لو ا لي لعلال ـحبلاولي لاعلالمـيلعتلال
تاـس لللا يلعلالة س ما لةم ـقلالةـبقلا –
ل ئازجا
ي للال اـع االمـسق
ل اع االمسقلةاحل اوا مال دايقلةحوللءا ن اولم صت ل تاس لللايلعلالةس ماليلا
ةبقلا - -
: ات س لالفار ال ح ةحيب لة م
للللل
ل
:دا ع ال م
ل ةبيجلهلءاطعل ب
لل انمل ان م
ب ن ع ط ءا ا ل له ن
:ةـ قاـنمالةـنج
ات س لا ل:
ايل ال رمل ب لل
لل لل ل اسيئ ل...
ات س لا ة م :
ل لةحيب ...
ةفرم
: ات س لا ل
لللفسويلي سب نحتمل...
ل ال
ل:ةي سا دالةن سلا 4102
ل ل / 4102
ك م ل يونالملعتل ات س أل داهشللينل
يال اع ال: صخ
ل
سرهف ا
عوضوم ا
ةحفص ا
ةماعلا ةمدقملا ...
0
يرظّن ا بناج ا :لوأا ءزج ا
ديهمت ...
...
...
. 4
لصف ا I
: لامعأا ءا ذ
I . 0 ةمدقم ...
...
...
6
ةحمل 2.I هموهفمو لامعأا ءا₫ذ حلطصم نع ةيخيرات ...
...
...
. ...
6
2. 3.6 ةيخيرات ةحمل ...
...
...
. 6
2.6.6 لامعأا ءاكذ و فم ...
...
...
...
..
. ...
6
4 2.
لامعأا ءا₫ذ قيبطت تااجم ...
...
...
...
...
2
I . 4 لامعأا ءا₫ذ تاقيبطتل ةجاحلا ....
...
..
...
. ...
...
...
...
...
2
I . 0.4 لامعأا ءا₫ذ ةيمهأ ...
...
...
. ..
...
. ...
...
..
...
. ...
. 2
I . 6.4 يلاعلا ميلعتلا تاسسؤم يف لامعأا ءا₫ذ قيبطتل ةجاحلا ....
...
...
2
I . 6 لامعأا ءا₫ذ ةيرامعم ...
...
....
2
I . .6 ىرخأا مظنلاب هتقاعو لامعأا ءا₫ذ ...
...
...
...
..
1
I . لامعأا ءا₫ذ عاونأ 7 .
...
...
00
I . 2 لامعأا ءا₫ذ تاودأ (
BI Tools ).
...
...
...
...
00
I . 0.2 امعأا ءا₫ذ تاودأ ةيهام .ل
...
. ...
....
00
I . 2 . 6 عاونأ ءا₫ذ تاودأ لامعأا
( Types Of BI Tools )
....
...
..
06
I . 1 تاجتنم ءا₫ذ تاودأ
لامعأا (
Products Business Intelligence Tools )
..
...
....
06
I.
1.1 تايجمربلا عاونأ ...
...
....
06
I . 1 . 6 تاودأ تاجتنم ضعب ءا₫ذ
لامعأا .
...
...
...
...
..
..
..
04
2 . ةمتاخ 33 . ...
...
. ...
..
06
لصف ا :II
تانايب ا عدوتسم
II . 0 ... ةمدقم 02
II . 2 . ةقلعتملا ميهافملا مهأ ب
تانايبلا تاعدوتسم ...
02
.II 1.2 موهفم تانايبلا عدوتسم ...
02
II . 6.6 تانايبلا تاعدوتسم فادهأ ...
02
.II 4.6 صئاصخ تانايبلا تاعدوتسم
...
02
II . 4.6 )ةيتايلمعلا( تانايبلا دعاوقو تانايبلا تاعدوتسم نيب قرفلا ...
. ...
60
II . 4 تانايبلا تاعدوتسم ءانب تاوطخ ...
...
60
II . 4 تانايبلا عدوتسم ةجذمن (
Modelling Of The Data Warehouse )
...
. 66
II . 0.4 تانايبلا عدوتسم يف نيزختلا ...
. ...
66
.II 6.4 دعبلا لوادج لباقم ةقيقحلا لوادج ...
. ...
64
.II 4.4 ( ةيدعبلا ةجذمنلا تاينقت )تاططخملا
...
. ...
..
. ....
66
.II 5 موهفملا (OLAP
OLAP Concept )
...
..
...
..
68
II . .6 1 ةمظنأ آا ةيليلحتلا ةجلاعملا ةين
…. OLAP ...
....
..
...
..
...
68
II . 6.6 عاونأ ةينآا ةيليلحتلا ةجلاعملا ةمظنأ ...OLAP
...
...
..
...
61
.II 4.6 ل ثاثلا عاونأا نيب ةنراقم (HOLAP vs ROLAP vs MOLAP) OLAP
...
03
II . 2 تانايبلا تاعدوتسم ةرادإ تاينقت (
Dw Management Techniques )
...
40
.II ةمتاخ 2
……….
44
لصف ا ةحو :III
دايق ا ة
. III 0 ةمدقملا ...
...
....
. ...
...
...
...
...
..
. 44
.III 6 ةدايقلا حول
..
...
...
...
...
...
. ...
44
.III .6 0 ةدايقلا ةحول موهفم
...
...
...
44
.III 6 . 6 احلا يف ةدايقلا تاحول مادختسا ىلإ ةج ةسسؤملا
. ...
...
...
44
4.6 III ةدايقلا ةحول ئدابم
...
..
...
...
46
.III 6 . 4 اهمدقت يتلا تامولعملاو ةدايقلا ةحول ايازم ...
....
...
...
46
.III 6 . 6 ةدايقلا تاحول رداصم ...
...
...
...
...
42
.III 6 . 2 ةدايقلا تاحولل ةيساسأا فئاظولا ...
...
...
...
42
.III 6 . 2 ةدايقلا ةحول تاامعتسا
...
...
...
...
42
.III 2.6 تانو₫م ةدايقلا ةحول
...
...
...
...
...
42
.III 6 . 1 قرط ةدايقلا تاحول ضرع ...
...
...
...
. ...
42
.III 00.6 ةدايقلا تاحول عاونأ (
Types Of Dashboards )
...
..
....
....
...
41
.III 00.6 ةدايقلا ةحول ميمصت لحارم ...
...
....
...
43
.III 4 تارشؤملا ...
...
...
....
. ..
...
40
.III 0.4 ( تارشؤملا موهفم Indicators
) ...
...
....
...
...
40
.III 6 . 4 تارشؤملا صئاصخ ...
...
. ...
...
...
....
...
. ...
40
.III 4.4 تارشؤملا عاونأ ...
. ...
. ...
...
....
..
. 46
.III 4.4 تارشؤملل ةيساسأا فئاظولا ...
....
...
...
. ....
....
...
46
.III 6 . 4 إ تارشؤملا رايتخ .
...
...
....
...
...
46
1.4. III (ريرقتلا فيرعت
Reports )
...
...
...
...
...
...
...
....
44
2.4. III ةدايقلا ةحولو ريرقتلا نيب ةقاعلا
...
...
...
...
...
..
..
...
34
.III 6 ةمتاخلا ...
...
...
...
...
....
...
46
...
...
. ...
....
...
42 ...ةمتاخ
ءزج ا ا بناج ا :يناث ا
يلمع
ديهمت ...
...
...
. 42
لصف ا ميمصت او ليلحت ا :IV
2I . 3 مدقملا ...
...
...
..
..
..
..
. ....
42
2I 6. إا مسق( ةساردلا لحم مسقلاو ةذتاسأل ايلعلا ةسردملا ميدقت )يلآا ماع
. . ...
..
..
. ...
42
.2I 0.6 ةذتاسأل ايلعلا ةسردملا ىلع ةرظن ...
...
. ..
...
..
. ...
..
. ...
42
.2I 6.6 يف ليجستلا طورش ةسردملا
...
42
.2I 4.6 ةيتحتلا ةينبلا ةسردملل
...
41
.2I 4.6 ةسردملل ماعلا يميظنتلا ل₫يهلا ...
. ...
..
...
41
.2I فيضُملا مسقلا ميدقت 6.6
...
...
....
..
. ...
60
.2I 4 تاوادملا ةيلمعب ةصاخ ةدايق ةحول ميمصتو زاجنإ عفاود .
...
....
..
....
. ...
. 15
.IV 0.4 ( تاوادملا ةنجل Jury Deliberations
) ...
..
...
...
...
60
.IV 6.4 تاوادملا ةنجل ماهم
...
60
.2I 4 ةسارد دوجوملا ...
. 66
2I . 5 ةيقئاعلا تانايبلا ةدعاق ءانب (
Relational Database )
. ...
. 55
2I . مل يداملا جذومنلا ءانب 6 رجت
تانايبلا ...
..
...
62
2I . ( تانايبلا رجتم ءلم 7 Populating The Data Marts
) ...
...
...
...
..
61
2I . .7 0 ءلم لوادج داعبأا ( Populating Dimension Tables )
...
. ...
23
.2I .7 ( ةماعلا ةقيقحلا لودج ءلم 2 Populating Fact Table Note
) . ...
..
...
...
65
2I . تانايبلا رجتم تانايب ثيدحت 8 (
Updating data )
...
...
...
. 20
.IV 9 تانايبلا عكم ءاشنإ ... OLAP
26
.IV تارشؤملا رايتخإ 33 ...
24
.IV 33 ةمتاخلا ...
...
22
ا لصف زاجنإا :V
.V ةمدقملا 3 ...
...
...
...
....
...
...
22
.V ريوطتلا تاودأ 6 .
...
...
...
..
..
. 22
.V هام3.6 ي
؟عورشملا زاجنإ اهراتخنس يتلا ةيجمربلا لولحلا ...
...
...
...
...
. ...
22
.V
؟ردصملا ةحوتفم ةيجمرب رايتخإ َمت اذامل6.6 ...
...
...
....
..
...
..
...
22
.V ردصملا ةحوتفم لامعأا ءا₫ذ تايجمرب رهشأ 0.6 ...
...
....
...
...
...
22
.V ةيجمربلا 4.6 PENTAHO
...
...
. ...
...
...
...
...
28
.V ةهجاو 3 قيبطتلا ...
...
...
26
.V ةهجاو 4 تاوادملا ةدايق ةحول ...
...
...
...
26
.V 4 . ةدايقلا ةحول تارشؤم حرش 3 اهليلحتو
..
...
...
...
24
.V 5 ريراقتلا زاجنإ ...
...
...
22
.V ةمتاخلا 2 ...
...
...
...
21
...
...
....
. ...
20 ....ةمتاخ
لا ةمتاخ ةماعلا ...
..
. 20
عجارملا ...
...
..
...
..
24
قحاملا
صخلم
َ م
َ تااصتااوَ تامولعم اَ ايجوو تَ يفَ ةريب اَ تاروطت اَ ت ّ إ
َعمج َ ةر تبمَ قرطَ ريوطتَ ى
َك ذَعموَ،لبقَنمَا ممَن يَم َيذ اوَتا ايب ا
َكا هَنا إ
راجف
َ) لئاهَ)قفدت
َ
َيفَفعضوَتا ايبل
َتايجوو ت اوَلئاسو اَل َىلعَتلمشَيت اَلامعااَءا ذَلولحَت ا فَ.اه مَةيجيتارتسااَةدافتساا
َ امبوَ .تارارقل َ معد اَ ةيلمعوَ لاعف اَ رييست اوَ ةحاتم اَ تا ايب اَ نمَ ةدافتسااَ نمَ ن متل
َ أ
َ ن
َ
َتاسسؤم
مَي اعتَي اع اَميلعت ا
َةذتاسأ َايلع اَةسردم ا َل اشم اَ ذهَن إ
َا يأتر إ
َتاقيبطت َاهي بتَةرورضَحيضوتَى
لامعااَءا ذ
َلولحَي بتبَتماقَيت اَةيب جأاَتاعماج اَنمَاهريغ
ََBI
َزيزعت َتا ايب اَعدوتسمَةي قت
.اهيد َرارق اَذاختاَتاردق
َ
إ
َز تر ت
َ
َىلعَةسارد ا إ
ةصاخَةدايقَةحو َزاج
َ دحاوَمسقبوَتاوادم اب
َ
َنمَطقف أ
َوهوَةسردم اَماسق
إاَمسق آاَماع اسسؤمَيفَلامعااَءا ذَلولحَقيبطت َةيادبَنو ت َي
موعَةب اوموَي اع اَميلعت اَت
َة
َ.داصتقاا
َنمَةدايق اَةحو َربتعتَثيحب أ
َلولحَنمَةدحاووَرييست اَةبقارمَيفَةلمعتسم اَلئاسو اَمه
َ تَيت اBI
َ م
َ أاَن
َنمَريسم اَذاتس أ
َةيسارد اَتاو س اَلاخَب اط اَةيعضوَنعَةقيقدوَةلماشَةرظ َذخ
َةفاضإ إ
تَيت اَةماه اَتاراسفتسااَضعبَى ي ااَماعااَمسقبَرييست اَةيلمعَنمضَلخد
َ,
َ
َرهظتف
َتارارق اَذاختاَيفَمهاست َفئاظو اَعيمجبَةقلعتم اَتارشؤم اَنمَةلمجَقيرطَنعَةدايق اَةحو َيفَجئات ا بسا م اَتقو اَيف
َ ةوهسبَاهجاتحتَيت اَريراقت اَزاج اَةي ا مإَعم
َماع اَءادأاَنيسحت َاه مَايعسَ،
ذهَنو َتاوادمل
َب اط اَتازاج إَيئاه اَمييقت اَدسجتَةريخأاَ
َ مو
َةيسارد اَة س اَلصح .
ةيحاتفم ا تامل ا :
َ
،ةدايق اَةحو َ،لامعأاَءا ذ
َ
،رارق اَمعد
َ
َعدوتسم
َتا ايب ا تاوادم ا
.َ
َ
َ
َ
َ
Summary
The great development in the field of information technology and telecommunication led to innovative methods for data collection, which was not possible before; even though, there was a massive overflow of data without having a strong strategy to take advantage of them. Thus, Business Intelligence, as a solution, was included in all the means and technologies to be able to take advantage of the available data and creates effective management and operation support to the decisions of problems solving. As the higher education institutions suffer from these problems such as school senior professors, we decided to clarify the need for adoption of Business Intelligence applications, like other foreign universities that have adopted BI data warehouse solutions as a technique to reinforcing the decision-making capacity.
The study focuses on the creation of a deliberations panel that concerns just one of the School Departments-IT Dept., as a first attempt to the introduction of the Business Intelligence as a tool in higher education institutions to cope with economical globalization and find solutions. So the dashboard is the most important methods and solution of BI used in management control that helps managing Professors taking a comprehensive and accurate overview of the status of the student during the academic years in, addition to some important questions that fall within the management process media robot Department, the results appears through the dashboard using a set of indicators for all posts to contribute to decision-making in a timely manner with the possibility of completing the reports that you need easily, in an effort to improve the overall performance of the deliberations of the fact that the latter embodies the final evaluation of the achievements of the student and the conductor of the school year.
Keywords: Business Intelligence, Dashboard, decision support, data warehouse, the deliberations
