Qu'est-ce que traitement analytique en ligne?

traitement analytique en ligne OLAP), contrairement au traitement des transactions en ligne (OLTP), permet d'analyser des données grâce à une connexion en temps réel à des données structurées afin d'en tirer des informations analytiques. Les systèmes OLTP génèrent des données, tandis que les systèmes OLAP analysent les données d'entreprise.

Pourquoi traitement analytique en ligne est-il traitement analytique en ligne ?

Les entreprises doivent agir rapidement pour rester compétitives, faire face aux menaces et saisir les opportunités, ainsi que répondre aux besoins de leurs clients. traitement analytique en ligne une bonne visibilité sur ces évolutions de l'environnement commercial.

L'évolution du traitement analytique en ligne

Les systèmes de traitement des transactions sont conçus pour offrir un débit élevé, prendre en charge utilisateur grand utilisateur et permettre la création de données à grande vitesse. Par exemple, les systèmes bancaires, tels que les distributeurs automatiques de billets (DAB) et les systèmes de point de vente (TPV) dans les supermarchés, doivent être extrêmement réactifs. Les premiers systèmes de reporting collectaient les données de transaction pendant la nuit, lorsque les systèmes de transaction fournissaient des rapports par lots destinés à être utilisés le lendemain.

Les systèmes de reporting ont évolué pour donner naissance à des entrepôts de données et à des systèmes cube OLAP, qui regroupaient les données afin de permettre une analyse multidimensionnelle des données transactionnelles. Le problème avec les premiers systèmes OLAP était que les cubes ou hypercubes de données qu'ils généraient ne donnaient pas accès aux données sous-jacentes les plus récentes.

Les systèmes d'entrepôts de données actuels peuvent être couplés à des sources streaming basées sur des messages afin de collecter les données issues des systèmes transactionnels en quelques fractions de seconde après leur création. Les systèmes d'apprentissage automatique (ML) sont capables de détecter des tendances et des corrélations subtiles dans les flux de données brutes, qui peuvent ensuite être présentées sous forme de visualisations dynamiques. Les tableaux de bord en temps réel informatique décisionnelle permettent aux organisations de réagir immédiatement aux changements.

Systèmes hybrides OLTP et OLAP

Afin de réduire au minimum le temps de latence entre les données du système transactionnel et l'analyse des données, des produits tels qu'Actian Ingres ont vu le jour pour répondre à ce besoin. Dans ce système hybride, le moteur de base de données OLTP Ingres est dédié aux charges de travail transactionnelles, tandis que le moteur Actian Analytics Engine stocke les données analytiques. Il s'agit d'une instance de base de données unique qui utilise le stockage en lignes pour les tables OLTP et stockage en colonnes les tables destinées à support la décision. Un mot-clé dans la commande CREATE TABLE indique à la base de données Actian l'utilisation prévue de la table afin qu'elle puisse être optimisée pour les données OLTP ou OLAP.

Cubes OLAP

Une catégorie de bases de données qui précharge des données dans un cube multidimensionnel contenant des données pré-agrégées afin support des données selon différentes dimensions. Ces bases de données utilisent un requête non standard appelé MDX (Multidimensional Expressions). Les cubes OLAP ont été largement supplantés par la technologie des bases de données en colonnes, qui utilise des requêtes SQL standard et permet d'actualiser les données en temps réel.

Les avantages du traitement analytique en ligne

Les utilisateurs support la décision exigent de plus en plus des données récentes pour leurs analyses. Voici quelques-uns des avantages liés à l'utilisation des données analytiques les plus récentes disponibles :

• Lorsqu'une entreprise constate des changements dans son environnement, elle doit souvent réagir rapidement afin de limiter les dommages causés à sa réputation. Pour suivre les réactions des clients face à de nouveaux produits et services, il faut savoir s'adapter aux commentaires négatifs ou aux changements de ton dans réseaux sociaux publiés sur réseaux sociaux concernant l'entreprise ou le produit avant que la situation ne s'aggrave.
• détection des fraudes ont besoin des informations les plus récentes avant qu'une entreprise ne prenne une décision de prêt ou n'intègre le risque dans le calcul d'une prime d'assurance.
• Lorsque des opportunités de marché se présentent, comme une vague de chaleur dans une région donnée, un magasin de bricolage doit s'approvisionner en ventilateurs et en climatiseurs tant que la chaleur persiste.
• Les variations des prix pratiqués par les fournisseurs déterminent le prix que le fabricant facture à ses clients. Plus il réagit rapidement, plus il a de chances d'éviter une baisse de ses marges bénéficiaires.

Actian et la plateforme d'intelligence des données

La plateformeActianData Intelligencea été spécialement conçue pour aider les organisations à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle regroupe métadonnées , gouvernance, la traçabilité, le contrôle de la qualité et l'automatisation au sein d'une seule et même plateforme. Cela permet aux équipes de savoir d'où proviennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.

Grâce à son interface centralisée, Actian offre insight en temps réel insight les structures et les flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à replacer les données dans leur contexte métier, permettant ainsi aux équipes de les exploiter de manière plus efficace et responsable. La plateforme Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, garantissant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données à l'échelle de l'entreprise.Demandez votre démonstration personnalisée.