I.9 OLAP
I.9.1 Introduction
OLAP signifie « On
Line Analytical
Processus » repose sur une base de données
multidimensionnelle, destinée à exploiter rapidement les
dimensions d'une population de données. Le modèle OLAP sera celui
du Data Warehouse, il sera construit pour sélectionner et croiser
plusieurs données provenant des sources diverses afin d'en tirer une
information implicite. Ceci a évolué pour aboutir à une
méthode d'analyse permettant aux décideurs un accès rapide
et de manière pertinente présentée sous divers angles,
dimensions sous forme de cube. L'outil OLAP repose sur la restructuration et le
stockage des données dans un format multidimensionnel issues de fichiers
plats ou de bases de données relationnelles. Ce format multidimensionnel
est connu sous le nom d'hyper cube, ce dernier organise les données le
long de dimensions. Ainsi, les utilisateurs analysent les données
suivant les axes propres à leur métier. OLAP est un mode de
stockage prévu pour l'analyse statistique des données. Une base
de données OLAP peut se représenter comme un cube à N
dimensions où toutes les intersections sont pré
calculées.
I.9.2 les différents
outils OLAP
1. Multidimensionnel OLAP (MOLAP)
Il est plus facile et plus cher à mettre en place, il
est conçus exclusivement pour l'analyse multidimensionnelle avec un mode
de stockage optimisé par rapport aux chemins d'accès
prédéfinis. MOLAP repose sur un moteur spécialisé,
qui stocke le données dans format tabulaire propriétaire (Cube).
Pour accéder aux données de ce cube, on ne peut pas utiliser le
langage de requête SQL, il faut utiliser une API
spécifique.
2. Relationnal OLAP (ROLAP)
Il est plus facile et moins cher à mettre en place, il
est moins performant lors des phases de calculs. En effet, il fait appel
à beaucoup de jointure et donc les traitements sont plus
conséquents. Il superpose au dessus des SGBD/R bidimensionnels un
modèle qui représente les données dans un format
multidimensionnel. ROLAP propose souvent un composant serveur, pour optimiser
les performances lors de la navigation dans les données. Il est
déconseillé d'accéder en direct à des bases de
données de production pour faire des analyses tout simplement pour des
raisons des performances.
3. Hybride OLAP (HOLAP)
HOLAP est une solution hybride entre les deux (MOLAP et
ROLAP) qui recherche un bon compromis au niveau du coût et de la
performance. HOLAP désigne les outils d'analyse multidimensionnelle qui
récupèrent les données dans de bases relationnelles ou
multidimensionnelles, de manière transparente pour l'utilisateur. Ces
trois notions se retrouvent surtout lors du développement des solutions.
Elles dépendent du software et hardware. Lors de la
modélisation, on ne s'intéresse qu'à concevoir une
modélisation orientée décisionnelle, indépendamment
des outils utilisés ultérieurement.
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