SOLAP


SOLAP

Online Analytical Processing

Online Analytical Processing (OLAP) désignait à l'origine les bases de données multidimensionnelles (aussi appelées cubes ou hypercubes) destinées à des analyses complexes sur des données.

Ce terme a été défini par Ted Codd en 1993 au travers de 12 règles que doit respecter une base de données si elle veut adhérer au concept OLAP :

  1. Vue conceptuelle multidimensionnelle
  2. Transparence
  3. Accessibilité
  4. Constance des temps de réponses
  5. Architecture client-serveur
  6. Indépendance des dimensions
  7. Gestion des matrices creuses
  8. Accès multi-utilisateurs
  9. Pas de restrictions sur les opérations inter et intra dimensions
  10. Manipulation des données aisée
  11. Simplicité des rapports
  12. Nombre illimité de dimensions et nombre illimité d'éléments sur les dimensions

Ce concept a été appliqué à un modèle virtuel de représentation de donnée appelé cube ou hypercube OLAP qui peut être mis en œuvre de différentes façons.

Sommaire

Déclinaisons

Il existe plusieurs déclinaisons semblables à des pilotes qui permettent d'adapter le stockage des données sur différents types de base de données pour implémenter le concept OLAP :

  • R-OLAP (Relational OLAP)
  • D-OLAP (Dynamic ou Desktop OLAP)
  • M-OLAP (Multidimensional OLAP)
  • H-OLAP (Hybrid OLAP)
  • S-OLAP (Spatial OLAP)

M-OLAP

Le M-OLAP est un OLAP optimisé pour l'analyse multidimensionnelle.

C'est une forme d'hypercube multidimensionnel qui permet de représenter les données sous la forme d'un croisement de n dimensions, ces dimensions pouvant être plus ou moins denses, caractérisant ainsi la densité ou sparsité du cube.

Board M.I.T., Microsoft Analysis Services, Oracle OLAP, Essbase, IBM TM1, Infor Alea et Jedox Palo sont quelques exemples de produits utilisant des bases M-OLAP.

R-OLAP

Dans le monde de l'informatique décisionnelle, le R-OLAP est une technique de modélisation et de stockage des données basée sur une structure relationnelle. Elle tire parti des ressources déjà existantes (licences, ressources matérielles...) et, à ce titre, ne requiert pas l'investissement complémentaire d'une base multidimensionnelle.

Exemples de moteurs R-OLAP : Microsoft Analysis Services, Oracle 10g, MetaCube d'Informix et DSS Agent de MicroStrategy.

H-OLAP

Le H-OLAP est un Hybride entre le M-OLAP et le R-OLAP.

La structure multidimensionnelle d'un hypercube est utilisée pour les données agrégées. Lorsque l'accès à un niveau de détail élémentaire plus fin est nécessaire, des tables relationnelles classiques sont utilisées : c'est le mécanisme du drill through.

Exemple de moteur H-OLAP : Oracle OLAP, Microsoft Analysis Services

Références

Owen Kaser and Daniel Lemire, Attribute Value Reordering for Efficient Hybrid OLAP, In DOLAP'03, New Orleans, Louisiana, November 7, 2003.

S-OLAP

Plate-forme visuelle supportant l'exploration et l'analyse spatio-temporelle faciles et rapides des données selon une approche multidimensionnelle à plusieurs niveaux d'agrégation via un affichage cartographique tabulaire ou en diagramme statistique.

L'idée sous-jacente est que la représentation des données ne doit plus être tabulaire comme c'est le cas pour les bases de données relationnelles. On doit être capable de pouvoir présenter les données sous la forme que l'on souhaite.

L'Université Laval maintient une chaire sur S-OLAP. Il existe aussi un site spécialement dédié aux technologies SOLAP : spatialbi. Decigeo discute du SOLAP et une partie en expose une application en géomarketing.


Liens externes

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