| Titre : | Optimisation des performances du système décisionnel PDWS à l’aide de l’algorithme « Variable Data Monthly Split » | | Type de document : | projet fin études | | Auteurs : | Soundouss MESSOUDI, Auteur | | Année de publication : | 2016 | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | Business Intelligence
| | Mots-clĂ©s : | Informatique dĂ©cisionnelle, ETL, Reporting, Variable Data Monthly Split, Parallel Run, qualitĂ© de donnĂ©es. | | Index. dĂ©cimale : | 1643/16 | | RĂ©sumĂ© : | Le présent rapport est la synthèse du travail accompli dans le cadre du projet de fin d’études effectué au sein du plateau BI d’UMANIS Casablanca Services dont le sujet est l’optimisation des performances du système décisionnel PDWS à l’aide de l’algorithme « Variable Data Monthly Split ». L’objectif du projet est de permettre au système opérationnel de respecter la durée contractuelle d’affichage des données sur la plateforme en ligne qui est légèrement dépassée en réalité. Ainsi, l’algorithme adopté permettra de diminuer le temps d’exécution d’une requête de recherche et ce, en préparant à l’avance les données de longue période variable, initialement stockées sous forme de bandeaux dont la durée varie selon le début de leur validité et sa fin, à travers leur découpage en bandeaux d’une durée d’un mois chacun afin de rendre l’affichage, la restitution et l’exploitation des données plus rapide sur la plateforme.
Le bon déroulement du projet était assuré par la mise en place du système « Parallel Run », un processus de vérification de qualité de données qui permettra aussi au système existant et à la nouvelle version de fonctionner en cohabitation jusqu’à ce que le nouveau système soit opérationnel, et le cycle de vie standard d’une demande de changement qui a pu cerner les difficultés du travail en le découpant en phases dont chacune était caractérisée par un nombre d’objectifs, de tâches et de livrables.
Pour la réalisation de ce projet, il a fallu d’abord étudier l’existant en se concentrant sur les éléments liés au champ d’intervention. Ensuite, une analyse des besoins exprimés a été établie avant d’entamer par la suite la phase de conception et de mise en oeuvre qui comporte d’une part l’écriture de l’algorithme « Variable Data Monthly Split » et d’autre part la mise en place du système « Parallel Run » comportant le développement des flux ETL, la vérification du bon déroulement de l’algorithme et la qualité des données impactées à l’aide d’un rapport avant sa livraison au niveau de l’environnement de production.
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Optimisation des performances du système décisionnel PDWS à l’aide de l’algorithme « Variable Data Monthly Split » [projet fin études] / Soundouss MESSOUDI, Auteur . - 2016. Langues : Français ( fre) | Catégories : | Business Intelligence
| | Mots-clĂ©s : | Informatique dĂ©cisionnelle, ETL, Reporting, Variable Data Monthly Split, Parallel Run, qualitĂ© de donnĂ©es. | | Index. dĂ©cimale : | 1643/16 | | RĂ©sumĂ© : | Le présent rapport est la synthèse du travail accompli dans le cadre du projet de fin d’études effectué au sein du plateau BI d’UMANIS Casablanca Services dont le sujet est l’optimisation des performances du système décisionnel PDWS à l’aide de l’algorithme « Variable Data Monthly Split ». L’objectif du projet est de permettre au système opérationnel de respecter la durée contractuelle d’affichage des données sur la plateforme en ligne qui est légèrement dépassée en réalité. Ainsi, l’algorithme adopté permettra de diminuer le temps d’exécution d’une requête de recherche et ce, en préparant à l’avance les données de longue période variable, initialement stockées sous forme de bandeaux dont la durée varie selon le début de leur validité et sa fin, à travers leur découpage en bandeaux d’une durée d’un mois chacun afin de rendre l’affichage, la restitution et l’exploitation des données plus rapide sur la plateforme.
Le bon déroulement du projet était assuré par la mise en place du système « Parallel Run », un processus de vérification de qualité de données qui permettra aussi au système existant et à la nouvelle version de fonctionner en cohabitation jusqu’à ce que le nouveau système soit opérationnel, et le cycle de vie standard d’une demande de changement qui a pu cerner les difficultés du travail en le découpant en phases dont chacune était caractérisée par un nombre d’objectifs, de tâches et de livrables.
Pour la réalisation de ce projet, il a fallu d’abord étudier l’existant en se concentrant sur les éléments liés au champ d’intervention. Ensuite, une analyse des besoins exprimés a été établie avant d’entamer par la suite la phase de conception et de mise en oeuvre qui comporte d’une part l’écriture de l’algorithme « Variable Data Monthly Split » et d’autre part la mise en place du système « Parallel Run » comportant le développement des flux ETL, la vérification du bon déroulement de l’algorithme et la qualité des données impactées à l’aide d’un rapport avant sa livraison au niveau de l’environnement de production.
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Optimisation des performances du système décisionnel PDWS à l’aide de l’algorithme « Variable Data Monthly Split » / Soundouss MESSOUDI
