OLTP vs OLAP : Guide du débutant pour les systèmes de données

OLTP vs. OLAP : Différences

Jusqu'à présent, nous avons défini l'OLAP et l'OLTP, et nous savons qu'ils traitent tous deux des données, mais enquoi sont-ils différents ? Cette section présente les principales différences entre les deux.

Objectif et utilisation

Comme indiqué précédemment, lessystèmes OLTP sont optimisés pour gérer des tâches opérationnelles en temps réel telles que le placement des commandes, la mise à jour des stocks et la gestion des clients. Ils sont conçus pour un traitement à grande vitesse, permettant de gérer un grand nombre de courtes transactions en ligne. Les exemples les plus courants sont les systèmes de points de vente (POS), les applications bancaires pour les transferts de fonds et les systèmes de gestion de la relation client (CRM).

Les systèmes OLAP sont conçus pour l'analyse de données complexes et l'aide à la décision. Ils regroupent et traitent des données historiques et multidimensionnelles, aidant les organisations à identifier des modèles, des tendances et des idées. Parmi les exemples typiques, on peut citer les entrepôts de données, les tableaux de bord de veille stratégique et les outils d'analyse prédictive utilisés pour les prévisions, l'analyse des performances de vente et l'évaluation des tendances du marché.

Pour une intelligence économique efficace, il est important d'évaluer différentes plateformes de BI et d'analyse afin de choisir celle qui convient le mieux à vos systèmes OLAP.

Types de données et complexité

Les systèmes OLTP traitent des données transactionnellescourantes qui sont généralement détaillées, opérationnelles et bien structurées. Il s'agit de données telles que les ventes individuelles, les détails sur les clients ou les transactions de paiement. L'accent est mis sur le maintien de l'intégrité et de la cohérence des données, avec un minimum de redondance, afin de permettre des mises à jour et des recherches rapides.

D'autre part, les systèmes OLAP travaillent avec des données historiques, agrégées ou résumées qui sont souvent plus verbeuses et diversifiées. Ces données sont optimisées pour l'analyse plutôt que pour le traitement en temps réel. Elles comprennent des mesures telles que les tendances des ventes, les prévisions de revenus ou les modèles de comportement des clients et couvrent souvent une grande variété de types et de formats de données, y compris des données numériques, catégorielles et même des données non structurées pour des analyses avancées.

Types et fréquence des requêtes

Les systèmes OLTP traitent des requêtes qui sont normalement courtes, simples et conçues pour une exécution rapide. En voici quelques exemples :

• INSERT INTO orders (order_id, customer_id, product_id, quantity, order_date) VALUES (1234, 567, 890, 2, '2024-12-16');
• UPDATE inventory SET stock = stock - 2 WHERE product_id = 890;
• SELECT customer_name, email FROM customers WHERE customer_id = 567;

Les systèmes OLAP traitent des requêtes peu fréquentes mais complexes afin de découvrir des informations grâce à une analyse complète des données. Ces requêtes impliquent souvent des agrégations, des jointures et des dimensions multiples. En voici quelques exemples :

• SELECT product_category, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data WHERE year = 2024 GROUP BY product_category ORDER BY total_sales DESC;
• SELECT customer_region, AVG(order_value) AS avg_order_value FROM customer_orders WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31' GROUP BY customer_region;
• WITH sales_growth AS ( SELECT year, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data GROUP BY year ) SELECT a.year, (a.total_sales - b.total_sales) / b.total_sales * 100 AS yoy_growth FROM sales_growth a JOIN sales_growth b ON a.year = b.year + 1;

Conception du système et schéma

Les systèmes OLTP sont construits avec schémas normalisés (par ex, troisième forme normale) afin de minimiser la redondance, de maintenir la cohérence des données et de garantir l'efficacité des mises à jour et des insertions.

La normalisation organise les données dans des tableaux apparentés afin d'éviter les doublons, ce qui facilite l'application de l'intégrité des données. Par exemple, les coordonnées des clients sont stockées dans un tableau, et leurs commandes dans un autre, liés par une clé unique. Cette conception est idéale pour les flux de travail transactionnels, mais peut nécessiter des jointures multiples pour les requêtes complexes.

Les systèmes OLAP sont conçus avec schémas dénormaliséstels que le schéma en étoile ou le schéma Snowflake, afin d'optimiser les performances des requêtes et de simplifier l'analyse des données.

La dénormalisation réduit le nombre de jointures requises pour les requêtes, ce qui améliore les performances des charges de travail analytiques. En outre, l'OLAP s'appuie souvent sur des cubes OLAP pour préagréger et organiser les données sur plusieurs dimensions (par exemple, le temps, la région, la catégorie de produits), ce qui permet de parcourir et de découper les données de manière rapide et intuitive. Ces schémas sont mieux adaptés aux opérations nécessitant beaucoup de lecture, telles que l'analyse des tendances et l'établissement de rapports.

Considérations sur les performances

Les systèmes OLTP privilégient des temps de réponse minimaux afin de garantir un retour d'information en temps quasi réel aux utilisateurs effectuant des transactions telles que la passation de commandes, la mise à jour d'enregistrements ou le traitement de paiements. L'accent est mis sur une faible latence et une grande disponibilité, souvent obtenues grâce à une indexation optimisée, des mécanismes de mise en cache et une gestion efficace de la concurrence.

Inversement, les systèmes OLAP sont conçus pour traiter des requêtes à grande échelle et à forte intensité de ressources qui analysent de vastes ensembles de données. L'accent est mis sur le débit plutôt que sur la latence, car ces requêtes impliquent souvent l'agrégation et le traitement de milliards de lignes à travers de multiples dimensions. 

Pour gérer les demandes de calcul, les systèmes OLAP exploitent le traitement parallèle, le stockage en colonnes et les architectures distribuées. Cette conception permet d'effectuer des tâches telles que le calcul de tendances pluriannuelles, la génération de rapports complexes ou l'exécution de modèles prédictifs, lorsque l'objectif est la précision et l'exhaustivité plutôt qu'un retour d'information immédiat.

Exigences en matière de matériel

Les systèmes OLTP bénéficient de processeurs multicœurs pour le traitement parallèle, d'un stockage sur disque à grande vitesse (par exemple, des disques SSD) et d'une mémoire importante pour garantir des temps de réponse rapides. La fiabilité du réseau est également essentielle, car ces systèmes fonctionnent souvent dans des environnements distribués où les temps d'arrêt peuvent perturber les activités de l'entreprise.

Les systèmes OLAP nécessitent des processeurs très performants, de grandes capacités de mémoire pour le traitement en mémoire, et des solutions de stockage massives, telles que des entrepôts de données évolutifs ou un stockage basé sur le cloud. Les systèmes OLAP bénéficient également de cadres informatiques distribués et de l'accélération GPU pour des tâches telles que l'exécution d'agrégations complexes, d'analyses multidimensionnelles et de charges de travail d'apprentissage automatique sur des ensembles de données massifs.

OLTP vs. OLAP : Un résumé

Le tableau suivant résume les différences entre OLTP et OLAP pour une comparaison côte à côte :

Cas d'utilisation OLTP et OLAP

Comme nous l'avons vu plus haut, l'OLTP et l'OLAP ont des cas d'utilisation uniques. Cette section aborde quelques autres cas d'utilisation de ces systèmes, ainsi que des exemples permettant de consolider les concepts.

Cas d'utilisation OLTP

• Systèmes de gestion hospitalière :  Les systèmes OLTP alimentent les bases de données des hôpitaux qui gèrent l'inscription des patients, la prise de rendez-vous et les mises à jour en temps réel des dossiers médicaux des patients. Par exemple, lorsqu'un médecin prescrit des médicaments, le système met à jour le dossier du patient et communique avec la pharmacie pour vérifier les stocks.
• Commerce de détail et gestion de la chaîne d'approvisionnement :  Dans le commerce de détail, les systèmes OLTP contrôlent en temps réel les niveaux de stocks, le traitement des commandes et les communications avec les fournisseurs. Par exemple, lorsqu'un client effectue un achat en ligne, le système met à jour l'inventaire, traite le paiement et génère un ordre d'expédition.
• Services bancaires et financiers : Les systèmes OLTP sont utilisés pour le traitement des transactions en temps réel dans les distributeurs automatiques de billets, les services bancaires en ligne et les passerelles de paiement. Par exemple, lorsqu'un client transfère de l'argent, le système débite immédiatement un compte et en crédite un autre tout en maintenant l'intégrité de la transaction.
• Plates-formes de commerce électronique : Les systèmes OLTP permettent de gérer en temps réel les connexions des utilisateurs, les mises à jour des paniers, le suivi des commandes et le traitement des paiements sur les sites de commerce électronique, garantissant ainsi une expérience utilisateur fluide et réactive.

Cas d'utilisation OLAP

• Analyse des soins de santé :  Les systèmes OLAP analysent les données des patients pour identifier les tendances, telles que les épidémies ou l'efficacité des traitements. Par exemple, les hôpitaux peuvent utiliser OLAP pour étudier les données historiques sur les admissions de patients pendant la saison flu et prévoir les besoins futurs en ressources. L'analyse des données des patients nécessite une préparation minutieuse des ensembles de données, une compétence mise en avant dans des projets tels que Customer Analytics : Préparation des données pour la modélisation.
• Analyse de l'efficacité opérationnelle : Les fabricants utilisent OLAP pour optimiser les processus de production. En analysant les données historiques de production, ils peuvent identifier les goulets d'étranglement, prévoir les besoins de maintenance et améliorer l'efficacité du flux de travail, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts.
• Analyse des ventes et du marketing : Les équipes utilisent des systèmes OLAP pour analyser les tendances des ventes, la segmentation de la clientèle et l'efficacité des campagnes. Par exemple, un outil OLAP peut comparer les recettes d'une année sur l'autre dans les différentes régions afin d'identifier les marchés ou les lignes de produits les plus performants.
• Planification et prévisions financières : Les organisations utilisent l'OLAP pour la planification budgétaire, l'analyse de la rentabilité et l'évaluation des risques. Par exemple, une entreprise peut utiliser l'OLAP pour analyser les données historiques relatives aux dépenses et prévoir les modèles de dépenses futurs afin de s'aligner sur les objectifs de l'entreprise.

Exemples de systèmes OLTP et OLAP de premier plan

Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des systèmes les plus utilisés dans chaque catégorie :

Systèmes OLTP

1. MySQL: Une base de données relationnelle populaire à code source ouvert, largement utilisée pour gérer les données transactionnelles dans les applications de commerce électronique et les systèmes de gestion de contenu.
2. Oracle Database: Connu pour sa fiabilité et son évolutivité, il prend en charge les opérations OLTP à haut rendementnce dans des secteurs tels que la finance et la santé. L'apprentissage d'Oracle SQL peut améliorer votre capacité à gérer efficacement ces bases de données.
3. PostgreSQL: Une base de données open-source avec une forte conformité ACID, idéale pour les systèmes transactionnels en temps réel tels que la banque et la logistique.
4. Microsoft SQL Server: Une plateforme de base de données robuste offrant une haute disponibilité et des performances optimisées pour les charges de travail transactionnelles telles que les systèmes ERP.

Systèmes OLAP

1. Amazon Redshift: Un entrepôt de données basé sur le cloud conçu pour exécuter des requêtes OLAP complexes sur des ensembles de données massifs, populaire dans les industries axées sur l'analyse.
2. Google BigQuery: Un entrepôt de données sans serveur et hautement évolutif qui excelle dans le traitement rapide de requêtes analytiques à grande échelle.
3. Microsoft Azure Analysis Services: Fournit des capacités OLAP de niveau entreprise, permettant aux entreprises de créer des modèles multidimensionnels pour des analyses avancées.
4. Snowflake: Une plateforme de données basée sur le cloud connue pour sa flexibilité, son évolutivité et sa prise en charge des requêtes de type OLAP, ce qui la rend idéale pour l'entreposage de données et l'analyse.

Une vue d'ensemble des types de bases de données peut vous aider à comprendre comment les différents systèmes prennent en charge les architectures OLTP et OLAP.

OLTP et OLAP peuvent-ils fonctionner ensemble ?

La réponse est oui ! Dans la pratique, j'ai souvent constaté qu'ils étaient combinés.

L'intégration des systèmes OLTP et OLAP permet aux équipes de faire le lien entre les opérations en temps réel et les analyses stratégiques.

Voici quelques avantages de la combinaison de ces systèmes :

Amélioration de la prise de décision

Lorsque les systèmes OLTP et OLAP fonctionnent ensemble, les équipes peuvent rationaliser les opérations tout en extrayant des informations précieuses de leurs données. Par exemple, une entreprise de commerce électronique peut utiliser l'OLTP pour suivre en direct les transactions de stock et de commande et tirer parti de l'OLAP pour analyser les tendances d'achat, les préférences des clients et les demandes saisonnières. Cette combinaison permet aux décideurs de réagir rapidement aux changements en temps réel tout en planifiant des stratégies à long terme basées sur des analyses solides.

Gestion des données de bout en bout

L'OLTP assure le traitement des transactions quotidiennes, en maintenant les données opérationnelles exactes et à jour. L'OLAP, quant à lui, agrège et analyse ces données afin de fournir une vue d'ensemble des performances de l'entreprise. Ensemble, ils forment un pipeline complet de gestion des données, où les données transactionnelles brutes sont transformées en informations exploitables sans interventions manuelles.

Un temps de réponse plus rapide

Au lieu de transférer manuellement les données des systèmes transactionnels vers les plateformes analytiques, les équipes peuvent automatiser le processus, ce qui permet d'obtenir des informations en temps voulu. Une entreprise de logistique, par exemple, peut suivre l'état des expéditions grâce à l'OLTP et analyser les performances de livraison et les goulets d'étranglement à l'aide de tableaux de bord OLAP.

Amélioration de l'expérience client

Grâce à des systèmes intégrés, les entreprises peuvent fournir des services personnalisés en combinant des données clients en temps réel et des informations analytiques. Par exemple, un service d'abonnement pourrait utiliser l'OLTP pour surveiller l'activité de l'utilisateur (par exemple, les vidéos regardées ou les articles lus) et l'OLAP pour générer des recommandations basées sur le comportement et les tendances passés. Cette intégration se traduit par une expérience plus attrayante et plus personnalisée pour les utilisateurs.

En fin de compte, l'intégration efficace des systèmes OLTP et OLAP nécessite une stratégieglobale en matière de données.

Conclusion

L'OLTP et l'OLAP jouent des rôles distincts mais tout aussi importants dans la gestion des données. Les systèmes OLTP gèrent les flux de travail opérationnels, tandis que les systèmes OLAP aident à transformer les données en informations exploitables.

Si vous souhaitezmieux comprendre les plateformes de données et en savoir plus sur ces paradigmes, je vous recommande de consulter ces ressources de DataCamp :

• ELT vs ELT
• Concepts d'entreposage de données
• Conception de la base de données
• Comprendre l'architecture moderne des données