Introduction à OLAP

OLAP signifie essentiellement le traitement analytique en ligne, ce qui signifie qu'il peut être utilisé pour extraire ou récupérer des données de manière sélective afin qu'elles puissent être analysées à partir de différents points de vue. Il est d'une grande valeur en Business Intelligence et peut être utilisé dans l'analyse de la prévision des ventes, des rapports financiers.

Exemple:

Un exemple de ceci peut être que l'utilisateur peut être invité à fournir des données et une analyse de ces données sur le nombre de ballons vendus dans une région particulière, par exemple Jharkhand au mois de septembre et à comparer avec le nombre de ballons vendus au mois de mai et ils peuvent voir une comparaison d'autres produits de sport vendus à Jharkhand pour le même mois.

Comment fonctionne OLAP?

OLAP fonctionne en extrayant les données de plusieurs sources et en les stockant dans des entrepôts de données d'où les données sont nettoyées puis stockées dans des cubes OLAP et l'utilisateur obtient les données des cubes OLAP par rapport aux requêtes qu'il exécute. Le nouveau terme ici est cubes OLAP. Dans les cubes, les données sont classées en dimensions (région géographique, période) dérivées des dimensions des entrepôts de données qui sont remplies par les membres (nom, identifiant), etc.

Classification des outils OLAP

Les outils OLAP nous aident donc à analyser les données de manière multidimensionnelle dans l'exploration de données. Les outils OLAP peuvent être classés comme suit:

1. MOLAP

Il signifie traitement analytique en ligne multidimensionnel. Il stocke les données dans des tableaux multidimensionnels et nécessite un pré-calcul et un stockage des informations dans le cube.

Certains des outils pour cela sont:

  • IBM Cognos: il fournit des outils de génération de rapports, d'analyse, de surveillance des événements et des métriques.
  • SAP NetWeaver BW: il est connu sous le nom de SAP NetWeaver Business Warehouse. Tout comme IBM Cognos, il fournit également des rapports, des analyses et une interprétation des données d'entreprise. Il s'exécute sur le SGBDR standard de l'industrie et le SGBD en mémoire HANA de SAP.
  • Microsoft Analysis Services: Microsoft Analysis Services est utilisé par les organisations pour donner un sens aux données qui sont réparties dans plusieurs bases de données ou qui sont réparties sous forme discrète.
  • MicroStrategy Intelligence Server : MicroStrategy Intelligence Server aide l'entreprise à se standardiser sur une seule plate-forme ouverte qui, en retour, réduira ses coûts de maintenance et d'exploitation.
  • Serveur Mondrian OLAP: C'est un outil OLAP open source et c'est USP s'il est écrit en Java. Une autre caractéristique de cet outil est qu'il prend en charge le langage XML, SQL et d'autres sources de données.
  • Ic Cube: Tout comme l'outil OLAP ci-dessus, il est également écrit en Java et c'est également un outil OLAP multidimensionnel en mémoire.
  • Infor BI OLAP Server: il s'agit d'une base de données OLAP en mémoire en temps réel pour l'analyse, la planification et la modélisation multidimensionnelles. Il est également utilisé pour la planification et les rapports financiers, opérationnels.
  • Jedox OLAP Server : Il s'agit d'un serveur OLAP en mémoire orienté cellule, multidimensionnel et le plus important.
  • Option Oracle Database OLAP: Comme son nom l'indique, cet outil OLAP est utilisé pour introduire OLAP dans l'environnement de base de données d'Oracle. L'objectif principal qu'il sert est qu'il peut diriger les requêtes SQL vers des cubes OLAP qui en retour accéléreront le processus.
  • Serveur OLAP SAS: tout comme le serveur OLAP IcCube, il fournit une installation de stockage de données multidimensionnelles. Ce serveur peut également être utilisé pour accéder rapidement aux données pré-résumées.
  • IBM T1: ce serveur OLAP fournit également un stockage de données multidimensionnel qui est représenté dans des cubes OLAP et les calculs sont effectués en temps réel.

2. ROLAP

Le «R» dans ROLAP signifie Relational. Ainsi, la forme complète de ROLAP devient Traitement analytique en ligne relationnel. La principale caractéristique de ROLAP est que les données sont stockées dans des bases de données relationnelles. Certains des meilleurs ROLAP sont les suivants:

  1. IBM Cognos
  2. SAP NetWeaver BW
  3. Microsoft Analysis Services
  4. Essbase
  5. Serveur Jedox OLAP
  6. Serveur OLAP SAS
  7. MicroStrategy Intelligence Server
  8. Option OLAP Oracle Database

3. HOLAP

Il signifie Hybrid Online Analytical Processing. Ainsi, HOLAP comble les lacunes de MOLAP et de ROLAP en combinant leurs capacités. Maintenant, comment se combine-t-il? Il combine les données en divisant les données de la base de données entre le stockage relationnel et spécialisé. Certains des meilleurs HOLAP sont les suivants:

  1. IBM Cognos
  2. SAP NetWeaver BW
  3. Serveur Mondrian OLAP
  4. Microsoft Analysis Services
  5. Essbase
  6. Serveur Jedox OLAP
  7. Serveur OLAP SAS
  8. MicroStrategy Intelligence Server
  9. Option OLAP Oracle Database

Passons maintenant en revue les avantages des outils OLAP dans le domaine de la Business Intelligence.

Avantages des outils OLAP

  • Il nous aide à analyser et à modifier les rapports à un rythme beaucoup plus rapide car les données sont utilisées à partir de la mémoire des cubes de données plutôt que de l'entrepôt de données.
  • Les outils OLAP comme MicroStrategy ont un partage de données Cube sécurisé intelligent qui permet de partager des données de manière sécurisée.
  • Un autre avantage est la cohérence des informations et des calculs. Cela signifie que la vitesse à laquelle les données sont partagées sur les serveurs OLAP n'interfère pas avec les rapports et les rapports restent toujours cohérents.
  • La présentation multidimensionnelle utilisant les outils OLAP permet de mieux comprendre les relations qui n'étaient pas présentes auparavant.
  • Un autre scénario populaire est le scénario «What if» du logiciel OLAP. Elles sont rendues éminemment plus possibles par le traitement multidimensionnel des outils OLAP.
  • Nous pouvons appliquer des restrictions de sécurité aux utilisateurs et aux objets à l'aide des outils OLAP.
  • Il crée une plate-forme unique pour la planification, les prévisions, les rapports et l'analyse.

Inconvénients de l'OLAP traditionnel

L'OLAP traditionnel avait ses inconvénients. Deux d'entre eux sont les suivants. Inconvénients de l'OLAP traditionnel:

  • La pré-modélisation est un must dans les outils OLAP traditionnels, ce qui prend du temps.
  • Grande dépendance à l'informatique: dans ce cas, un utilisateur est un homme d'affaires mais il doit avoir une bonne connaissance de l'informatique. Les outils OLAP traditionnels nécessitent une forte implication des techniciens informatiques et des personnes ayant une bonne expertise métier avec l'informatique.

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Cela a été un guide pour les outils OLAP. Ici, nous avons discuté de la classification, de son fonctionnement, des avantages et des inconvénients des outils OLAP. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -

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