Cubes OLAP

traitement analytique en ligne OLAP) est une technologie qui permet l'analyse rapide et interactive de données multidimensionnelles. Les cubes OLAP ou hypercubes sont des matrices de données couvrant plusieurs dimensions, telles que le temps, le lieu et le produit, ce qui facilite leur requête leur analyse par rapport aux tables de bases de données traditionnelles.

Pourquoi les cubes OLAP sont-ils importants ?

Le recours aux cubes OLAP trouve son origine dans les difficultés data scientists data analysts data scientists lorsqu'ils tentaient d'effectuer des requêtes analytiques sur des bases de données transactionnelles. Répondre à des questions complexes sur des données relationnelles nécessite de nombreuses jointures, des schémas complexes et des pré-agrégations, ce qui rend requête coûteuses, inefficaces et lentes. En structurant les requête sous forme de cube, les utilisateurs peuvent exploiter les données précalculées de manière plus efficace.

Quels sont les inconvénients des cubes OLAP ?

Aux débuts du stockage de données, les cubes OLAP étaient très prisés car ils permettaient de résoudre de nombreux problèmes liés aux bases de données relationnelles, qui n'étaient pas conçues pour le traitement analytique. Cependant, les cubes OLAP présentent deux inconvénients majeurs :

• temps d'arrêt: les données du cube OLAP ne cube OLAP valables que pendant la période où le cube est alimenté ; si les données sources sous-jacentes changent, le cube ne peut pas être actualisé sans temps d'arrêt nécessaires. Ce système convient aux applications qui s'appuient uniquement sur des données historiques, mais il est insuffisant pour une analyse en temps réel.
• Rigidité : les cubes OLAP doivent demander à l'avance les dimensions dont ils ont besoin, ce qui rend difficile l'exploration de nouvelles variables à la volée.

Aujourd'hui, l'utilisation des cubes OLAP a été largement supplantée par de nouvelles fonctionnalités du data warehousing, telles que les modèles de données en colonnes, les schémas en étoile, les ensembles de résultats persistants et les vues matérialisées.

cube OLAP

Fonctionnalités suivantes Fonctionnalités ce que vous pouvez faire avec un cube OLAP.

Tranchage

Le découpage permet aux utilisateurs d'analyser un sous-ensemble d'un tableau multidimensionnel en spécifiant une seule valeur pour l'une de ses dimensions. Par exemple, dans le cas d'un cube OLAP des dimensions telles que les catégories de produits et les ventes par magasin au fil du temps, vous pourriez découper le cube selon une dimension temporelle, comme un trimestre spécifique.

Découpage en dés

Le découpage, à l'instar du tranchage, permet utilisateur une sous-sélection selon plusieurs dimensions en définissant des valeurs pour différentes dimensions et plusieurs critères. Par exemple, pour examiner le chiffre d'affaires total d'un produit spécifique en fonction des dimensions « produit », « période » et « région », vous pouvez choisir de découper le cube en fonction d'un trimestre donné et d'un produit précis.

Exploration approfondie

L'exploration d'un résultat permet de l'examiner plus en détail en parcourant les hiérarchies.

Bannière enroulable

Un regroupement permet d'agréger les données à des niveaux supérieurs et sert à offrir une vue d'ensemble. Un utilisateur consulter le chiffre d'affaires d'un produit dans un magasin donné, puis effectuer un regroupement pour élargir la vue à l'ensemble des magasins, ce qui permet de replacer les performances de ce magasin dans le contexte de l'ensemble des magasins pour une période donnée.

Changement d'orientation

Le pivotage permet utilisateur examiner les données sous différents angles en les analysant selon différentes dimensions.

Cas cube OLAP

Commerce de détail

Les responsables de magasin doivent savoir quels produits se vendent bien afin de déterminer s'ils doivent commander davantage de stock ou retirer un produit de la vente. Au niveau régional, les utilisateurs souhaitent consulter le chiffre d'affaires total par magasin. Leurs cubes OLAP peuvent comporter des dimensions telles que le magasin, le chiffre d'affaires total, la période ou le produit.

Logistique

Chaîne d'approvisionnement Les professionnels doivent connaître la quantité de marchandises dont chaque centre de distribution a besoin pour optimiser les calendriers de livraison et la capacité des entrepôts. Les dimensions de ce cube comprennent la région, les ventes de produits, les stocks disponibles et la capacité disponible.

Finance

Le directeur financier d'une multinationale doit analyser les performances de l'entreprise sous plusieurs angles. Il doit être capable d'examiner en détail des périodes spécifiques, tant au niveau régional que national. Dans ce cas, le niveau de synthèse le plus élevé pourrait correspondre au chiffre d'affaires mondial, qui peut être visualisé sur un axe temporel et ventilé par prix de vente et rentabilité.

Avantages des cubes OLAP

Voici les principales raisons pour lesquelles les entreprises utilisent les cubes OLAP :

• Les cubes OLAP sont rapides car toutes les données sont pré-agrégées.
• La navigation dans les cubes OLAP est facilitée par des opérations simples telles que les agrégations, les explorations en profondeur, les pivotements, les filtrages et les découpages.
• Ils sont plus interactifs que les rapports sous forme de tableaux et s'avèrent utiles pour informatique décisionnelle simples informatique décisionnelle .

Actian et OLAP

Pour les utilisateurs OLAP qui souhaitent simplifier le cycle de vie informatique décisionnelle ), Actian Analytics Engine constitue une alternative viable aux cubes OLAP. Il offre des performances supérieures et fournit des données en temps réel sans qu'il soit nécessaire de les pré-agréger. En associant une solution BI moderne à Actian Analytics Engine, les analystes peuvent effectuer des analyses, des explorations et des visualisations en temps réel à l'aide d'une utilisateur puissante et intuitive.

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