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Qu'est-ce qu'OLAP (traitement analytique en ligne) ?

Usman Hasan Khan

Stratégiste Content

4 Juin 2024

Qu'est-ce que le traitement analytique en ligne (OLAP) ? 

Le traitement analytique en ligne (OLAP) est une technologie informatique grâce à laquelle les utilisateurs peuvent extraire et interroger des données pour les analyser sous différents points de vue. 

Ces requêtes généralement rapides et complexes sont exécutées sur des volumes de données massifs stockés dans un lac de données, entrepôt de données, ou d'autres référentiels à grande échelle. Les applications OLAP typiques incluent la business intelligence (BI), la prévision et le reporting.

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Architecture OLAP

Les systèmes de traitement analytique en ligne (OLAP) contiennent des données multidimensionnelles. Contrairement aux données bidimensionnelles – disposées simplement en lignes et colonnes – les données multidimensionnelles possèdent de nombreux attributs ou fonctionnalités. En conséquence, il est représenté dans plus de deux dimensions. 

Par exemple, un ensemble de données d'achats multidimensionnels peut contenir les attributs suivants : 

  • ID 
  • Horodatage 
  • ID du fournisseur 
  • Code du produit 
  • catégorie de produit 
  • Nom du produit 
  • Quantité 

Pour stocker efficacement ces informations et les garder prêtes à être interrogées, vous devrez créer un système OLAP multidimensionnel comprenant les composants ci-dessous :

Entreposage De Données 

Un entrepôt de données est un référentiel central de données organisationnelles provenant de différentes sources. Fichiers, applications et bases de données sont quelques-unes des sources les plus importantes. Cependant, en fonction de votre modèle économique, il peut également collecter des données à partir d'appareils ERP, CRM et IoT.

Outils d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)

Les entrepôts de données utilisent le extraire, transformer et charger (ETL) processus pour transformer et standardiser les données collectées à partir de différentes sources avant que les outils OLAP puissent les utiliser. Moderne Outils ETL accélérez le processus en obtenant, préparant, traitant et chargeant automatiquement les données à des fins d'analyse.

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Serveur OLAP 

Un serveur de traitement analytique en ligne (OLAP) est un système spécialisé qui exploite une exécution rapide pour faciliter les requêtes complexes. C'est le moteur qui pilote le système et constitue généralement le niveau analytique intermédiaire dans un système. solution d'entreposage de données. Il transforme et organise les données en cubes pour garantir des réponses rapides aux requêtes et permettre des analyses avancées.

Base de données OLAP 

Vous pouvez connecter une base de données distincte à l'entrepôt de données pour éviter que l'analyse ne sollicite les ressources de l'entrepôt de données. Ces bases de données sont appelées bases de données OLAP.

Cube OLAP 

Un OLAP ou un cube de données facilite le traitement analytique en représentant les données de manière multidimensionnelle, vous permettant d'effectuer une analyse sous différentes perspectives. Ces cubes sont souvent décrits comme « rigides » car ils ont un schéma ou une structure prédéfinie qui dicte la manière dont les données sont organisées au sein du cube.

Cette rigidité est un compromis : le schéma fixe signifie des performances de requête plus rapides et une analyse simplifiée, mais, en même temps, cela signifie également une flexibilité limitée et une difficulté à gérer de nouveaux types de données qui ne faisaient pas partie de la conception du schéma d'origine. L'ajout d'une nouvelle dimension nécessite presque toujours de remodeler le cube.

Un cube OLAP représenté en 3 dimensions.

Outils d'analyse OLAP 

Les outils OLAP facilitent l'interaction avec le cube OLAP, vous permettant d'effectuer des opérations analytiques avancées telles que : 

  • Analyse approfondie :Cette opération permet d'augmenter le niveau de détail d'un ensemble de données, soit en passant d'une position supérieure à une position inférieure dans la hiérarchie des concepts d'une dimension, soit en ajoutant simplement une autre dimension. Par exemple, vous pouvez commencer par des données d'achat annuelles et accéder aux chiffres trimestriels, mensuels et quotidiens.
  • Enroulable : Le cumul est l'inverse de l'opération d'exploration et permet aux utilisateurs de passer d'un niveau de granularité élevé à un niveau de granularité inférieur. Par exemple, vous pouvez commencer par des achats quotidiens et passer à des totaux mensuels, trimestriels ou annuels pour examiner les tendances plus larges. 

Une image illustrant les opérations de découpage et de découpage du cube OLAP

  • Tranche: Le découpage sélectionne un sous-ensemble de données à l’aide d’une ou plusieurs dimensions, vous aidant ainsi à vous concentrer sur des aspects particuliers. Vous pouvez découper les données pour évaluer n'importe quelle dimension qui vous intéresse, telle que la région, l'heure ou la catégorie de produit. 
  • dit-il: Le découpage en dés crée un cube de données plus petit en fournissant simultanément des valeurs pour plusieurs dimensions. Il vous aide à analyser les données dans diverses combinaisons dimensionnelles. 
  • Pivot: Également appelé rotation, le pivot modifie l'orientation d'un cube de données pour permettre de le visualiser sous différentes perspectives. Lorsque vous faites pivoter un cube, vous pouvez réorganiser les mesures et les dimensions pour faciliter la comparaison et l'analyse. 

Comment fonctionnent les systèmes OLAP ? 

Les systèmes de traitement analytique en ligne (OLAP) fonctionnent selon un processus en trois étapes :

Une image illustrant le fonctionnement du processus OLAP.

Quand utiliser les solutions OLAP 

En règle générale, les solutions de traitement analytique en ligne sont idéales lorsque de gros volumes de données sont soumis à des analyses complexes afin d'obtenir des informations pouvant orienter la prise de décision.

Voici quelques cas où l'utilisation des systèmes OLAP est la bonne solution :

  1. Exigences analytiques complexes

Ces systèmes sont utiles lorsque vous devez effectuer une analyse multidimensionnelle avec de nombreuses dimensions et mesures.

  1. Grands volumes de données

Lorsqu'il existe des volumes de données importants, les analyser via les méthodes traditionnelles systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) n'est pas réalisable en raison de contraintes de performances. Étant donné que les données sont pré-agrégées et résumées avant que les utilisateurs n'interrogent le système, les cubes OLAP garantissent des temps de réponse rapides, même pour le Big Data.

  1. Analyse ad hoc et interactive

Lorsque vous explorez les données de manière interactive, examinez les détails et effectuez des analyses ad hoc pour identifier les modèles, les tendances et les anomalies. Les cubes OLAP offrent une interface conviviale permettant aux analystes commerciaux et aux gestionnaires d'explorer de grands ensembles de données sans écrire de requêtes complexes.

  1. Rapports agrégés

Lorsque vous avez besoin de rapports et de résumés agrégés avec des granularités variables, tels que des résumés hebdomadaires, mensuels ou trimestriels.

  1. Analyse des séries chronologiques

Lorsque vous analysez des données sur des périodes de temps, vous pouvez facilement explorer et parcourir différentes périodes pour déterminer les tendances et les modèles historiques.

  1. Analyse des données hiérarchiques

Lorsque vous analysez des structures de données hiérarchiques, telles que les hiérarchies de produits, géographiques et organisationnelles, car OLAP excelle dans la gestion des données avec des structures hiérarchiques.

  1. Analyse prédictive et prévisions

Lorsque vous avez besoin d'analyses prédictives, de prévisions et d'analyses de simulation pour guider le développement de votre stratégie et la prise de décision.

  1. Intelligence d'affaires et gestion de la performance

Lorsque vous avez besoin d'une solution BI complète pour évaluer les indicateurs de performance clés et obtenir des informations sur les opérations commerciales.

Types de systèmes OLAP (MOLAP vs. ROLAP et. HOLAP) 

Il existe trois types de systèmes OLAP : 

OLAP multidimensionnel (MOLAP) 

OLAP relationnel (ROLAP)  OLAP hybride (HOLAP) 
Le système de traitement analytique multidimensionnel en ligne fonctionne directement avec un cube OLAP multidimensionnel.  Le traitement analytique relationnel en ligne effectue une analyse dynamique et multidimensionnelle des données contenues dans des tableaux relationnels (sans les organiser au préalable dans un cube).  Le traitement analytique en ligne hybride fonctionne avec des bases de données relationnelles et multidimensionnelles au sein de la même architecture OLAP. 
Généralement, MOLAP est le type d’analyse de données multidimensionnelles le plus rapide et le plus largement utilisé.  ROLAP est idéal lorsque la capacité de travailler avec de gros volumes de données est préférable à des performances élevées.  Un système HOLAP convient lorsque vous travaillez avec des types de données mixtes. Dans de tels scénarios, certaines données sont mieux stockées de manière relationnelle et d’autres de manière multidimensionnelle. 

OLAP comparé à d'autres techniques d'analyse de données 

Voici un aperçu de la façon dont OLAP se compare aux autres Analyse des données Techniques. 

1. OLAP contre OLTP

OLAP 

OLTP 

OLAP est conçu pour le traitement analytique, en se concentrant sur les requêtes complexes, les requêtes multidimensionnelles et les agrégations qui améliorent l'aide à la décision. 

En revanche, traitement des transactions en ligne (OLTP) est conçu pour gérer des données transactionnelles en temps réel, il est donc optimisé pour une saisie et une récupération rapides des données.

Les systèmes OLAP stockent généralement les données agrégées et résumées dans des cubes ou hypercubes OLAP multidimensionnels pour accélérer l'analyse et les requêtes.  Les systèmes OLTP stockent des informations transactionnelles détaillées dans des bases de données relationnelles.   

Plus d'informations à propos OLTP contre OLAP. 

2. OLAP et exploration de données

OLAP 

Data Mining 

OLAP complète l'exploration de données en offrant un environnement structuré pour analyser et visualiser de manière interactive des données pré-agrégées.  L'exploration de données utilise l'apprentissage automatique et des algorithmes statistiques pour glaner des modèles, des informations et des tendances à partir de grands ensembles de données brutes. 

3. OLAP et entreposage de données

OLAP 

Entreposage de données 

OLAP propose des structures multidimensionnelles qui aident les utilisateurs à organiser et analyser les données pour la BI et la prise de décision lorsqu'elles sont mises en œuvre au-dessus d'un entrepôt de données. Entreposage de données comprend l'intégration, le nettoyage et le stockage des données provenant de diverses sources dans un référentiel centralisé. 

Avantages OLAP 

Voici les avantages les plus significatifs de l’utilisation d’un système OLAP :

  • Analyse multidimensionnelle : Il vous donne une vue plus globale des performances organisationnelles en permettant une analyse multidimensionnelle, fournissant des informations plus approfondies sur les modèles, les tendances et les relations des données que ne le peut l'analyse unidimensionnelle.
  • Réponse accélérée aux requêtes : Ces systèmes accélèrent les réponses aux requêtes même lorsque vous travaillez avec des ensembles de données volumineux en pré-agrégeant les données et en les stockant de manière multidimensionnelle. Vous pouvez explorer les données et effectuer des analyses complexes à l’aide de ces systèmes sans subir de retards.
  • Ad-Analyse ponctuelle : Grâce à sa prise en charge de l'analyse ad hoc, vous pouvez poser et obtenir des réponses à des questions analytiques complexes sans requêtes prédéfinies, améliorant ainsi la flexibilité et l'agilité analytiques.
  • Visualisation de données: Lorsque vous associez ces systèmes à des outils et plates-formes de visualisation de données, vous pouvez facilement créer des rapports, des tableaux de bord et des graphiques pour visualiser les données et communiquer efficacement les informations. Les représentations visuelles des données facilitent leur compréhension pour les parties prenantes non techniques et aident à la prise de décision.
  • Aide à la décision: OLAP peut vous aider à la prise de décision car il simplifie l'analyse, vous permettant d'évaluer des alternatives et, finalement, de faire des choix éclairés basés sur des informations significatives. Cette fonctionnalité vous aide à optimiser l’allocation des ressources, la planification stratégique et la gestion des performances.

Comment mettre en œuvre une solution OLAP ? 

La mise en œuvre d’une solution de traitement analytique en ligne (OLAP) est un processus en plusieurs parties. Voici un aperçu :

  1. Définir les exigences

  • Avant de concevoir un système OLAP, vous devez déterminer les objectifs commerciaux et les exigences analytiques qu'il remplira.
  • Répertoriez les sources de données, les mesures, les dimensions et les KPI que vous inclurez dans le système.
  1. La modélisation des données

  • Commencez par concevoir le modèle dimensionnel de votre système OLAP, comprenant des tables de dimensions, des tables de faits et des hiérarchies.
  • N'oubliez pas de sélectionner les techniques de modélisation de données appropriées en fonction de votre schéma de base de données exigences. Vous pouvez choisir parmi schéma en étoile, schéma en flocon de neige ou autre modélisation dimensionnelle approches.
  1. Intégration Des Données

  • Obtenez des données à partir de différents systèmes sources tels que des bases de données transactionnelles, des systèmes ERP et CRM et des sources externes.
  • Transformez et nettoyez les données pour garantir la qualité, l’exactitude et la cohérence.
  • Une fois les données transformées, vous pouvez les charger dans le système cible.
  1. Conception de cubes OLAP

  • Identifiez les mesures, les hiérarchies et les dimensions que chaque cube comportera en fonction des exigences d'analyse établies précédemment.
  • Précalculez et stockez les données agrégées à différents niveaux de granularité dans les cubes OLAP pour optimiser les requêtes.
  1. Implémentation du serveur OLAP

  • Choisissez et implémentez un serveur ou une plateforme OLAP qui répond aux exigences du projet.
  • Configurez le serveur pour qu'il se connecte à l'entrepôt de données et accède aux cubes OLAP.
  • Configurez les paramètres de sécurité, les contrôles d'accès et les autorisations nécessaires pour maintenir l'intégrité et la confidentialité des données.
  1. Outils et interfaces clients

  • Sélectionnez et déployez des outils ou des interfaces clients afin que les utilisateurs puissent interagir avec le système.
  • Fournir des interfaces conviviales qui simplifient les requêtes, les analyses, les rapports et visualisation de données.
  1. Test et optimisation

  • Effectuer des tests pour valider la fonctionnalité, la précision et les performances du système OLAP.
  • Optimisez le système pour la convivialité, les performances des requêtes et l’évolutivité en fonction des commentaires et des modèles d’utilisation.
  1. Déploiement et maintenance

  • Déployez le système OLAP en production et évaluez ses performances.
  • Créez des protocoles réguliers d’actualisation des données, de traitement des cubes et de maintenance des mises à jour du système.
  • Évaluez et améliorez régulièrement le système pour répondre aux exigences organisationnelles changeantes.

Ces exigences évolutives peuvent inclure l'affinement de votre modèle de données, l'ajustement de la structure du cube OLAP ou la mise à jour de vos processus ETL. Ils sont généralement requis en raison de l'ajout de nouvelles sources de données, de la modification du schéma des sources existantes et des exigences analytiques. Vous devrez peut-être également optimiser les performances de la base de données.

En résumé 

Grâce à leurs fonctionnalités uniques centrées sur l'analyse, les systèmes OLAP jouent un rôle essentiel dans la business intelligence. Ils fournissent aux analystes de données, aux propriétaires d’entreprise et aux parties prenantes les informations dont ils ont besoin pour prendre les bonnes décisions au bon moment. 

AsteraLa plate-forme d'intégration de données sans code de prend en charge les systèmes OLAP. En plus, Astera Constructeur d'entrepôt de données automatise l'entreposage des données et est optimisé pour une utilisation avec OLAP. La plateforme propose également un concepteur de modèles de données que vous pouvez utiliser pour créer une architecture OLAP à partir d'un système OLTP existant.

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Auteurs:

  • Usman Hasan Khan
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