Cubes OLAP

Le traitement analytique en ligne (OLAP) est une technologie qui permet une analyse rapide et interactive de données multidimensionnelles. Les cubes OLAP ou Hypercubes sont des tableaux de données à plusieurs dimensions comme le temps, le lieu et le produit, ce qui les rend plus faciles à requête et à analyser que les tableaux de base de données traditionnels.

Pourquoi les cubes OLAP sont-ils importants ?

Le besoin de cubes OLAP provient des défis auxquels les analystes et les scientifiques des données ont été confrontés lorsqu'ils ont essayé d'effectuer des requêtes analytiques sur des bases de données transactionnelles. Répondre à des questions complexes sur des données relationnelles nécessite des jointures étendues, des schémas complexes et une pré-agrégation, ce qui rend les requête coûteuses, inefficaces et lentes. En structurant les résultats de la requête dans un cube, les utilisateurs peuvent découper les données précalculées plus efficacement.

Quels sont les inconvénients des cubes OLAP ?

Dans les premiers temps de l'entreposage de données, les cubes OLAP étaient populaires parce qu'ils répondaient à 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 cube OLAP ne sont valables que pendant la période où le cube est rempli ; si les données sources sous-jacentes changent, le cube ne peut pas être actualisé sans temps d'arrêt. Cela fonctionne pour les applications qui s'appuient uniquement sur des données historiques, mais n'est pas suffisant pour l'analyse en temps réel.
• Inflexibilité : Les cubes OLAP doivent demander à l'avance les dimensions qu'ils souhaitent, ce qui rend difficile l'exploration de nouvelles variables à la volée.

Aujourd'hui, l'utilisation des cubes OLAP a été largement éclipsée par de nouveaux attributs d'entreposage de données tels que les modèles de données en colonnes, les schémas en étoile, les ensembles de résultats persistants et les vues matérialisées.

cube OLAP Fonctions cube OLAP

Les capacités suivantes définissent ce que vous pouvez faire avec un cube OLAP.

Trancher

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

Découpage

Le découpage, similaire au découpage en tranches, permet à l'utilisateur d'analyser une sous-sélection à travers les dimensions en spécifiant des valeurs pour plusieurs dimensions et plusieurs critères. Par exemple, si vous examinez les ventes totales d'un produit spécifique avec les dimensions produit, temps et région, vous pouvez choisir de découper le cube en fonction d'un trimestre particulier et d'un produit spécifique.

Perfectionnement

L'exploration d'un résultat permet de l'examiner à un niveau plus détaillé en naviguant dans les hiérarchies.

Enroulement

Un roll-up agrège des données à des niveaux supérieurs et permet d'obtenir une vue d'ensemble. Un utilisateur peut visualiser les revenus d'un produit dans un magasin particulier, puis effectuer un roll-up pour faire un zoom arrière sur tous les magasins, ce qui place la performance du magasin particulier dans le contexte de tous les magasins pour une période donnée.

Pivot

Le pivotement permet à l'utilisateur de visualiser les données sous plusieurs angles en les considérant sous différentes dimensions.

cas d'utilisation de cube OLAP

Commerce de détail

Les directeurs de magasin doivent savoir quels produits se vendent bien pour déterminer s'ils doivent commander plus de stock ou retirer complètement un produit. Au niveau régional, les utilisateurs souhaitent visualiser les ventes totales par magasin. Leurs cubes OLAP peuvent avoir des dimensions telles que le magasin, les ventes totales, l'heure ou le produit.

Logistique

Chaîne d'approvisionnement Les professionnels ont besoin de connaître la quantité de marchandises dont chaque centre de distribution a besoin pour optimiser les calendriers de livraison et la capacité de l'entrepôt. Les dimensions de ce cube comprennent la région, les ventes de produits, la quantité en stock et la capacité disponible.

Finances

Le directeur financier d'une multinationale doit analyser les performances de l'entreprise dans de multiples dimensions. Le directeur financier doit être en mesure d'analyser des fenêtres temporelles spécifiques au niveau régional et national. Dans ce cas, le niveau de détail le plus élevé peut être le chiffre d'affaires global, qui peut être visualisé en fonction d'un calendrier 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.
• Les cubes OLAP sont faciles à parcourir à l'aide d'opérations simples telles que les roll-ups, les drill-downs, les pivots, les slicing et les dicing.
• Ils sont plus interactifs que les rapports tabulaires et sont utiles pour les fonctions informatique décisionnelle simples.

Actian et OLAP

Pour les utilisateurs OLAP qui cherchent à simplifier le cycle de vie de l'informatique décisionnelle nelle (BI), la base de données analytique Actian Vector constitue une alternative viable aux cubes OLAP. Elle offre des performances supérieures et fournit des données en temps réel sans qu'il soit nécessaire de pré-agréger les données. En couplant une solution BI moderne avec Actian Vector, les analystes ont la possibilité d'effectuer des analyses, des explorations et des visualisations en temps réel à l'aide d'une interface utilisateur puissante et intuitive.

Pour en savoir plus sur la base de données analytique Actian Vector, cliquez ici.