Qu’est-ce que l’OLAP ?

L’intégration de l’OLAP aux entrepôts de données a permis aux analystes d’identifier bien plus vite des motifs et des relations, avec un niveau d’efficacité nettement supérieur. Mais l’OLAP, pour Online Analytical Processing, opère en coulisses. Vous pouvez donc être un·e analyste confirmé·e, travailler vos données dans un outil de business intelligence en bénéficiant de l’OLAP… sans forcément savoir ce que c’est ni à quel point c’est utile.

Dans cet article, nous allons voir ce qu’est l’OLAP et comment il fonctionne, afin que vous puissiez en mesurer toute la valeur. Pour un tour d’horizon approfondi du rôle de l’OLAP dans les bases de données, suivez notre cours Database Design, qui vous offrira une vision complète et fera de vous un·e expert·e, non seulement du concept d’OLAP, mais aussi de sa place dans l’écosystème des bases de données. 

Qu’est-ce que le traitement analytique en ligne (OLAP) ?

Vous êtes peut-être analyste senior, et vous vous demandez encore : qu’est-ce que l’OLAP, ou Online Analytical Processing ? En bref, l’OLAP est une technique de traitement des données qui a transformé notre manière d’analyser des volumes massifs d’informations. Comme l’OLAP est devenu un maillon essentiel de nos flux de données, il se peut que vous profitiez de ses avancées sans même vous en rendre compte.  

Avec l’OLAP, les analystes peuvent traiter rapidement des requêtes complexes pour convertir d’immenses jeux de données en insights actionnables — ceux que nos responsables nous demandent si souvent. L’OLAP permet une analyse multidimensionnelle : on observe des dimensions comme le temps, la géographie ou des catégories hiérarchiques, afin de révéler des tendances et des motifs difficiles à détecter à partir de simples tables, sans l’aide de l’OLAP.

OLAP. Source : CSUS coursework online

Voyons comment l’OLAP intervient dans la manipulation de grands volumes de données. L’atout majeur : vous pouvez effectuer ces opérations en temps réel. Retenez ces trois actions clés :

1. Extraire des vues spécifiques du jeu de données.
2. Explorer les détails fins pour une analyse poussée.
3. Agréger pour produire des synthèses de haut niveau.

Par exemple, l’OLAP nous aide à extraire les ventes par région, à descendre au niveau de détail pour analyser la performance de chaque magasin, puis à agréger l’ensemble pour dégager des tendances globales.

Qu’est-ce qu’un cube OLAP ?

Impossible de parler d’OLAP sans évoquer les cubes OLAP. Un cube OLAP, aussi appelé hypercube, est une structure de données qui permet une analyse rapide et multidimensionnelle de larges volumes, au-delà de ce que proposent les bases relationnelles. Ses caractéristiques clés :

1. Dimensions : elles représentent les axes d’analyse.
2. Mesures : ce sont les valeurs numériques à analyser.
3. Préagrégation : les données sont pré-calculées et stockées pour des requêtes rapides.
4. Hiérarchies : elles permettent d’explorer les niveaux de détail au sein des dimensions.
5. Performance de requête élevée : elles autorisent une analyse rapide de grands jeux de données.

En simplifiant, les cubes OLAP transforment nos tables, plates et bidimensionnelles (comme des feuilles de calcul), en structures à trois dimensions (ou davantage). Les cubes ajoutent des couches et des liens supplémentaires. Ils organisent les données pour répondre efficacement à des requêtes analytiques complexes et produire des rapports à très grande vitesse.  

Comment fonctionnent les systèmes OLAP

L’analyse de volumes importants de données multidimensionnelles commence par la collecte de données depuis diverses sources et leur stockage dans des entrepôts de données, puis par la création de cubes OLAP pour des requêtes rapides et efficaces. Voici un schéma pour situer l’OLAP dans l’ensemble :

Processus OLAP. Source : NetSuite

Collecte et stockage des données

Les données sont extraites de multiples sources, comme des bases transactionnelles et des systèmes externes. Elles subissent ensuite des transformations pour en garantir la qualité, puis sont chargées dans un entrepôt de données centralisé, optimisé pour les requêtes analytiques et la conservation historique.

Création des cubes OLAP

Les cubes OLAP sont des structures multidimensionnelles pré-calculées construites à partir des données de l’entrepôt. Ils organisent les données selon des dimensions et hiérarchies prédéfinies (p. ex. : temps, produit, localisation) et des mesures (p. ex. : ventes, quantités). Cette pré-calcul des agrégats est un élément central de l’OLAP : c’est lui qui permet des réponses quasi instantanées. Comme les cubes sont pré-agrégés à différents niveaux, nous accédons à des données synthétiques sans réécrire sans cesse la même requête SQL sur les données brutes.

Requêtage rapide et efficace

Les cubes OLAP facilitent l’accès rapide à des données synthétiques à différents niveaux de granularité. Vous exécutez des requêtes analytiques complexes sans impacter les systèmes sources et bénéficiez d’une exploration plus flexible. Voici quelques opérations OLAP clés à la disposition des analystes :

Opérations OLAP de base. Source : Wikimedia

• Roll-up : l’opération de roll-up synthétise les données pour offrir une vue moins détaillée. Par exemple, au lieu d’afficher les ventes par villes (Paris, Berlin, Madrid, Rome), un roll-up agrège ces données par régions, comme Europe de l’Ouest et Europe du Sud. 
• Drill-down : inverse du roll-up, le drill-down permet de descendre dans la hiérarchie afin de récupérer des informations de niveau inférieur. Par exemple, depuis des ventes annuelles, on peut descendre au niveau mensuel.
• Slice : l’opération de slice extrait un sous-ensemble spécifique selon une dimension. Par exemple, analyser les ventes d’une catégorie de produits donnée.
• Dice : le dice permet de sélectionner et d’analyser simultanément des données sur plusieurs dimensions. Par exemple, examiner les ventes de certains produits dans des régions précises sur une période donnée.
• Pivoter : l’opération de pivot fait « tourner » le cube OLAP selon une dimension. Un·e analyste souhaitant explorer un graphique avec une autre configuration peut pivoter les données via des actions de glisser-déposer dans une interface graphique.

Les différents types de systèmes OLAP

Il existe plusieurs types de systèmes OLAP, avec des usages et des avantages distincts. Résumons-les dans un tableau.

OLAP vs OLTP

Après ce tour des différents types d’OLAP, comparons OLAP et OLTP. Contrairement à l’OLAP, l’OLTP, pour Online Transaction Processing, est conçu pour le traitement transactionnel et non pour l’analyse. L’OLAP se concentre sur l’analyse et l’interrogation des données, tandis que l’OLTP vise le traitement des transactions en temps réel et l’intégrité des données dans les bases opérationnelles.

De manière générale, l’OLAP traite des requêtes complexes pour aider les entreprises à décider plus justement. Un système OLTP gère les opérations du quotidien pour maintenir l’intégrité des données et alimenter diverses applications (saisie de commande, gestion des stocks, etc.).

Plus précisément, en termes d’ingénierie et d’architecture de données, l’OLAP utilise un modèle multidimensionnel avec un schéma dénormalisé, idéal pour des requêtes rapides et des charges de lecture élevées. L’OLTP, lui, repose sur un modèle relationnel normalisé, optimisé pour des charges d’écriture importantes afin d’assurer la cohérence des transactions en temps réel. Résumons les différences dans un tableau :

Les bénéfices de l’OLAP

Passons en revue les principaux atouts de l’OLAP, dont certains ont déjà été évoqués. 

• Analyse plus rapide : l’OLAP accélère l’interrogation et l’analyse de gros volumes, réduisant le temps nécessaire pour produire rapports et insights. Les décisions peuvent ainsi être prises au bon moment sur la base des données disponibles.
• Accessible aux non-techniciens : l’OLAP rend l’analyse plus abordable, même sans expertise avancée des bases de données. Les analystes en devenir peuvent réaliser des calculs et rapports complexes sans maîtriser des usages techniques poussés.
• Vision unifiée : l’OLAP permet de piloter marketing, finance, production, etc., sur une plateforme unique. Cette vue intégrée aide les managers à comprendre le contexte global et à traiter les sujets plus efficacement.
• Traitement de requêtes complexes : les systèmes OLAP gèrent des requêtes impliquant de multiples dimensions et de très grands volumes. Cela facilite des analyses fines, difficiles voire impossibles avec des outils traditionnels de traitement des données.

Mettre en œuvre une solution OLAP

Voici les facteurs clés à considérer lors du déploiement d’une solution OLAP dans votre organisation :

1. Besoins métier : définir clairement les objectifs et besoins analytiques.
2. Sources de données : identifier et intégrer les sources pertinentes.
3. Scalabilité : s’assurer que la solution grandit avec les volumes de données.
4. Ergonomie : choisir des outils adaptés au niveau technique des utilisateurs.
5. Intégration : vérifier la compatibilité avec les systèmes en place.
6. Coûts : évaluer le coût total de possession, licences et maintenance incluses.

Parmi les outils les plus répandus avec des capacités OLAP : IBM Cognos et Oracle OLAP. Ils proposent divers modules d’analytique avancée pour répondre à des besoins variés. 

Pour conclure

Comme nous l’avons vu, l’OLAP transforme des données brutes en insights activables grâce à l’analyse multidimensionnelle et à des requêtes rapides. Pour renforcer votre maîtrise du traitement et de l’analyse de données, explorez nos cours Database Design, Data Warehousing Concepts et Introduction to Data Engineering. 

Et si vous vous intéressez à l’OLAP, vous travaillez sans doute avec SQL. DataCamp propose de nombreux cours et parcours de compétences SQL pour progresser, notamment notre parcours SQL for Database Administrators, le cours Introduction to Relational Databases in SQL, et le projet Data-Driven Decision Making in SQL.