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Introduction pratique aux bases de données relationnelles
désigner la mission principale d'un système applicatif dit de
production.
Quel est l’intérêt
d’OLAP ?
La mise à jour quotidienne des données opérationnelles écrase
des informations importantes à la prise de décision. En outre, les
bases de données de type opérationnel sont essentiellement conçues et
optimisées pour prendre en charge les affaires courantes de
l'entreprise, et non pas pour l'analyse décisionnelle des informations.
C'est pourquoi, au cours des dernières années, parallèlement aux
systèmes transactionnels, émergent de nouvelles bases de données et
applicatifs indépendants, destinés à l'analyse de données et à l'aide à
la décision. Ce sont des systèmes dits de traitement analytique en
ligne (Online Analytical Processing ou OLAP, en anglais).
Le noyau d’une
base de données
multidimensionnelle
Le cœur d’un système OLAP est sa base de données
multidimensionnelle (multi-dimensional database, en anglais)
hébergeant des informations décisionnelles qui se prêtent à des
analyses en plusieurs dimensions (cube de données ; data cube, en
anglais). Une telle base de données est volumineuse car elle accumule
des valeurs de données décisionnelles au cours du temps. Par
exemple, à des fins d'analyse une base de données
multidimensionnelle peut contenir les chiffres d'affaires trimestriels
d’une entreprise, par produits et par territoires de vente.
Les dimensions
désignent les axes
d’un cube de
données
La figure 6-7 montre un exemple d'analyse multidimensionnelle
et illustre la conception d'une base de données multidimensionnelle.
Nous nous intéressons ici à trois perspectives d'analyse : le produit, la
région et le temps. La notion de dimension (dimension, en anglais)
définit les axes d'un cube multidimensionnel. La conception des
dimensions est cruciale, car elles déterminent les possibilités
d'analyse d'après les axes. L’ordonnancement des dimensions ne joue
aucun rôle, ce sont les utilisateurs qui choisissent chacun leur
perspective d'analyse. Ainsi, un directeur de la fabrication se
concentre sur la dimension produit alors qu'un vendeur s'intéresse au
chiffre d'affaires réalisé dans sa région.
Introduction pratique aux bases de données relationnelles
désigner la mission principale d'un système applicatif dit de
production.
Quel est l’intérêt
d’OLAP ?
La mise à jour quotidienne des données opérationnelles écrase
des informations importantes à la prise de décision. En outre, les
bases de données de type opérationnel sont essentiellement conçues et
optimisées pour prendre en charge les affaires courantes de
l'entreprise, et non pas pour l'analyse décisionnelle des informations.
C'est pourquoi, au cours des dernières années, parallèlement aux
systèmes transactionnels, émergent de nouvelles bases de données et
applicatifs indépendants, destinés à l'analyse de données et à l'aide à
la décision. Ce sont des systèmes dits de traitement analytique en
ligne (Online Analytical Processing ou OLAP, en anglais).
Le noyau d’une
base de données
multidimensionnelle
Le cœur d’un système OLAP est sa base de données
multidimensionnelle (multi-dimensional database, en anglais)
hébergeant des informations décisionnelles qui se prêtent à des
analyses en plusieurs dimensions (cube de données ; data cube, en
anglais). Une telle base de données est volumineuse car elle accumule
des valeurs de données décisionnelles au cours du temps. Par
exemple, à des fins d'analyse une base de données
multidimensionnelle peut contenir les chiffres d'affaires trimestriels
d’une entreprise, par produits et par territoires de vente.
Les dimensions
désignent les axes
d’un cube de
données
La figure 6-7 montre un exemple d'analyse multidimensionnelle
et illustre la conception d'une base de données multidimensionnelle.
Nous nous intéressons ici à trois perspectives d'analyse : le produit, la
région et le temps. La notion de dimension (dimension, en anglais)
définit les axes d'un cube multidimensionnel. La conception des
dimensions est cruciale, car elles déterminent les possibilités
d'analyse d'après les axes. L’ordonnancement des dimensions ne joue
aucun rôle, ce sont les utilisateurs qui choisissent chacun leur
perspective d'analyse. Ainsi, un directeur de la fabrication se
concentre sur la dimension produit alors qu'un vendeur s'intéresse au
chiffre d'affaires réalisé dans sa région.