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| 2004 - Note de Synthèse Stage |
  Création Cube OLAP avec Analysis Manager
[20 mn de lecture - paru le 10/6/2003 - Public : Débutant]
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Auteur
1.
Définitions
1.1
Dimensions
Les dimensions du cube sont les catégories
à travers lesquelles on souhaite analyser et synthétiser les données.
Quelques exemples de dimensions fréquemment rencontrées avec OLAP sont le
temps, l'emplacement géographique ou encore les produits.
Dans la
théorie, le nombre de dimensions n’est pas
limité ; c’est pourquoi on parle d’hypercube plutôt que de cube, qui n’a
que trois dimensions... Cette structure présente de nombreux avantages. Par
exemple, on peut rechercher une représentation du chiffre d’affaires par
produit et par région. Puis après réflexion, préférer une représentation
par région et par produit. Avec une base multidimensionnelle, inutile de lancer
une autre requête, il suffit de faire pivoter le cube.
1.2
Granularité des dimensions
Chaque dimension peut être mesurée par une unité plus
ou moins fine. La granularité est en général variable. Par exemple, le temps
est exprimé en jours, mois, trimestres, ou années. Lors de l'exploitation, les
analystes étendent ou réduisent le cube selon certaines dimensions. Dans le
cas de dimensions comme la géographie ou les produits, développer
une dimension nécessite l'appel à la base, pour retrouver par exemple les régions
et les pays correspondant à une ville.
1.3
Mesures
Les mesures du cube sont les éléments de données quantitatives que l'on
souhaite analyser. A l'instar des dimensions, les mesures sont créées à
partir des tables et des colonnes de la base relationnelle. Des mesures typiques
d'une base multidimensionnelle sont les ventes, les coûts ou le nombre d'article.
1.4
Agrégations
Les agrégations sont des synthèses de données qui sont calculées et stockées
dans la base de données avec les données de niveau transactions du cube. Par
exemple, ce pourrait être le total des ventes pendant une certaine période
pour tous les magasins situés en France. Ce calcul peut être réalisé
lorsque le cube est traité ou lorsque l'application client demande les données.
En créant une agrégation, le calcul est effectué lorsque le cube est traité
et le résultat est stocké dans la base OLAP.
Lorsqu'une application cliente demande des données à partir d'un cube, on
recherche d' abord toutes les agrégations stockés pour déterminer si les données
demandées existent déjà, sinon le serveur doit effectuer le calcul à la volée.
L'emploi d'agrégation peut apporter de sérieux gains de performances.
Cependant, elles peuvent consommer un espace de stockage considérable sur le
serveur et requérir un temps de traitement significatif.
Les serveurs OLAP utilisent aussi des techniques (dynamic sparse matrixes) qui
permettent d'éliminer les valeurs à zéro ou nulles. Cette technique est
particulièrement efficace en ce qui concerne les applications dédiées à
l'analyse des ventes à des niveaux de granularité très fins.
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Julien DETROYES
[50 mn de lecture - paru le 10/5/2003 - Public : Confirmé]