Introduction
- Présentation de PowerAMC.
- Les fonctionnalités principales.
- L'interface et les menus.
Travaux pratiques
Prise en main de PowerAMC.
Identification des données
- Apprendre à élaborer un dictionnaire des données.
- La description des données et les contrôles.
- Comment définir les attributs ?
Travaux pratiques
Analyse de documents et identification des données contenues. Saisir dans PowerAMC les attributs retenus et les règles associées.
Modélisation sémantique des données
- Le modèle Orienté Objet (MOO - Diagramme de classe UML).
- Identification des classes, des associations, des contraintes.
- La démarche pour élaborer un modèle.
- La normalisation : le rôle des formes normales dans la compréhension des données.
- Les principaux concepts proposés par PowerAMC.
- Les vérifications proposées.
- Le Modèle Conceptuel des Données (MCD).
- Présentation des concepts du MCD par analogie et différence avec le MOO.
Travaux pratiques
Construire un diagramme de classe à partir du dictionnaire des données. Saisir le résultat avec PowerAMC. Effectuer les contrôles proposés. Générer le MCD avec PowerAMC et analyser le résultat.
Modélisation physique des données
- Présentation des règles de transformation d'un modèle sémantique en modèle physique des données.
- Les principales règles d'optimisation.
- Comment PowerAMC réalise la génération d'un MPD ?
- La génération des scripts SQL correspondants.
Travaux pratiques
Transformer le modèle sémantique en modèle physique. Générer le MPD avec PowerAMC et analyser le résultat.
Reverse Engineering
- Présentation.
- Le Reverse Engineering avec PowerAmc.
- Fonctions pour créer un MPD à partir d'une base existante.
- Comment générer un MOO ou un MCD à partir d'un MPD existant ?
Travaux pratiques
Ajouter des nouveaux attributs à une base de données. Regénérer les modèles amont.
Conclusion
- Présentation des fonctions de traitement de PowerAMC.
- Les autres diagrammes.
2j
- 14h 
