn es, la mise en place doutil de reporting Self-
3
Service ainsi que l laboration des tableaux de bord dynamiques et la demande. Parmi les
outils utilis s nous citons : Qlik sense, Power BI, JasperReport etc&
"
Conseil et formations : WAKAHAW assure des formations qui ont pour but la
compr hension de la logique des syst mes d cisionnels tels que lextraction de donn es, la
cr ation de lentrep t de donn es, la conception de rapports danalyse et la repr sentation
graphique interactive.
Figure 1. Logo de WAKAHAW
3.
Contexte et cadre du projet :
Ce projet sinscrit dans le cadre de la pr paration dun projet de fin d tudes pour
lobtention du dipl me de la licence appliqu e en Informatique D cisionnelle lInstitut
Sup rieur de Gestion de Tunis.
Le manque de pilotage et de conseil par rapport la prise de d cision dans les
entreprises pr sente lun des grands probl mes de nos jours. Il est vrai quavoir plusieurs
donn es et informations sur les clients et sur les diff rentes activit s de lentreprise est un d tail
tr s important pour cette derni re mais sans que ces donn es soient structur es et analys es
elles demeurent sans grande utilit .
En effet, les entreprises ont g n ralement recours lutilisation des ERP dans le but de
centraliser la totalit des leurs composantes fonctionnelles au sein dun seul syst me
dinformation. Ce logiciel leur permet dalimenter sur une seule et unique base de donn es
toutes les informations provenant de leurs diff rentes activit s pour pouvoir les pr sent es par
la suite sous forme de supports utiles la prise de d cision.
4
Cependant, on peut distinguer plusieurs ERP dans le march mais ces logiciels
demeurent sans une importante utilit sils ne sont pas int gr s avec un outil qui permet
d laborer des tableaux de bords et faire un suivi en temps r el des indicateurs de performance
de lentreprise en question.
Cest dans ce cadre que seffectue notre projet qui consiste mettre en place un outil BI
commercial depuis limpl mentation la visualisation des donn es sur ODOO.
3.1
Probl matique :
Nous assistons aujourdhui une croissance exponentielle de lutilisation des ERP au
sein des entreprises et ce dans lunique but doptimiser et planifier toutes leurs ressources. En
contrepartie cela a pour cons quence la croissance dans le march de ces logiciels. En effet de
nos jours, il existe de nombreuses solutions ERP, cela implique des solutions aussi bien con ues
sur-mesure que standardis es, nous pouvons citer titre dexemple Odoo, Sage, Cegid,
Navision et beaucoup dautres.
Cependant, lutilisation des ERP a cr le besoin pour les entreprises de concevoir des
tableaux de bords et des rapports qui leur permettent danalyser leurs activit s et pouvoir
prendre des d cisions pertinentes et cest dans ce contexte quintervient lutilit et limportance
de linformatique d cisionnelle.
Pour r pondre au besoin des entreprises qui consiste laborer des rapports de ses
activit s partir des donn es centralis es dans un ERP, WAKAHAW propose de concevoir
Advertisement
un outil BI novateur qui permet doffrir des reportings de suivi en temps r el de la performance
de chaque entreprise. Cet outil nest pas sp cifique pour un seul ERP donn e mais plut t il se
caract rise par un entrep t de donn es tampon qui est compatible et personnalisable avec les
plus importants ERP du march .
Pour notre part du projet nous allons se focaliser sur lERP Odoo.
5
3.2
Etude et critique de lexistant :
L quipe de WAKAHAW a constat la n cessit davoir un outil qui fait le suivi
complet et r gulier de lactivit commerciale, le suivi des fournisseurs et la gestion de stocks
des entreprises en se basant sur des indicateurs de performances.
Pour la majorit des ERP et plus pr cis ment pour Odoo les tables de sa base de donn es
qui sont stock es dans PostgreSql ne sont pas bien con ues et ne sont pas normalis es. En effet
les fonctionnalit s dans Odoo sont pr sent es sous forme de modules et chaque module ses
propres tables qui sont difficiles d chiffrer et leurs champs ne sont pas clairs. Parmi les
modules quon peut trouver nous citons le module de ventes, dachats, de gestion de stock
appel aussi inventaire, module facturation et le module contacts.
En plus de fait que les donn es ne soient pas compr hensibles, les tableaux de bords
con us par lERP Odoo ne sont pas pr cises ni bien d taill s et ne permettent pas une
entreprise de prendre des d cisions pertinentes. Ceci sexplique par le fait que les donn es de
la base Odoo ne sont pas propres ni facile y acc der et lanalytique risque de ne pas pouvoir
les exploit es efficacement.
Aussi, les rapports et les tableaux de bords dynamiques n cessitent en plus de la
visualisation des donn es le calcul de certaines informations telles que le chiffre daffaire et les
b n fices et ce dune mani re r guli re et programm e chose qui nest pas possible dans Odoo.
3.3
Solution propos e :
Le but de ce projet et de pouvoir cr er une solution d cisionnelle qui permet aux
utilisateurs des ERP davoir une vision claire et concise sur leur situation travers des tableaux
de bords sur les diff rentes activit s de leur entreprise en ayant recours des indicateurs de
performances qui doivent tre pr cises et surtout fiables.
Dune part la solution propos e doit offrir essentiellement des donn es int gr es,
totalement exploitables et utiles pour les utilisateurs qui les consultent. Cette int gration des
donn es va proposer aux utilisateurs de tous les d partements un acc s en libre-service aux
donn es.
6
Dautre part, le data warehouse con u dans cette solution va permettre de compiler des
rapports, formuler des requ tes, produire des analyses et r cup rer, sous un format coh rent,
les donn es pour pouvoir par la suite fournir une vue unifi e des donn es et visualiser plus
facilement les datasets disponibles dans le seul but den tirer des informations exploitables sur
l tat de lentreprise et faire des valuations pr cises sans se trouver submerg s par le volume
lev des donn es.
En se basant sur cette solution et les nouvelles technologies des outils BI Talend et
Power BI, les principales t ches r aliser se pr sentent comme suit :
"
Collecter des besoins en termes de tableaux de bords pour le pilotage des
incidents.
"
Exploiter lERP Odoo et comprendre le fonctionnement de ses diff rents
modules.
ERP.
"
"
"
"
"
"
"
Exploiter la source de donn es de lERP Odoo dans POSTGRESQL.
Conception du mod le de donn es.
Comparer le mod le de donn es Odoo avec les autres mod les des diff rents
Cr ation de lentrep t de donn es avec lETL.
Faire une planification automatique des jobs Talend tous les 24 heures
R alisation des tableaux de bords.
Reporting.
4.
M thodologie de d veloppement :
Le choix dune m thodologie de gestion adapt e aux besoins volutifs des utilisateurs
est une tape indispensable pour la r ussite du projet. Il est noter galement quil faut prendre
en consid ration la vitesse d volution des priorit s ainsi que des besoins. Dailleurs plusieurs
m thodes se proposent par rapport lorganisation dun projet d cisionnel. De ce fait, nous
allons, dans ce qui suit, pr senter la m thode que nous avons adopt e pour notre projet.
7
4.1
Pr sentation de la m thode adopt e SCRUM:
Comme les m thodes agiles sont it ratives et ax es essentiellement sur une am lioration
continue des produits, elles sont les mieux adapt es notre projet d cisionnel et plus
pr cis ment la m thode SCRUM.
SCRUM est lune des m thodes de d veloppement Agile qui signifie m l e en
fran ais, ce cadre m thodologique a r volutionn la mani re dont on g re un projet, son nom
provient du Rugby qui est un sport dans lequel l quipe effectue une m l e. Il permet de
modifier ou de d livrer soit un produit ou un projet dune mani re efficace et rapide.
En effet, SCRUM se repose sur une approche dite empirique au cours de laquelle le projet se
d veloppe en mettant en place une s rie de sprints chacun ne d passant pas les quatre
semaines. Ces sprints sont la fois adaptifs et it ratifs en fonction de lobjectif et du besoin
volutif du client.
Une r union de planification est exig e chaque lancement dun sprint au cours de
laquelle seront s lectionn es les exigences prioritaires du client et les membres de l quipe
pourront sengager sur la cr ation du sprint blacklog qui nest autre quune liste
r capitulative des t ches prendre en charge lors du sprint.
A la fin de chaque sprint une session de d briefing est assur e au client dans le but de
lui pr senter la partie achev et de faire un partage dinformations qui pourrait infl...