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.