Qu'est-ce que l'OLAP?
OLAP est un traitement analytique en ligne car le nom lui-même indiquant que l'OLAP est à des fins d'analyse de données, il nous permet donc d'analyser les informations de plusieurs systèmes de base de données en même temps. En d'autres termes, nous pouvons dire qu'il s'agit d'une méthode informatique qui permet aux utilisateurs d'extraire facilement les données requises et d'interroger les données afin de les analyser de différents points de vue. Il est essentiellement basé sur les énormes données appelées entrepôt de données; il recueille les données requises à partir de l'entrepôt de données et effectue l'analyse commerciale requise pour prendre une décision dans l'entreprise afin d'améliorer le profit, d'améliorer la vente, d'améliorer la marque, d'améliorer le marketing et ainsi de suite. Par conséquent, l'OLAP utilise en intelligence d'affaires pour les requêtes aide à l'analyse des tendances, la prévision des ventes, les rapports financiers, la planification, la budgétisation et ainsi de suite.
Définition
L'OLAP est OLAP (Online Analytical Processing) est une technologie puissante derrière de nombreuses applications de Business Intelligence (BI) qui découvre les données, les capacités de visualisation des rapports, les calculs analytiques complexes et le scénario prévisionnel, la planification budgétaire, la planification des prévisions.
Par exemple, un utilisateur peut demander que les données soient analysées pour afficher une feuille de calcul montrant toutes les sorties du film à Mumbai au mois d'août, comparer les revenus avec ceux du même film en décembre, puis voir une comparaison d'autres films pour vérifier si obtenu un succès plus élevé et devenir rentable ou non, dans la même période. Ainsi, grâce à cette analyse, sera en mesure de décider où le film doit être publié et par lequel ils obtiennent plus de bénéfices et même ce type d'analyse de données aide à planifier une stratégie marketing comme où faire du marketing, comment faire, à travers lequel canal à faire et ainsi de suite.
Nous allons maintenant voir comment OLAP fonctionne - Les données sont d'abord collectées à partir de plusieurs sources de données (comme une feuille de calcul, vidéo, XML, etc.) et stockées dans des entrepôts de données qui sont ensuite nettoyées et organisées en cubes de données. Le terme cube utilise le cube car il est classé en trois dimensions qui peuvent même être classées en plusieurs dimensions. Ainsi, chaque cube OLAP contient des données classées selon certaines dimensions (telles que les clients, la période, la région géographique de vente et le produit) dérivées de tables multidimensionnelles dans les entrepôts de données. Les dimensions peuvent être remplies par des membres ou pour des dimensions qui peuvent prendre la valeur telles que les noms de clients, les pays et les mois qui sont organisés de manière hiérarchique et qui souhaitent effectuer l'analyse sur les valeurs spécifiques. Les cubes OLAP sont résumés sur les requêtes fréquentes à travers les dimensions, ce qui améliore le temps d'exécution des requêtes par rapport aux bases de données relationnelles. Ainsi, comme cela, cela fonctionne pour faciliter un autre type d'analyse dans le temps.
Comme OLAP, l'autre terme que nous avons est OLTP qui est un traitement transactionnel en ligne, les deux sont des systèmes de traitement en ligne, l'OLTP est un traitement transactionnel principalement concerné par la tâche de transaction tandis que OLAP est un système de traitement analytique qui se préoccupe principalement de l'analyse et du reporting et donne des informations précieuses pour améliorer l'entreprise.
L'OLAP facilite le travail dans les rapports commerciaux pour les ventes, les rapports de gestion, le marketing, la gestion des processus métier, les rapports financiers, la budgétisation et les prévisions, etc.
L'OLAP peut être utilisé pour effectuer cinq types d'opérations analytiques sur les bases de données multidimensionnelles:
- Roll-up - Aussi connu sous le nom de drill-up ou de consolidation, utilisez pour résumer les données d'opération avec la dimension.
- Exploration - Pour effectuer l'analyse plus en profondeur parmi les dimensions des données. Par exemple, passer de «période» à «années» et «mois» et à «jours» et ainsi de suite pour tracer la croissance des ventes d'un produit.
- Tranche - Pour effectuer l'analyse afin de prendre un niveau d'informations à afficher, tel que «ventes en 2019».
- Dés - Pour effectuer l'analyse afin de sélectionner des données de plusieurs dimensions à analyser, telles que «les ventes de pomme verte à Bangalore en 2019».
- Pivot - Pour effectuer l'analyse qui peut obtenir une nouvelle vue des données en faisant pivoter les axes de données du cube.
Comme l'OLAP donne le cube qui est de dimensions, puis trouvez l'intersection des dimensions, par exemple, tout film est rentable à Mumbai pendant une période donnée et affiche le résultat. Chaque cube OLAP couvre des centaines de mesures qui ont au moins une possibilité, qui sont en fait dérivées des informations stockées dans les tables de faits de l'entrepôt de données.
Architecture
Comme dans la figure, il commence à fonctionner par collecte de données à partir de plusieurs sources et stocké dans un entrepôt de données. De plus, les cubes OLAP sont créés sur des données nettoyées de l'entrepôt, sur lesquelles les utilisateurs peuvent exécuter les requêtes.
Il existe essentiellement trois types d'OLAP (traitement d'analyse en ligne):
MOLAP (OLAP multidimensionnel) - MOLAP est un OLAP pour les index de base de données multidimensionnels.
ROLAP (OLAP relationnel) - ROLAP est un OLAP qui effectue une analyse multidimensionnelle dynamique sur une base de données relationnelle stockée des données.
HOLAP (OLAP hybride) - HOLAP est une intégration variée de ROLAP et MOLAP. Il est utilisé pour développer la capacité de données ROLAP avec MOLAP la capacité de traitement supérieure pour répondre aux exigences de traitement.
Utilisations et avantages d'OLAP
OLAP peut être utilisé pour l'extraction ou l'exploration de données, l'analyse de données, la génération de rapports, pour trouver les relations entre les éléments de données. Pour importer des données à partir d'une relationnelle existante, nous pouvons utiliser ODBC (Open Database Connectivity) pour créer une base de données multidimensionnelle OLAP. Toutes les données transactionnelles ne sont pas requises pour l'analyse des tendances, donc une base de données OLAP n'a pas besoin d'être aussi grande qu'un entrepôt de données.
Inconvénients d'OLAP
Certains des inconvénients d'OLAP sont la pré-modélisation qui, comme un must, une grande dépendance à l'informatique, une faible capacité de calcul, une réaction lente, une capacité d'analyse interactive insuffisante, un modèle abstrait, un grand risque potentiel.
Certains des outils analytiques (OLAP) sont IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, etc.
Conclusion
- OLAP (Online Analytical Processing) est une technologie puissante derrière de nombreuses applications de Business Intelligence (BI) qui découvre les données, les capacités de visualisation des rapports, les calculs analytiques complexes et les scénarios prédictifs, la planification budgétaire, la planification des prévisions.
- Il fonctionne comme il a d'abord collecté les données de plusieurs sources de données (comme une feuille de calcul, une vidéo, XML, etc.) et stocké dans des entrepôts de données qui ont ensuite été nettoyés et organisés en cubes de données sur lesquels peuvent exécuter les requêtes des utilisateurs.
- Les cinq types d'opérations analytiques par rapport aux bases de données multidimensionnelles peuvent effectuer: Roll-up, Drill-down, Slice, Dice et Pivot.
- Il existe trois types d'OLAP qui sont MOLAP, ROLAP, HOLAP.
- Certains des outils analytiques (OLAP) sont IBM Cognos, Micro Strategy, Palo OLAP Server, Apache Kylin, Oracle OLAP, icCube, Pentaho BI, JsHypercube, etc.
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