Les OLAP (On-Line Analytical Processing) sont des outils de traitement de données qui permettent d’analyser et de manipuler des données multidimensionnelles. L’objectif principal des OLAP est de simplifier l’analyse des données en fournissant des réponses rapides et fiables aux questions complexes. Les OLAP permettent également de naviguer facilement et de manière intuitive dans les données, de les filtrer, de les trier, de les agréger et de les visualiser de différentes manières.
L’utilisation de bases OLAP est recommandée plutôt que de requêter directement les bases applicatives à la source pour plusieurs raisons. Tout d’abord, les OLAP permettent de répondre rapidement à des questions complexes en utilisant des données déjà agrégées, ce qui réduit le temps de réponse et améliore les performances du système. Ensuite, les OLAP permettent de manipuler les données de manière intuitive et facilement compréhensible par les utilisateurs, sans avoir besoin de compétences techniques avancées. Enfin, les OLAP permettent de réduire la charge sur les bases applicatives en stockant les données agrégées dans une base de données distincte.
L’entrepôt de données est une base de données centralisée qui stocke des données provenant de différentes sources pour permettre leur analyse et leur utilisation dans les processus décisionnels de l’entreprise. Le but de l’entrepôt de données est de fournir des données fiables, cohérentes et complètes aux utilisateurs, en évitant les redondances et les incohérences. L’entrepôt de données permet également de faciliter l’analyse des données en les organisant de manière logique et en les rendant facilement accessibles aux utilisateurs.
OLAP et OLTP (On-Line Transaction Processing) sont deux types de systèmes de traitement de données. OLAP est utilisé pour l’analyse de données multidimensionnelles, tandis que OLTP est utilisé pour la gestion de transactions en temps réel. Les systèmes OLTP sont conçus pour gérer des transactions en temps réel, telles que les enregistrements de ventes, les paiements, les réservations, etc. Les systèmes OLAP, quant à eux, sont conçus pour analyser des données agrégées, telles que les ventes par produit, les ventes par région, les ventes par date, etc.
Pour faire un mètre cube sur Excel, vous devez utiliser la fonction CUBE. La fonction CUBE permet d’extraire des données à partir d’un cube OLAP. Pour utiliser la fonction CUBE, vous devez tout d’abord créer une connexion vers le cube OLAP, puis sélectionner les dimensions et les mesures que vous souhaitez afficher dans le mètre cube. Vous pouvez également ajouter des filtres pour affiner les données affichées dans le mètre cube.
Pour faire un cube Excel, vous devez tout d’abord créer une connexion vers un cube OLAP en utilisant le Gestionnaire de connexions. Ensuite, vous pouvez créer un nouveau cube en sélectionnant les dimensions et les mesures que vous souhaitez inclure dans le cube. Vous pouvez également ajouter des filtres pour affiner les données affichées dans le cube. Une fois que vous avez créé le cube, vous pouvez l’utiliser pour afficher et analyser les données de manière interactive et intuitive.
L’autre terme fréquemment utilisé pour désigner l’hypercube dans le contexte des OLAP est « cube de données ».
On doit construire un système décisionnel pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et plus rapides en leur fournissant des informations précises et en temps réel sur les performances de leur entreprise. Le système décisionnel permet également d’analyser les tendances et les modèles dans les données, ce qui peut aider à identifier les opportunités et les défis futurs.
L’objectif principal de l’intégration de données est de rassembler des données provenant de différentes sources en un seul endroit, de manière à ce qu’elles puissent être utilisées de manière cohérente et efficace pour prendre des décisions commerciales importantes. Cela permet une meilleure analyse des données et une réduction des erreurs dues à des données incohérentes ou inexactes.
Un Data Warehouse est utilisé pour stocker et organiser de grandes quantités de données provenant de différentes sources afin de faciliter l’analyse et la prise de décision. Il permet également de consolider les données pour obtenir une vue d’ensemble de l’entreprise, ainsi que de préserver l’historique des données pour une analyse à long terme. En utilisant un Data Warehouse, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, leur prise de décision et leur compétitivité sur le marché.