Qu’est-ce que l’OLAP ?
OLAP est l'acronyme de « OnLine Analytical Processing » (traitement analytique en ligne). L’OLAP est une technique de calcul qui permet aux utilisateurs d’extraire et d’interroger des données afin de pouvoir les analyser sous différents angles. Elle constitue l’infrastructure technique de nombreuses applications de veille économique.
Comment utiliser l’OLAP ?
Vous pouvez utiliser l’OLAP afin de mener des activités de data discovery et de data mining, et de comprendre les relations entre différents points de données. L’OLAP est puissante car elle vous permet de réaliser des analyses de données ad hoc et de bénéficier d'une vision nouvelle de ces données à travers différentes dimensions.
Comment cela se traduit-il dans votre quotidien ? Imaginons que vous possédiez une orangeraie et que vous souhaitiez connaître le nombre d’oranges vendues par votre entreprise aux marchés agricoles, aux épiceries et aux fabricants de jus de fruits, sous le soleil du mois de juin, puis que vous souhaitiez comparer ce résultat avec le nombre d’oranges vendues via les mêmes canaux de distribution, en janvier lorsqu'il fait froid. Le résultat de cette analyse vous permettrait d’identifier les canaux dont les ventes sont les plus élevées à telle ou telle période de l’année. Grâce à l’OLAP, vous pouvez ventiler et découper vos données afin de les préparer à une analyse.
L’utilisation de la technologie OLAP en matière de requêtes commerciales et de veille économique vous aide à identifier les tendances. La technologie OLAP est un outil indispensable pour le reporting financier, la prévision des ventes, l’élaboration budgétaire, la planification et le processus décisionnel global. L’OLAP constitue souvent la force motrice de fonctionnalités CPM recherchées telles que la visualisation de rapports, les calculs analytiques complexes et la planification prédictive. La technologie OLAP permettant d’agréger rapidement des données et de réaliser des calculs sur une multitude d’ensembles de données, elle aide les décideurs à prendre des décisions plus éclairées, plus rapidement.
Comment l’OLAP fonctionne-t-elle ?
Les bases de données relationnelles, telles qu’Oracle ou SQL, stockent les registres des opérations sous forme de tables à deux dimensions (ligne et colonne). Les bases de données OLAP quant à elles collectent les données à partir de multiples sources de données et les placent au sein d’un entrepôt de données. Une fois dans l’entrepôt de données, ces données sont nettoyées. Elles sont ensuite transmises à une base de données multidimensionnelle, appelée « cube de données » en langage OLAP, où elles sont organisées par dimensions, telles que le type de clientèle, la zone commerciale, le secteur géographique et la période. Ces dimensions sont ensuite reliées hiérarchiquement à des renseignements tels que le nom du client, le pays et les semaines. Les utilisateurs peuvent alors interroger le cube selon toutes les dimensions et bénéficient ainsi de possibilités bien supérieures à celles proposées par de simples feuilles de calcul ou classeurs.
Types de systèmes OLAPIl existe trois types de systèmes OLAP.
Modèle OLAP multidimensionnel (MOLAP) : Le modèle MOLAP indexe les données directement dans une base de données multidimensionnelle. Il est connu pour son traitement supérieur des données.
Modèle OLAP relationnel (ROLAP) : Le modèle ROLAP assure une analyse multidimensionnelle dynamique des données stockées dans une base de données relationnelle. Il est connu pour sa plus grande capacité de données.
Modèle OLAP hybride (HOLAP) : L’HOLAP est un mélange des colonnes a et b. Ce type d’OLAP allie la capacité de données du modèle ROLAP à la puissance de traitement du modèle MOLAP.
Comment exploiter les données d’une base de données OLAP ?
Analyse ascendante (drill-up) : Également connue sous le nom de « rolling-up », l’analyse ascendante (drill-up) synthétise les données en fonction de la dimension choisie.Analyse descendante (drill-down) : Elle permet d’examiner une dimension à un niveau de détail et de granularité plus élevé. Il vous est possible par exemple d’analyser les recettes d’une entreprise par continent, par pays, puis par province ou État, voire par ville.
Ventilation (slice) : Vous ventilez les données en fonction d’un niveau spécifique, tel que les recettes relatives aux ventes d’oranges.
Découpage (dice) : Le découpage des données vous permet de sélectionner des données issues de plusieurs dimensions afin de les analyser. Par exemple : les recettes relatives aux ventes d’oranges aux épiceries au mois de juin.
Rotation (pivot) : La rotation des données vous permet de visualiser les données sous un nouvel angle.