2 - Qu'est ce qu'OLAP ?
OLAP est l'acronyme de On-Line Analytical
Processing. Il désigne une catégorie
d'applications et de technologies
permettant de collecter, stocker, traiter et
restituer des données
multidimensionnelles, à des fins d'analyse. Une autre définition
est résumée
dans l'acronyme FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional
Information),
ou analyse rapide d'information multidimensionnelle partagée. Les outils
OLAP
doivent respecter 12 règles précises :
- Modèle multidimensionnel
-
Transparence du serveur
- Accessibilité
- Performances d'accès stables
- Client serveur
- Dimensionnalité générique
- Gestion des données
éparses
- Multi-utilisateur
- Opérations sur les dimensions
-
Manipulation intuitive des données
- Souplesse d'affichage et d'édition
- Dimensions et niveaux multiples
OLAP est donc
basé sur les dimensions ou axes qui sont des ensembles de données du
même
type, permettant de structurer la base multidimensionnelle. Chaque
cellule d'une
mesure est associée à une seule position de chaque dimension.
OLAP se base sur un second concept que sont les cubes ou hypercubes qui
sont
construction multidimensionnelle formée de la conjonction de plusieurs
dimensions.
Chaque case du cube représente une valeur. Les dimensions sont
indiquées sur les
arêtes du cube. Un plan du cube correspond à toutes les
valeurs pour une seule
position d'une des trois dimensions. Enfin, le cube
complet représente une mesure,
parfois appelée population d'analyse. Chaque
cellule est définie par un seul membre de
chaque dimension. Les hypercubes
sont constitués de cellules définies par une position
de chaque dimension.
Les cellules d'un hypercube peuvent être vides ou remplies.
Lorsqu'un grand
nombre de cellules sont vides, on parle de données éparses. Les
cubes peuvent
être regroupés en multicubes partageant certaines dimensions. Ou encore,
les
données peuvent être modéliser sous la forme de formules, des hypercubes
virtuels,
où les valeurs obtenues sont le plus souvent calculées à la volée
mais non stockée
dans la base de données.
Un dernier concept de base
d'OLAP est la hierarchie. La hierachie représente les
positions d'une
dimension organisées selon une série de relations 1-n en cascade.
Cette
organisation de données est comparable à un arbre logique, ou chaque membre
n'a
pas plus d'un père mais un nombre quelconque d'enfants. Au sein d'une
hiérarchie, les
positions sont en général organisées en niveaux. Les
positions d'un même niveau
correspondent à une classification précise. Par
exemple, on peut concevoir une
dimension "temps", pour laquelle les jours
sont au niveau 1, les mois au niveau 2 et
les années au niveau 3. La
recherche et le calcul au sein de ces dimensions
hierarchiques s'effectuent
par une opération appelée agrégation qui calcule les
valeurs associées aux
positions parents.
Des variantes d'OLAP ont fleuris :
- HOLAP pour
Hybrid OLAP qu désigne des outils d'analyse multidimensionnelle qui
récupèrent les données dans des bases relationnelles ou multidimensionnelles,
de
manière transparente pour l'utilisateur.
- MOLAP pour
Multidimensional OLAP. Ce terme désigne plus spécifiquement une
technologie de stockage logique. MOLAP s'oppose à ROLAP. Pour le premier,
les
corrélations sont déja faites, ce qui explique les performances.
Dans le second, les
corrélations entre les tables de dimension et de
fait sont effectuées au moment de
la requête.
- ROLAP pour
Relational OLAP. Il s'agit d'un ou plusieurs schémas en étoile stockés
dans une base relationnelle. Cette technique permet de faire de
l'analyse
multidimensionnelle à partir de données stockées dans des
bases relationnelles.
La technologie OLAP est utile dans tous les
domaines qui requierent analyse,
consolidation de données et aide à la
décision.
CleverPath
OLAP - Decision Base OLAP Server Support
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DecisionBase OLAP, CleverPath
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