Discussion :

[geek_uml]

Bonsoir à tous

Je suis sur un nouveau projet où je dois faire face à deux problèmes?

D'un côté je dois faire une modélisation orientée objet avec UML et de l'autre une modélisation des données avec MERISE.

Je suis perdu je ne sais vraiment pas par quoi commencer?

Faut-il faire les 2 en parallèle? Ou faire l'un avant l'autre?

Je sais que certains vont me répondre : cela dépend des priorités de l'équipe MOA? Mais j'ai en face des vraies fainéants qui des fois ne maîtrisent pas la partie métier qu'ils sont pourtant sensés connaître.

Quelle est d'après vous la meilleure stratégie? Quelle est la modélisation par laquelle il faut commencer? UML ou MERISE?

Moi je commencerai par UML mais bon vos avis ainsi que vos conseils/critiques me seront d'une grande utilité

Bonne soirée et merci d'avance pour vos réponses!

[CompuTux]

Salut,

Tout dépend de la nature du projet à réaliser mais tu devrais commencer par le commencement, à savoir, faire une enquête détaillée sur la nature et les processus du métier pour lequel le système va être mis en place.

Je ne sais pas si cela a déjà été réalisé... et aussi loin que je puisse connaitre ces deux méthodes de modélisations, donc les bases, l'enquête est une partie plus qu'essentielle et à faire en premier.

Aussi, si tu dois faire un analyse Merise, c'est qu'il y a une base de donnée assez complexe derrière cet application.

Or cette base de donnée doit être conçue au mieux, pour éviter de mauvaises surprises lors des résultats des requêtes et jointures.

En effet la base de donnée peut être assez indépendante des traitements des données mais vient d'abord : on a primo des données, puis on effectue secundo des traitements dessus.

Donc, mais ce n'est que mon avis, je dirais que faire du Merise puis de l'UML serait assez pertinent.

[CinePhil]

En effet, la méthodologie doit commencer par un recueil le plus précis possible :
- des besoins fonctionnels à satisfaire ;
- des données à manipuler.

Une fois que tu as ça, tu peut commencer par :
- un diagramme de cas d'utilisation ;
- un modèle conceptuel de données.