OLAP

OLAP

Par Myriam CorralesYaqueline Corrales

INF7115 – Base de donnéesAvril 2004

Plan de présentation Description de l’architecture de la

technologie OLAP Caractéristiques des applications conforme

OLAP selon le OLAP Report Architectures OLAP Applications OLAP Principaux fournisseurs de cette technologie Parts de marché d’OLAP Description des quelques infrastructures

proposées afin d’améliorer sa performance

Description de l’architecture OLAP

Méthode d'analyse représentée par un cube et basée sur des vues de données multidimensionnelles

fonctionnalités : Présenter une vue des données

multidimensionnelle et logique à l'utilisateur sans des conditions quant à la façon dont les données sont stockées.

Faire des prévisions, dépister des tendances, et exécuter d'autres analyses complexes.

Permettre aux utilisateurs de se déplacer d'une requête à l'autre et obtenir des résultats rapidement et facilement.

Caractéristiques des applications conforme OLAP selon OLAP Report

Rapide : le système devrait répondre aux utilisateurs généralement dans environ cinq secondes

Analyse : le système doit être en mesure de faire face à n’importe quelle logique d’affaires et réaliser des analyses statistiques appropriées à l’application et à l’utilisateur.

Partage : le système doit mettre en application toutes les exigences de sécurité pour la confidentialité.

Caractéristiques des applications conforme OLAP selon OLAP Report

Multidimensionnelle : Le système doit fournir une vue conceptuelle multidimensionnelle des données y compris le support aux hiérarchies simples et multiples

Information: elle comprend toutes les données et les informations dérivées requises

Architectures OLAP Organisation de données (Data

staging) : Zone de stockage temporaire impliquant souvent la duplication des données

Stockage des données actives d’OLAP « Storing active OLAP data » Base de données relationnelle base de données multidimensionnelle Les fichiers basé client « Client-based files »

Architectures OLAP

Traitement des données OLAP : SQL Moteur de serveur multidimensionnel Moteur multidimensionnel de client

Matrice architecturale d’OLAP

Multidimensional data storage options

Multidimensional processing options RDBMS

Multidimensional database server Client files

Multi-pass SQL

1 Cartesis Magnitude MicroStrategy

Multidimensional server engine

2 Crystal Holos (ROLAP mode) Hyperion Essbase Longview Khalix Speedware Media/MR Microsoft Analysis Services Oracle Express (ROLAP mode) Oracle OLAP Option (ROLAP mode) Pilot Analysis Server WhiteLight

4 SAS CFO Vision Crystal Holos Comshare Decision Hyperion Essbase Oracle Express Oracle OLAP Option AW Gentia Microsoft Analysis Services PowerPlay Enterprise Server Pilot Analysis Server Applix TM1

Client multidimensional engine

3 Oracle Discoverer

5 Comshare FDC Dimensional Insight Hyperion Enterprise Hyperion Pillar

6 Hyperion Intelligence BusinessObjects Cognos PowerPlay Personal Express TM1 Perspectives

Source : http://www.olapreport.com/Architectures.htm

Applications OLAP L’analyse des parcours Les Base de données de marketing Rapports financiers et de

consolidation

Principaux fournisseurs de cette technologie

2003 (preliminary

figures) 2002 2001 2000

Vendor Market position

Share (%)

Market position

Share (%)

Market position

Share (%)

Market position

Share (%)

Microsoft 1 26.1% 1 24.4% 2 21.1%

3 11.5%

Hyperion Solutions (incl Brio)

2 21.9% 2 23.3% 1 24.0%

1 27.4%

Cognos (incl Adaytum)

3 14.2% 3 14.7% 3 13.7%

2 13.5%

Business Objects (incl Crystal)

4 7.7% 4 7.4% 4 7.6% 6 7.4%

MicroStrategy

5 6.2% 5 5.4% 6 6.8% 5 9.1%

SAP 6 5.8% 6 5.2% 7 5.4% 8 2.9%

Oracle 7 4.0% 7 4.7% 5 7.0% 4 9.9%

Cartesis 8 3.1% 9 2.6% 9 2.4% 11 2.2%

Applix 9 3.0% 8 2.6% 8 2.5% 7 3.0%

MIS AG 10 3.0% 12 2.1% 11 2.1% 12 2.1%

Geac 11 2.0% 10 2.2% 10 2.3% 10 2.5%

SAS Institute

12 0.9% 13 1.1% 13 1.2% 13 1.6%

Source : OLAP Report http://www.olapreport.com/market.htm

Parts de marché d’OLAP

Figure 1: Consolidation du marche de OLAP. Ce diagramme montre que le marché d'OLAP réduisait en fragments jusqu'en 1999, mais s’est consolidé depuis, avec un marché en 2003 étant plus consolidé qu'en n'importe quelle autre année dans la dernière décennie.


Parts de marché d’OLAP (2)

Figure 2 : Taille du marché d’OLAP OLAP report estime que tout le marché mondial d'OLAP, y compris des services d'exécution, était de environ $1 milliards de 1996, $1.4 milliards de 1997, $2bn en 1998, $2.5bn en 1999, $3bn en 2000, $3.3bn en 2001, $3.5bn en 2002 et $3.7bn en 2003. Ceci montré un taux de croissance de 40 pour cent au cours des quatre années jusqu'en 1997, mais s'est étonnamment développé près plus de 45 pour cent en 1998


Parts de marché d’OLAP(3)

Figure 3 : Tendance estimé du partage du marché mondial OLAP. Les chiffres incluent le serveur d'OLAP, le logiciel client, et les applications OLAP


Survol de quelques

infrastructures OLAP proposées Infrastructure LDOS et GDOS Skalla Data Warehousing and OLAP

Technology Portail de connaissance

d’entreprise

LDOS et GDOS Infrastructure conçue et prototypée aux

laboratoires HP afin de supporter l’intelligence des affaires et du commerce électronique.

Infrastructure d’entrepôt de données distribué et coopératif avec le but principale de de pouvoir faire une analyse complète des habitudes des clients et générer des règles d’association très significatives pour les études de marché.

LDOS et GDOS (2) Cette infrastructure est composée de multiples

stations Data-warehouse/OLAP locaux appelés LDOS et de stations Data-warehouse/OLAP globales, appelées GDOS.

Chaque LDOSs contient un entrepôt de données et un ou plusieurs serveurs OLAP. L’information qu’ils obtiennent est envoyée au GDOS.

Les GDOS assemble l’information analysée par les LDOSs et génère une connaissance plus complète de l’information. Il contient un entrepôt de données global et un ou plusieurs serveurs OLAP

LDOS et GDOS (3)L’infrastructure proposée devrait offrir en

plus : des règles d'association d’étendue, qui

peuvent être basées sur les éléments différents, tel que les transactions ou les clients;

les règles d'association avec des articles en commun;

et les règles d'association fonctionnelles.

LDOS et GDOS (4)

Skalla Entrepôts de données adjacents

gérés par un coordinateur Skalla qui fait une traduction des

requêtes OLAP spécifiés en utilisant l’algèbre relationnelle

Skalla (2)Skalla fonctionne comme suit : chaque site local exécute quelques calculs et

communique les résultats au coordinateur; Le coordinateur synchronise les résultats et

les communique aux autres sites.

Skalla inclut plusieurs optimisations exprimées en algèbre et qui sont facilement intégrées dans le query optimizer

Data Warehousing and OLAP Technology L’architecture des entrepôts de données

inclut les outils nécessaires pour traiter, transformer et intégrer les données, et pour mettre à jour les données périodiquement.

Les données des entrepôt de données et les données corrompues sont conservées et gérées par un ou plusieurs serveurs.

Finalement, il a un dépôt de gestion des méta-données et les outils nécessaires pour l’administration du système.

Data Warehousing and OLAP Technology (2)Outils et utilités proposés Data Cleaning : Les anomalies des données

doivent être détectés et corrigés. Pour ce faire, trois outils sont proposés : Les outils de migration des données, les outils d’assemblage des données et les outils de purification des données.

Chargement dans l’entrepôt de données Rafraîchissement. Deux techniques sont

utilisées : l’expédition des données et l’expédition des transactions.

Data Warehousing and OLAP Technology (3)

Portail de connaissance d’entreprise Interface usager permettant de faire connaître la

gestion de l’entreprise ou le système de mémoire organisationnelle (OMS).

Composants: Applications opérationnelles d’un système OLAP

d’accès aux données dans un entrepôt de données

Système de récupération d'information pour chercher des documents dans une base de documents corporatifs.

Système d’information géographique (GIS)

Portail de connaissance d’entreprise (2)Infrastructure proposée: Couche du dépôt de mémoire : inclut toutes

les données entreposées ensembles pour construire la base de connaissance de l’entreprise;

Couche de connaissance administrative : contient les composants logiciels qui sont utilisées pour accéder et interpréter les différentes sources de données;

Couche de présentation: responsable du transport de l’information vers l’usager.

Portail de connaissance d’entreprise (3)

Portail de connaissance d’entreprise (4) Cette approche assume que les systèmes

individuels utilisent les méta-données pour faire ses recherches plutôt que de faire de recherches individuelles

Pour la recherche d’information, des requêtes représentant les mots clés recherchés sont d’une nature incertaine. La recherche retourne une liste de documents où l’usager peut regarder le plus pertinent en premier.

Conclusions OLAP pour faire un accès efficace

et l’analyse intelligent des données recueillis lors des transactions

Répandue dans l’industrie Plusieurs infrastructures proposées

Questions

?

Documents

OLAP