Analyse multidimensionnelle
Pour assurer une analyse efficace des données se trouvant dans les entrepôts, ces derniers sont modélisés sous forme multidimensionnelle. Cette modélisation représente les données sous formes de points dans un espace à plusieurs dimensions (appelé cube ou hypercube de données). Cette modélisation permet l’expression d’analyse en ligne (OLAP) multidimensionnelles. [TOURNIER 2007]
1. Définition
On-Line Analytical Processing est une : « Activité globale de requêtage et de présentation de données textuelles et numériques contenues dans l’entrepôt de données. C’est un style d’interrogation spécifiquement dimensionnel » [KIMBALL 2005]
2. Objectifs d’analyse OLAP
Les outils OLAP permettent de traiter les données, de les afficher sous forme de cubes multidimensionnels et de naviguer sur ces dimensions en utilisant des opérations de navigation multiples [BELLACHE et al, 2014].
Exemple : La Figure 9 montre un cube d’analyse des activités d’une chaîne de revendeurs informatiques. Les indicateurs d’analyse liés au métier de vente de cette chaîne sont : « la quantité » et « le montant de vente ».
On peut analyser ces indicateurs selon trois dimensions : les magasins de ventes, les Dates de ventes et les Produits vendus. Chaque dimensions est constitué de plusieurs niveaux de détails ce qui assure une analyse détaillée de l’activité.
Pour assurer une analyse efficace des données se trouvant dans les entrepôts, ces derniers sont modélisés sous forme multidimensionnelle. Cette modélisation représente les données sous formes de points dans un espace à plusieurs dimensions (appelé cube ou hypercube de données). Cette modélisation permet l’expression d’analyse en ligne (OLAP) multidimensionnelles. [TOURNIER 2007]
1. Définition
On-Line Analytical Processing est une : « Activité globale de requêtage et de présentation de données textuelles et numériques contenues dans l’entrepôt de données. C’est un style d’interrogation spécifiquement dimensionnel » [KIMBALL 2005]
2. Objectifs d’analyse OLAP
Les outils OLAP permettent de traiter les données, de les afficher sous forme de cubes multidimensionnels et de naviguer sur ces dimensions en utilisant des opérations de navigation multiples [BELLACHE et al, 2014].
Exemple : La Figure 9 montre un cube d’analyse des activités d’une chaîne de revendeurs informatiques. Les indicateurs d’analyse liés au métier de vente de cette chaîne sont : « la quantité » et « le montant de vente ».
On peut analyser ces indicateurs selon trois dimensions : les magasins de ventes, les Dates de ventes et les Produits vendus. Chaque dimensions est constitué de plusieurs niveaux de détails ce qui assure une analyse détaillée de l’activité.
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