OLAP

Le traitement analytique en ligne (OLAP, Online Analytical Processing) est une méthodologie visant à permettre aux utilisateurs d'accéder à d'importants volumes de données de façon intuitive et rapide dans le but de d'établir des déductions basées sur des analyses.

Systèmes OLAP pour l'aide à la décision

Les organisations informatiques doivent proposer des systèmes qui permettent aux "travailleurs du savoir" de prendre des décisions stratégiques et tactiques fondées sur les données d'entreprise. Ces systèmes d'aide à la décision appelés systèmes OLAP sont associés à une manipulation intuitive, rapide et flexible des données opérationnelles grâce à l'utilisation de termes familiers afin de fournir une vision analytique.

Les systèmes OLAP doivent :

1. Supporter les exigences complexes des décideurs en termes d'analyse,
2. Analyser les données à partir de différentes perspectives (dimensions métiers) et
3. Supporter les analyses complexes impliquant des ensembles de données volumineux (niveau atomique).

ROLAP versus MOLAP

On dénombre deux principales architectures pour les systèmes OLAP : OLAP multidimensionnel (MOLAP) et OLAP relationnel (ROLAP). Les architectures MOLAP utilisent une base de données multidimensionnelles pour fournir les analyses. Elles se fondent sur le fait que le traitement OLAP est mieux implémenté en stockant les données de façon multidimensionnelle. À l'inverse, les architectures ROLAP accèdent directement aux données stockées dans les entrepôts. Les architectes ROLAP pensent qu'il est préférable de fournir les fonctions OLAP directement par rapport à la base de données relationnelles. La comparaison de ces deux architectures donne lieu aux observations suivantes :

• L'architecture ROLAP laisse au concepteur du système le soin de traiter le compromis entre le temps de réponse aux requêtes et les besoins de traitement par lots. En effet, elle est neutre par rapport au volume d'agrégation dans la base de données. L'architecture MOLAP nécessite généralement la pré-compilation d'une grande partie de la base de données en vue de fournir des performances de requête acceptables, ce qui augmente les besoins de traitement par lots.
• Les systèmes qui présentent une volatilité élevée des données, c'est-à-dire ceux avec des règles d'agrégation des données et des consolidations définies par l'utilisateur en changement constant, requièrent une architecture capable de consolider les données de façon dynamique pour des analyses ad hoc et d'aide à la décision. L'architecture ROLAP convient parfaitement aux consolidations dynamiques, tandis que l'architecture MOLAP est idéale pour les consolidations par lots.
• L'architecture ROLAP est évolutive pour intégrer un nombre important de perspectives (dimensions) d'analyses métiers, alors que l'architecture MOLAP est généralement efficace pour 10 dimensions ou moins.
• L'architecture ROLAP gère les analyses OLAP conduites sur de gros volumes de données (niveau atomique). Par opposition, les performances MOLAP sont amoindries au-delà de 5 gigaoctets.