Dans ce monde axé sur les données, une énorme quantité de données est collectée et stockée quotidiennement. Mais pourquoi est-il important de collecter et de stocker ces énormes quantités de données ? Le fait de disposer de piles de données brutes peut aider votre organisation à effectuer de meilleures analyses. Le problème est que les données dans leur forme originale n'ont pas toujours beaucoup de sens. En structurant les données brutes que vous avez collectées, vous serez en mesure deprendre des décisions plus éclairées. Le processus de structuration des données brutes s'appelle la modélisation des données .
C'est là qu'intervient l'OLAP.
Revenons aux bases de l'OLAP.
OLAP est l'acronyme de Online Analytical Processing (traitement analytique en ligne). Avant de commencer à expliquer les bases de l'OLAP, vous vous demandez peut-être pourquoi l'OLAP peut être utile à votre organisation. OLAP est une technologie de base de données multidimensionnelle qui permet d'effectuer des analyses rapides sur de nombreux enregistrements de données. Cette analyse fournit des informations pertinentes qui permettent d'améliorer la prise de décision, la narration et la planification. En résumé, OLAP est une technologie logicielle qui permet aux organisations d'effectuer une analyse multidimensionnelle des données collectées. Il permet d'effectuer des calculs complexes, d'analyser les tendances et de modéliser les données dans un seul but : mieux comprendre votre entreprise.
Dans le cadre de l'apprentissage de l'OLAP, les termes dimensions, cubes, mesures et hiérarchies sont incontournables. Voici quelques définitions qui permettront de mieux comprendre leur pertinence.
- Cubes: Les outils OLAP utilisent des structures de base de données multidimensionnelles, appelées cubes. Un cube OLAP, ou un cube de données, est un ensemble de données multidimensionnelles qui permet une analyse rapide des données, en fonction des multiples dimensions que vous avez définies. Vous pouvez comparer un cube à une feuille de calcul multidimensionnelle : vous pouvez collecter des données auprès des utilisateurs, les stocker de manière transparente et les calculer lorsque cela est nécessaire. Pour former un cube, vous avez besoin de dimensions.
- Dimensions: Les dimensions sont listes d'éléments connexes utilisé pour organiser vos données en catégories similairesLes dimensions sont des éléments de l'information, tels que les produits, le temps ou les régions. Les dimensions sont les base pour la structure des données d'un cube de données OLAP. Par exemple, les mois et les trimestres peuvent constituer la dimension de l'année. Vous pouvez comparer les dimensions avec les paramètres commerciaux que vous voyez normalement dans les lignes et les colonnes d'un rapport. Un modèle peut consister en plusieurs dimensions telles que :
- structure organisationnelle de l'entreprise
- structure du produit
- version (pour les simulations et la version finale)
- scénario (réel, budget, prévision, meilleur cas, pire cas, ...)
- mesure (Liste des comptes , ETP , Effectifs , SKU , ... )
- monnaies
- taux de change
- année - période
- ...
Dans la pratique, les dimensions doivent être limitées à +/- 12 pour que les utilisateurs finaux et le moteur de calcul puissent les utiliser. En fonction de la technologie utilisée, les dimensions peuvent être plus élevées sans incidence sur les performances.
- Mesures: Chaque cube doit avoir au moins une mesure. Mais dans la réalité, on constate que les cubes contiennent souvent plusieurs mesures. Une mesure OLAP est une valeur numérique par laquelle les dimensions sont détaillées ou agrégées. Elle vous donne des informations sur les quantités qui vous intéressent. Avez-vous des difficultés à définir vos mesures OLAP ? Posez-vous la question "combien... ?" et votre réponse sera votre mesure OLAP. Les mesures peuvent être financières ou non financières, par exemple : COA's, KPI's, FTE's, Volumes, ... .
- Hiérarchies: Les hiérarchies sont les sous-catégories de vos dimensions. Elles comportent plusieurs niveaux et vous permettent d'explorer vos données vers le bas ou vers le haut. Qu'est-ce que l'exploration, me direz-vous ? L'exploration vous permet d'analyser vos données à différents niveaux de granularité. (exemple : volume total, volume par groupe de produits, volume par emballage par groupe de produits, volume par UGS par emballage par groupe de produits).
Conclusion : OLAP est une technologie commune à l'origine de nombreuses applications de Business Intelligence et de CPM et reste très pertinente aujourd'hui. L'utilisation de l'OLAP peut aider votre organisation dans ses analyses, ses prévisions et sa planification. En bref, elle devrait contribuer à une meilleure prise de décision et, en fin de compte, à une augmentation des bénéfices.
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