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OLAP. Par Myriam Corrales Yaqueline Corrales INF7115 – Base de données Avril 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

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Presentation Transcript


  1. OLAP Par Myriam Corrales Yaqueline Corrales INF7115 – Base de données Avril 2004

  2. 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

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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

  6. ArchitecturesOLAP • 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 »

  7. ArchitecturesOLAP • Traitement des données OLAP : • SQL • Moteur de serveur multidimensionnel • Moteur multidimensionnel de client

  8. Matrice architecturale d’OLAP Source : http://www.olapreport.com/Architectures.htm

  9. Applications OLAP • L’analyse des parcours • Les Base de données de marketing • Rapports financiers et de consolidation

  10. Principaux fournisseurs de cette technologie Source : OLAP Report http://www.olapreport.com/market.htm

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

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

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

  14. Survol de quelques infrastructures OLAP proposées • Infrastructure LDOS et GDOS • Skalla • Data Warehousing and OLAP Technology • Portail de connaissance d’entreprise

  15. 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.

  16. 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

  17. 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.

  18. LDOS et GDOS (4)

  19. Skalla • Entrepôts de données adjacents gérés par un coordinateur • Skalla qui fait une traduction des requêtes OLAP spécifiés en utilisant l’algèbre relationnelle

  20. 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

  21. 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.

  22. 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.

  23. Data Warehousing and OLAP Technology (3)

  24. 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)

  25. 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.

  26. Portail de connaissance d’entreprise (3)

  27. 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.

  28. Conclusions • OLAP pour faire un accès efficace et l’analyse intelligent des données recueillis lors des transactions • Répandue dans l’industrie • Plusieurs infrastructures proposées

  29. Questions ?

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