Que sont les systèmes OLAP?

Le traitement analytique en ligne, ou OLAP, est une technologie de traitement de données efficace. En conséquence, les informations finales sont affichées sur la base de vastes tableaux de toutes sortes de données. C’est un produit puissant qui permet d’accéder, de récupérer et de visualiser des informations sur un PC, en les analysant à partir de différents points de vue.

OLAP est un outil qui fournit une position stratégique pour la planification à long terme et prend en compte les informations de base des données opérationnelles pour une perspective de 5, 10 ans ou plus. Les données sont stockées dans la base de données avec la dimension, qui est leur attribut. Les utilisateurs peuvent afficher le même ensemble de données avec des attributs différents, en fonction de l'objectif de l'analyse.

Histoire OLAP

OLAP n'est pas un nouveau concept et est utilisé depuis des décennies. En fait, l’origine de la technologie remonte à 1962. Mais le terme n'a été inventé qu'en 1993 par l'auteur de la base de données Ted Coddom, qui a également défini 12 règles pour le produit. Comme dans beaucoup d'autres applications, le concept a connu plusieurs étapes d'évolution.

L'histoire de la technologie OLAP elle-même remonte à 1970, lorsque les ressources d'informations Express et le premier serveur Olap ont été libérés. Ils ont été acquis par Oracle en 1995 et sont ensuite devenus la base du traitement analytique en ligne du mécanisme informatique multidimensionnel fourni par la célèbre marque d’ordinateurs dans sa base de données. En 1992, un autre produit de traitement analytique en ligne bien connu Essbase a été publié par Arbor Software (acquis par Oracle en 2007).

En 1998, Microsoft a lancé MS Analysis Services, le serveur de traitement de données d'analyse en ligne. Cela a contribué à la popularité de la technologie et a incité le développement d'autres produits. Aujourd'hui, plusieurs fournisseurs de renommée mondiale proposent des applications Olap, notamment IBM, SAS, SAP, Essbase, Microsoft, Oracle et IcCube.

Traitement analytique en ligne

OLAP est un outil qui vous permet de prendre des décisions concernant les événements planifiés. Un calcul Olap atypique peut être plus compliqué que simplement agréger des données. Les requêtes analytiques par minute (MQA) sont utilisées comme référence standard pour comparer les performances de différents instruments. Ces systèmes doivent autant que possible cacher les utilisateurs à la syntaxe de requêtes complexes et fournir un temps de réponse cohérent à tous (quelle que soit leur complexité).

Les fonctionnalités clés suivantes d’OLAP existent:

1. Représentations de données multidimensionnelles.
2. Prise en charge de l'informatique complexe.
3. Renseignement temporaire.

La présentation multidimensionnelle constitue la base du traitement analytique grâce à un accès flexible aux données de l'entreprise. Il permet aux utilisateurs d’analyser des données dans n’importe quelle dimension et à n’importe quel niveau d’agrégation.

La prise en charge de l'informatique complexe constitue la base du logiciel OLAP.

Le renseignement temporaire est utilisé pour évaluer l'efficacité de toute application analytique sur une période donnée. Par exemple, ce mois-ci par rapport au mois précédent, ce mois-ci par rapport au même mois de l'année dernière.

Structure de données multidimensionnelle

L'une des principales caractéristiques du traitement analytique en ligne est la structure de données multidimensionnelle. Un cube peut avoir plusieurs dimensions. Grâce à ce modèle, le processus complet d'analyse intelligente OLAP est simple pour les gestionnaires et les dirigeants, car les objets représentés dans les cellules sont des objets métier du monde réel. En outre, ce modèle de données permet aux utilisateurs de traiter non seulement des tableaux structurés, mais également des tableaux non structurés et semi-structurés.Tout cela les rend particulièrement populaires pour l'analyse de données et les applications de BI.

Principales fonctionnalités des systèmes OLAP:

1. Utiliser des méthodes d'analyse de données multidimensionnelles.
2. Fournir un support de base de données avancé.
3. Créez des interfaces utilisateur finales faciles à utiliser.
4. Soutenir l'architecture client / serveur.

L'un des composants principaux des concepts OLAP est un serveur côté client. Outre l'agrégation et le prétraitement des données d'une base de données relationnelle, il fournit des paramètres de calcul et d'enregistrement avancés, des fonctions supplémentaires, des capacités de requête avancées de base et d'autres fonctions.

En fonction de l'exemple d'application sélectionné par l'utilisateur, divers modèles de données et outils sont disponibles, notamment des alertes en temps réel, une fonction permettant d'appliquer des scénarios hypothétiques, une optimisation et des rapports OLAP complexes.

Forme cubique

Le concept est basé sur une forme cubique. L'emplacement des données qui s'y trouvent montre comment OLAP adhère au principe de l'analyse multivariée, ce qui permet de créer une structure de données pour une analyse rapide et efficace.

Un cube OLAP est également appelé "hypercube". Il est décrit comme consistant en faits numériques (mesures), classés par facettes (dimensions). Les dimensions se rapportent à des attributs qui définissent un problème commercial. En termes simples, une dimension est une étiquette décrivant une mesure. Par exemple, dans les rapports sur les ventes, la mesure sera le volume des ventes et les dimensions incluront la période des ventes, les vendeurs, un produit ou service et la région des ventes. Dans la déclaration des opérations de production, la mesure peut être le total des coûts de production et les unités de production. Les dimensions seront la date ou l'heure de la production, la phase ou les phases de la production et même les travailleurs impliqués dans le processus de production.

Le cube de données OLAP est la pierre angulaire du système. Les données dans le cube sont organisées en utilisant un motif étoile ou flocon. Au centre se trouve une table de faits contenant des agrégats (mesures). Il est associé à une série de tableaux de mesures contenant des informations sur les mesures. Les dimensions décrivent comment ces mesures peuvent être analysées. Si un cube contient plus de trois dimensions, il est souvent appelé hypercube.

L'une des principales fonctions du cube est sa nature statique, ce qui implique que le cube ne peut pas être modifié après son développement. Par conséquent, le processus de création d'un cube et de configuration d'un modèle de données est une étape cruciale vers un traitement de données approprié dans l'architecture OLAP.

Agrégation de données

L'utilisation d'agrégations est la principale raison pour laquelle les demandes sont traitées beaucoup plus rapidement dans les outils OLAP (par rapport à OLTP). Les agrégations sont des résumés de données précédemment calculées lors du traitement. Tous les membres stockés dans les tables de dimensions OLAP définissent les requêtes que le cube peut recevoir.

Dans un cube, les accumulations d'informations sont stockées dans des cellules, dont les coordonnées sont spécifiées par des tailles spécifiques. Le nombre d'agrégats qu'un cube peut contenir dépend de toutes les combinaisons possibles d'éléments de dimension. Par conséquent, un cube typique dans une application peut contenir un très grand nombre d'agrégats. Un calcul préliminaire sera effectué uniquement pour les agrégats clés distribués dans le cube analytique d'analyse en ligne. Cela réduira considérablement le temps nécessaire pour déterminer les agrégations lors de l'exécution d'une requête dans un modèle de données.

Il existe également deux options liées aux agrégations avec lesquelles vous pouvez améliorer les performances d'un cube terminé: créer une agrégation du cache de fonctionnalités et utiliser une agrégation basée sur une analyse des demandes de l'utilisateur.

Principe de fonctionnement

En règle générale, l'analyse des informations opérationnelles obtenues à partir de transactions peut être effectuée à l'aide d'un simple tableur (les valeurs des données sont présentées en lignes et en colonnes). Cela est bon compte tenu de la nature bidimensionnelle des données. Dans le cas d'OLAP, il existe des différences dues au tableau de données multidimensionnel.Parce qu'ils sont souvent obtenus de différentes sources, un tableur peut ne pas toujours être en mesure de les traiter efficacement.

Le cube résout ce problème et garantit également que l'entrepôt de données OLAP fonctionne de manière logique et ordonnée. L'entreprise collecte des données provenant de nombreuses sources et est présentée sous différents formats, tels que des fichiers texte, des fichiers multimédia, des feuilles de calcul Excel, des bases de données Access et même des bases de données OLTP.

Toutes les données sont collectées dans un référentiel rempli directement à partir des sources. Les informations brutes reçues d’OLTP et d’autres sources seront effacées de toute transaction erronée, incomplète ou incohérente.

Après nettoyage et conversion, les informations seront stockées dans une base de données relationnelle. Ensuite, il sera chargé sur le serveur OLAP multidimensionnel (ou le cube Olap) pour analyse. Les utilisateurs finaux responsables des applications d'entreprise, de l'exploration de données et d'autres opérations commerciales auront accès aux informations dont ils ont besoin à partir du cube Olap.

Avantages du modèle Array

OLAP est un outil qui fournit des performances de requête rapides, obtenues grâce à un stockage optimisé, à l'indexation multidimensionnelle et à la mise en cache, qui constituent des avantages importants du système. En outre, les avantages sont les suivants:

1. Données plus petites sur le disque.
2. Calcul automatisé des agrégats d'un niveau de données supérieur.
3. Les modèles de tableaux fournissent une indexation naturelle.
4. La récupération des données est efficace grâce à la pré-structuration.
5. Compacte pour les jeux de données de faible dimension.

Les inconvénients d’OLAP sont notamment le fait que certaines solutions (étape de traitement) peuvent être assez longues, en particulier avec de grandes quantités d’informations. Ceci est généralement corrigé en n'effectuant qu'un traitement incrémentiel (les données modifiées ont été étudiées).

Opérations analytiques de base

Convolution (roll-up / drill-up) est également appelé «consolidation». La coagulation consiste à collecter toutes les données pouvant être obtenues et à tout calculer dans une ou plusieurs dimensions. Le plus souvent, cela peut nécessiter l’application d’une formule mathématique. Comme exemple OLAP, nous pouvons considérer un réseau de vente au détail avec des points de vente dans différentes villes. Afin d'identifier les modèles et d'anticiper les tendances futures des ventes, les données les concernant de tous les points sont «condensées» dans le département principal des ventes de la société aux fins de consolidation et de calcul.

Divulgation (forage). C'est le contraire de la coagulation. Le processus commence par un grand ensemble de données, puis se décompose en parties plus petites, permettant ainsi aux utilisateurs de voir les détails. Dans l'exemple du réseau de vente au détail, l'analyste analysera les données de vente et examinera les marques ou produits individuels considérés comme les meilleurs vendeurs dans chacun des points de vente situés dans différentes villes.

Section (Tranche et dés). Il s’agit d’un processus lorsque les opérations d’analyse comportent deux actions: dériver un jeu de données spécifique à partir du cube OLAP («couper» l’aspect analyse) et l’afficher sous différents angles ou points de vue. Cela peut se produire lorsque toutes les données des prises sont reçues et entrées dans l'hypercube. L'analyste découpe le jeu de données de vente dans OLAP Cube. Il sera ensuite visualisé lors de l’analyse des ventes des unités individuelles dans chaque région. À ce stade, d'autres utilisateurs peuvent se concentrer sur l'évaluation de la rentabilité des ventes ou sur l'efficacité d'une campagne de marketing et de publicité.

Tourner (Pivot). Les axes de données y pivotent pour fournir un remplacement pour la présentation des informations.

Variétés de bases de données

En principe, il s'agit d'un cube OLAP typique qui implémente le traitement analytique de données multidimensionnelles à l'aide du cube OLAP ou de tout cube de données afin que le processus analytique puisse ajouter des dimensions en fonction des besoins. Toute information téléchargée dans une base de données multidimensionnelle sera stockée ou archivée et pourra être appelée en cas de besoin.

Il existe des systèmes ou des technologies OLAP moins connus, mais ce sont les principaux actuellement utilisés par les grandes entreprises, les structures commerciales et même le gouvernement.

Outils OLAP

Les outils de traitement analytique en ligne sont très bien présentés sur Internet sous forme de versions payantes et gratuites.

Le plus populaire d'entre eux:

1. Dundas BI de Dundas Data Visualization est une plate-forme basée sur navigateur pour la veille stratégique et la visualisation de données, qui comprend des tableaux de bord intégrés, des outils de génération de rapports OLAP et des analyses de données.
2. Yellowfin est une plateforme de business intelligence, qui est une solution intégrée unique conçue pour les entreprises de divers secteurs et tailles. Ce système est configuré pour les entreprises du secteur de la comptabilité, de la publicité et de l’agriculture.
3. ClicData est une solution de Business Intelligence (BI) conçue principalement pour les petites et moyennes entreprises. L'outil permet aux utilisateurs finaux de créer des rapports et des tableaux de bord. Le conseil a été créé pour combiner intelligence d’affaires et gestion de la performance d’entreprise. Il s’agit d’un système entièrement fonctionnel qui sert les entreprises de niveau intermédiaire et professionnel.
4. Domo est un progiciel de gestion d'entreprise basé sur le cloud qui s'intègre à plusieurs sources de données, notamment des feuilles de calcul, des bases de données, des réseaux sociaux et toute solution logicielle cloud ou sur site existante.
5. InetSoft Style Intelligence est une plate-forme logicielle d'aide à la décision qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord, une technologie d'analyse visuelle OLAP et des rapports à l'aide du mécanisme de mashup.
6. Birst de Infor Company est une solution en réseau pour les analystes et les analyses d’entreprise, qui combine les idées de différentes équipes et permet de prendre des décisions éclairées. L'outil permet aux utilisateurs décentralisés d'augmenter le modèle d'équipes d'entreprise.
7. Halo est un système complet de gestion de la chaîne d'approvisionnement et de veille stratégique qui aide à la planification des activités et à la prévision des stocks pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Le système utilise des données provenant de toutes les sources - grandes, petites et intermédiaires.
8. Chartio est une solution d’informatique décisionnelle basée sur le cloud qui fournit aux fondateurs, aux groupes d’activités, aux analystes de données et aux groupes de produits des outils d’organisation pour le travail quotidien.
9. Exago BI est une solution Web conçue pour une implémentation dans des applications Web. La mise en œuvre d'Exago BI permet aux entreprises de toutes tailles de fournir à leurs clients des rapports spéciaux, ponctuels et interactifs.

Impact commercial

L'utilisateur trouvera OLAP dans la plupart des applications d'entreprise de tous les secteurs.L'analyse est utilisée non seulement par les entreprises, mais également par les autres parties intéressées.

Certaines de ses applications les plus courantes incluent:

1. Analyse des données marketing OLAP.
2. Des états financiers couvrant les ventes et les dépenses, la budgétisation et la planification financière.
3. Gestion des processus d'affaires.
4. Analyse des ventes.
5. Base de données marketing.

Les industries continuent à se développer, ce qui signifie que les utilisateurs verront bientôt plus d'applications OLAP. Le traitement personnalisé multidimensionnel fournit une analyse plus dynamique. C’est pour cette raison que ces systèmes et technologies OLAP sont utilisés pour évaluer des scénarios hypothétiques et des scénarios commerciaux alternatifs.