1 - Les bases de données OLAP

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.

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