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OLAP : tout savoir sur cette puissante organisation des bases de données

Cet article traite d’une forme d’organisation des bases de données nommée OLAP. Avant de commencer à le lire et pour être sûr d’en saisir la totalité du contenu, il peut être intéressant pour vous de lire notre article concernant les bases de données. Cet article vous éclairera sur le fonctionnement, l’architecture et les différents langages de programmation qui les régissent.

Les bases de données sont de plus en plus omniprésentes. Néanmoins, derrière ce terme se cachent différentes catégories qui ne répondent pas aux mêmes règles d’organisation. Que ce soit une base de données relationnelle ou une base de données adhérant au principe OLAP, les différences sont nombreuses. Découvrez dans cet article tout ce qu’il y a à savoir sur OLAP, une puissante technologie d’analyse.

Qu’est-ce qu’OLAP ?

OLAP; pour online analytical processing est une technologie d’organisation de grandes bases de données commerciales qui prend en charge des analyses multidimensionnelles. Elle peut être utilisée pour effectuer des requêtes analytiques complexes sans affecter négativement les systèmes transactionnels. Par exemple, il est possible de rapidement obtenir le nombre de ventes puis de rajouter d’autres dimensions comme les dates, les régions géographiques ou d’autres caractéristiques de la vente ce qui prenait auparavant un temps conséquent. Cette forme de pré-tri des données  permet de grandement réduire le temps entre une requête dans la base de données et l’achèvement de cette dernière. Pour mieux saisir ce qu’est la technologie OLAP et plus particulièrement d’où est venue la nécessité de créer un tel outil, vous pouvez visionner la vidéo suivante :

Comment fonctionne OLAP ?

La première étape du fonctionnement d’OLAP est la collecte de données d’une ou plusieurs sources, l’ensemble de données est ensuite stockée dans des datawarehouses. Par la suite, OLAP rassemble et organise des bases de données sous forme de cubes OLAP afin de privilégier la vitesse des analyses. Un cube contient des données qui  sont triées au sein de tables dites dimensionnelles et dont les dimensions sont ensuite renseignées par les utilisateurs

On passe d’un ou plusieurs tableaux(x) avec deux dimensions comme à une organisation avec plusieurs dimensions

Quelle est la différence par rapport à OLTP ?

OLTP et OLAP (online transaction processus) n’effectuent pas les requêtes de la même manière. Une requête OLTP ne concerne que peu d’enregistrements. Un exemple courant de requête OLTP est un virement bancaire d’un compte à un autre. Dans un tel exemple, seuls les comptes émetteurs et receveur voient leur contenu modifié. Au contraire, une requête OLAP a tendance à mobiliser un grand nombre de données pour produire une analyse. Pour reprendre l’exemple des ventes d’une entreprise sur 10 mois, pour 8 produits et pour 6 lieux  on mobilise 480 données donc ce nombre augmente rapidement.

Quels sont les avantages d’OLAP ?

OLAP permet pour un utilisateur d’avoir divers aperçus sur un ensemble de données. Parmi ces différents aperçus on peut notamment penser à la mise en place de dashboards, de reportings ou diverses analyses. Les techniques d’analyse les plus connues permises par OLAP sont les suivantes : 

  • Roll-up  : cette opération consiste à rassembler des données autour d’un cube. Soit en supprimant certaines dimensions d’un cube ou alors en rassemblant des données.
  • Drill-down : cette opération consiste à affiner l’analyse au sein du système de données. Par exemple, si l’utilisateur souhaite affiner sa recherche géographique , il va passer de la dimension “continent” à la dimension “pays”. 
  • Slice : cette opération consiste à construire une nouvelle sous-dimension à partir d’une dimension particulière d’un autre cube.

Quelles sont les utilisations concrètes d’OLAP ?

OLAP est communément utilisé dans de nombreuses tâches nécessitant des analyses de données comme le data mining. C’est-à-dire que cet outil permet d’explorer et d’analyser certaines bases de données afin d’en extraire des tendances à partir des relations établies entre les données. Cela est permis par les données multidimensionnelles des systèmes OLAP.

Par conséquent, OLAP est au cœur du fonctionnement de nombreux outils de type data warehouse. Cette méthode permet en effet de rassembler des données de sources multiples afin de les analyser et de les comparer ce qui correspond exactement au concept de datawarehousing. OLAP permet de convertir la donnée au sens brut du terme en information utilisable par un utilisateur.

Grâce à ses multiples usages dans la conversion de données en informations utiles et en insights, cette technologie est une des clefs de l’émergence de la business intelligence. OLAP est au cœur des logiciels de BI car elle permet des analyses à partir des données  acquises et prospectives de l’entreprise. Par exemple, un de nos partenaires chez DataScientest Microstrategy fonctionne grâce à ROLAP qui est une des déclinaisons de la technologie OLAP.

Le grand avantage d’une base de données configurée en OLAP est qu’elle permet de réaliser des comparaisons entre différentes données ne provenant pas nécessairement des mêmes bases de données. En résumé, OLAP est particulièrement utile dans le cadre de la prise de décision notamment, car cette méthode d’analyse permet d’obtenir des indicateurs variés et fiables de la performance d’une entreprise, mais également, car elle permet également de mettre en place certains outils prévisionnels notamment par l’identification de tendances.

Comment apprendre à maîtriser la gestion de base de données ?

Si vous souhaitez en savoir plus sur les bases de données, leur fonctionnement et leur utilité et si vous êtes professionnellement intéressé par ce secteur, vous pouvez en apprendre plus en candidatant à notre formation data engineer. Cette formation permet de se former à un métier dont l’essence est de garantir la qualité et la sécurité de la donnée, mais également de décider l’organisation des données.

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