Systèmes OLAP
Actuellement, la génération constante de données signifie que les entreprises disposent de plus en plus d’informations à traiter, nettoyer et analyser.
L’un des points les plus importants est la rapidité et l’optimisation des bases de données relationnelles où sont stockées toutes ces informations.
Afin de mener des opérations de business intelligence, il est nécessaire d’optimiser l’enregistrement et l’analyse des données pour détecter de nouvelles opportunités et améliorer les mesures au niveau de l’entreprise.
Les systèmes OLAP signifient traitement analytique en ligne et sont conçus pour augmenter la vitesse d'interrogation de tables SQL complexes. Un système OLAP est conçu pour l'analyse, il est donc optimisé pour les requêtes de type SELECT, par opposition aux systèmes OLTP (traitement de transactions en ligne) qui sont conçus pour l'enregistrement de données via des instructions SQL du type : INSERT, UPDATE OU DELETE.
Qu'est-ce qu'un cube OLAP ?
Les cubes OLAP sont l'unité de base des systèmes OLAP et sont visualisés sous forme de cubes ou d'hypercubes multidimensionnels où chaque dimension appartient à une valeur d'intérêt pour l'entreprise.
Par exemple, imaginez une entreprise qui se consacre à la vente de produits en ligne. Dans une dimension vous pourriez avoir la date dans différentes hiérarchies (années, mois, jours), dans une autre dimension il y aurait le pays d'achat et dans la dernière le type de produit vendu.
Chacune des dimensions peut avoir des hiérarchies différentes. Le niveau hiérarchique le plus détaillé nous donne le niveau de granularité de cette dimension.
Systèmes ROLAP et MOLAP
Depuis quelques temps, les entreprises ont adopté le système OLAP via des bases de données non relationnelles. Quelque temps plus tard, ils ont réalisé qu'en appliquant certains schémas de relations entre les tables tels que le schéma en étoile ou le schéma en flocon de neige, ainsi que des processus d'indexation et de regroupement, les systèmes OLAP pouvaient être construits sur des bases de données relationnelles.
Les systèmes OLAP créés dans des bases de données relationnelles ont adopté le nom ROLAP (Relational OLAP) et les autres ont adopté le nom MOLAP (Multidimensionnel OLAP).
Les systèmes ROLAP peuvent avoir un temps de réponse plus long que les systèmes MOLAP. Cependant, leur grande évolutivité en a fait le choix préféré de la plupart des entreprises et des entreprises lors de la conception de l’ensemble de l’architecture de business intelligence.
Opérations sur les cubes OLAP
Les cubes OLAP sont très intéressants car ils nous permettent d'agréger des informations pour qu'elles soient rapidement accessibles, mais ils nous permettent également d'effectuer différentes opérations sur eux. Regardons quelques exemples :
Explorer : Cette opération consiste à désagréger le niveau hiérarchique pour visualiser les informations à un niveau inférieur plus détaillé. Par exemple, passer d’années à mois serait une opération approfondie.
Enroulable : L'opération de roll-up est l'inverse de l'exploration. Elle consiste à agréger les données à un niveau hiérarchique supérieur et plus large. Un exemple serait d’ajouter des mois aux années.
Tranchage : La fonction de découpage permet de sélectionner un sous-ensemble de cellules spécifiques du cube multidimensionnel et de créer un cube avec moins de dimensions puisque nous éliminons celui qui ne présente pas d'intérêt.
En disant : le dé consiste à faire tourner l'hypercube et à sélectionner un sous-cube du cube général en fonction des informations qui nous intéressent.