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Mise en place d’une
solution BI pour le suivi
de l’épidèmie covid 19
Elaboré par : Haloui Nesrine
Encadrée par : Mme Fennia Saphé
1
PLAN
Présentation
de projet
Identification Conception
Mise en
œuvre
2
Plan
Notre projet consiste à développer une solution BI sert à collecter, stoker
et gérer des données en des DW et analyser, traiter et présenter en des
tableaux de bord facile à comprendre et visualiser
01 Présentation
Générale
3
Objectif de projet
4
• Notre objectif est d‘une part suivre le nb cas
covid, nb décès et nb personnes rétablis de
virus
• Et d’autre part suivre le nb de dose, type de
vaccin et personnes vaccinés
Problèmatique
5
• Absence des tableaux de bord qui fournissent une analyse
détaillée des informations de covid
• Absence d’un outil BI qui gère ces Dashboard
Solution
6
• Conception DW compose de deux data marts
• Deux cubes OLAP :traitement analytique rapide
des data
• Dashboard :visualisation des analyses et la prise
de décision
Méthodologie de travail
Concernant la démarche du projet, nous avons adopté
une démarche qualité de conduite de projets appelée
GIMSI,qui est une méthode de conception du système de
pilotage à base de tableaux
Identification Conception
Mise en
œuvre
Amélioration
Gimsi est composée de 4 phases:
7
02
Identification
8
Besoins fonctionnels
9
Besoins non fonctionnels
10
03
Conception
11
Modèle de
l’entrepôt de
donnée
12
Indicateurs de performance
Table de fait death
Table de fait death Table de fait vaccin
-nb-doses : nombre de
doses pour chaque vaccin
-nb-ucd : nombre de vaccins
qui sont utilisés
-confirmed : nombre de
personnes affectés par le
virus
-recovred : nombre de
personnes rétablies
-deaths : nombre de
personnes qui sont morts
suite au covid
-Active case : les cas actives
13
Architecture utilisée
14
04
Mise en oeuvre
15
Environnement de travail
16
Phase de l’implémentation
02
03
04
01
Chargement de STG
17
Chargement de STG
18
Chargement de dimension Age
19
Chargement de
table de fait
death
20
Chargement
de DW
21
Création des cubes
Un cube OLAP est une base de données à plusieurs dimensions,
optimisée pour les
applications d’entrepôt de données
22
Dashboard 1
24
Dashboard 2
25
Merci pour votre attention !
CONCLUSION
25

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