OLAP en nuage dans les entrepôts de données

Au sein d'une organisation, les décisions sont prises de trois manières différentes. La première est basée sur l'expérience de la personne qui prend la décision. La deuxième est basée sur l'analyse. La troisième repose sur une combinaison des deux premières, à savoir l'expérience et l'analyse. Sur la base de l'expérience ou de l'expertise dans un domaine, nous pouvons souvent prendre de très bonnes décisionsdécisions éclairées et obtenir les résultats souhaités. Pour renforcer notre expertise, nous pouvons utiliser des mesures basées sur des données factuelles. Les données peuvent révéler des informations qui étaient absentes de notre avis d'expert. Bien entendu, le recours à la fois à l'opinion d'un expert et à l'analyse est la meilleure approche pour résoudre les problèmes ou penser de manière stratégique pour l'entreprise. L'utilisation d'entrepôts de données est un moyen de rassembler des données analytiques pour améliorer la prise de décision au sein d'une organisation.

Utilisation de l'OLAP en nuage dans les entrepôts de données

Le traitement analytique en ligne dans les entrepôts de données permet de calculer rapidement des informations commerciales analytiques à l'aide de métriques pour la modélisation, la planification ou la prévision. L'OLAP est le fondement de l'analytique qui supporte de nombreuses applications commerciales pour le reporting, les modèles de simulation, les transitions de l'information à la connaissance, et la gestion des tendances et des performances.

Les données contenues dans un entrepôt de données sont souvent utilisées pour l'OLAP. Les solutions OLAP enrichissent un entrepôt de données avec des données agrégées et des calculs commerciaux.

OLAP et OLTP

Le traitement des transactions en ligne (OLTP) est conçu pour traiter les transactions en organisant les données et en les écrivant dans une base de données aussi rapidement que possible. L'OLAP, quant à lui, se concentre sur la lecture des données aussi rapidement que possible afin de servir l'analyse commerciale. Les données OLTP sont envoyées à l'entrepôt de données OLAP pour les calculs afin de ne pas affecter les utilisateurs en ligne en temps réel de la base de données OLTP, qui se comptent souvent par milliers.

L'OLAP travaille avec de grandes quantités de données stockées dans un entrepôt de données. Ces données ne sont pas en temps réel mais sont synchronisées pour être aussi pertinentes que possible pour la décision qu'elles support. Des techniques telles que l'exploration de données et l'analyse des données big data sont utilisées pour recueillir des informations à partir de toutes les données stockées dans l'entrepôt de données. Le traitement des données OLAP en tant que tel est très gourmand en performances. Un utilisateur en ligne verrait le temps de réponse de l'application se dégrader s'il accédait à des données en temps réel. Quand utiliser l'OLAP - lorsque vous avez besoin d'une aide à la décision pour analyser l'entreprise. Les entrepôts de données sont généralement utilisés par des centaines de personnes en même temps.

Qu'est-ce que le cube OLAP dans les entrepôts de données ?

Un cube OLAP est une structure de données dans l'entrepôt de données qui est optimisée pour améliorer la performance de l'analyse des données. Un cube cube OLAP est parfois appelé hypercube. Les cubes OLAP contiennent des données multidimensionnelles et des informations provenant de différentes sources non liées, pour une analyse logique et ordonnée. Le cube peut incorporer différents types de données provenant de plusieurs sources de données qui ont été transformées. Des opérations analytiques ultérieures sont effectuées sur les données pour créer des relations avec les autres données acquises, y compris le "découpage en tranches" des données pour répondre à des critères spécifiques afin d'obtenir des perspectives supplémentaires pour l'support décision.

L'un des défis de l'OLAP est qu'il nécessite l'utilisation de schémas complexes pour mettre en œuvre et administrer la technologie. La gestion et l'administration du cube prennent beaucoup de temps, mais elles apportent une excellente valeur ajoutée à l'organisation lorsqu'elles sont effectuées.

Cas d'utilisation de l'OLAP dans un entrepôt de données

La manière d'utiliser l'OLAP devient une capacité basée sur la créativité et l'expertise de l'utilisateur. Avec toutes les données et informations disponibles dans l'entrepôt de données, y compris la manipulation et la visualisation des données sous différentes perspectives, l'OLAP peut devenir une capacité critique nécessaire à l'entreprise. L'OLAP dans un entrepôt de données peut aider à :

• Planification.
• Établissement du budget.
• Rapport.
• Diverses analyses.
• Poser des questions "et si".
• Modélisation d'entreprise.
• Créer des relations de données qui n'existent pas.

L'OLAP est utilisé pour support utilisation des données de la manière que les experts jugent appropriée pour la décision qui doit être prise pour l'organisation. De nombreuses applications commerciales peuvent tirer parti des capacités OLAP, y compris les différents rôles dans l'organisation, la visualisation des données et des informations à partir de perspectives uniques pour permettre une prise de décision dynamique.

Actian peut aider les utilisateurs d'OLAP qui cherchent à simplifier le cycle de vie de la BI. La base de données analytiques Actian Vector constitue une alternative viable aux cubes OLAP grâce à sa technologie révolutionnaire, ses performances supérieures et ses capacités analytiques au sein de la base de données.

À propos de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield est directrice du marketing produit chez Actian, où elle est chargée de faire connaître la valeur unique de la plateforme de données Actian , notamment l'intégration de données éprouvée, la gestion des données et l'analyse des données. Elle possède 20 ans d'enregistrement dans l'augmentation du chiffre d'affaires et de la notoriété des solutions d'analyse, de sécurité et d'informatique dématérialisée. Avant de rejoindre Actian, Teresa a géré le marketing des produits dans des entreprises de premier plan telles que Cisco, McAfee et VMware.