Dédicace
Nous dédions ce modeste travail à tous ceux qui nous ont aidés.
A nos pères :
En témoigne de nos sincères gratitudes pour leurs efforts et leurs sacrifices qu’ils ont consentis pour nos familles et l’accomplissement de nos études.
A nos mères :
Nous espérons qu’elles le trouvent une récompense de tous les sacrifices qu’elles ont effectuées pour nous.
A nos frère et sœurs :
Pour leurs amours et réconforts
A tous nos amis :
En témoignage de notre amitié et notre attachement.
Béchir Ayari & Mohamed Chaawa
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Remerciements
Nous nous devons maintenant de remercier nos parents pour nous avoir nous avoir poussées à
faire
les
efforts nécessaires
et permis de développer
le goût du défi.
Grâce à eux, nous avons appris beaucoup sur l’attitude positive à avoir dans la vie, sur l’utilité
de la curiosité et sur l’importance de la famille.
La réalisation de ce travail doit beaucoup à Madame Nadia ESSOUSSI et Monsieur Chiheb
Eddine Ben N’Cir, nos encadreurs de Stage, pour l’encadrement sérieux et leurs conseils
précieux, leurs soutiens, leurs disponibilités, leurs patiences, leurs collaborations étroites dans
laquelle nous avons travaillés et leurs aides précieuses qui nous ont permis de mener à bien
ces travaux.
Nous adressons également nos chaleureux remerciements à tous nos collègues pour leurs
conseils, leurs amitiés et leurs bonnes humeurs et qui nous ont beaucoup encouragés durant
nos travaux.
Nous remercions tous ceux qui ont contribué de près ou de loin à la réalisation de ce travail.
Béchir Ayari & Mohamed Chaawa
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Table des matières
DEDICACE ....................................................................................................... 1
REMERCIEMENTS .......................................................................................... 2
TABLE DES MATIERES .................................................................................. 3
LISTE DES FIGURES ....................................................................................... 6
LISTE DES TABLEAUX .................................................................................. 7
INTRODUCTION GENERALE ........................................................................ 8
CHAPITRE 1 : CONCEPTS DE BASE DU BUSINESS INTELLIGENCE .... 10
INTRODUCTION ........................................................................................................................... 10 1. 2. DEFINITION DU BUSINESS INTELLIGENCE .................................................................................. 10 3. DIFFERENCES ENTRE LES SYSTEMES OPERATIONNELS ET DECISIONNELS .................................. 10 4. LES ETAPES DE L’ANALYSE DECISIONNELLE .............................................................................. 11 4.1. La collecte .......................................................................................................... 12 4.2. L'intégration ....................................................................................................... 12 4.3. La diffusion ........................................................................................................ 13 4.4. La restitution ...................................................................................................... 13 5. LES CONCEPTS DECISIONNELS .................................................................................................... 14 5.1. ExtractTransformLoad (ETL) ............................................................................. 14 5.2. DataWarehouse et DataMart ............................................................................... 14 5.3. Analyse multidimensionnelle .............................................................................. 15 5.4. Générateur d’état ................................................................................................ 18 5.5. Datamining ......................................................................................................... 19 6. CONCLUSION .............................................................................................................................. 20
CHAPITRE 2 : COMPARAISON DES OUTILS OPEN SOURCE ................. 21
1. INTRODUCTION ........................................................................................................................... 21 2. LES OUTILS D’EXTRACT TRANSFORM LOAD ............................................................................. 21 2.1. Clover.ETL ......................................................................................................... 21 2.2. Pentaho Data Integration ..................................................................................... 21 2.3. Talend Open Studio ............................................................................................ 22 3. LES OUTILS DE DATA WAREHOUSE ........................................................................................... 23 3.1. MySQL .............................................................................................................. 23 3.2. PostgreSQL ........................................................................................................ 23 4. LES OUTILS D’ANALYSE MULTIDIMENSIONNELLE ..................................................................... 25 4.1. Serveurs OLAP ................................................................................................... 25 4.2. Clients OLAP ..................................................................................................... 26
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5. LES GENERATEURS D’ETAT ........................................................................................................ 28 JasperReport ....................................................................................................... 28 5.1. 5.2. JfreeReports ........................................................................................................ 28 5.3. BIRT .................................................................................................................. 29 6. LES SOLUTIONS BUSINESS INTELLIGENCE ................................................................................ 30 6.1. La solution Pentaho ............................................................................................ 31 6.2. La solution SpagoBI ........................................................................................... 31 6.3. Comparatif des plateformes Pentaho et SpaogoBI ............................................... 32 7. LA SOLUTION BUSINESS INTELLIGENCE RETENUE ..................................................................... 34 8. CONCLUSION .............................................................................................................................. 36
CHAPITRE 3 : CONCEPTION DE LA PLATEFORME MAGPIE ................. 37
1. INTRODUCTION ........................................................................................................................... 37 2. CONCEPTION DU SYSTEME ......................................................................................................... 37 2.1. L’administrateur du système ............................................................................... 38 2.2. Le développeur ................................................................................................... 39 2.3. Le président directeur général ............................................................................. 40 2.4. Le directeur financier .......................................................................................... 40 2.5. Le directeur commercial ..................................................................................... 41 2.6. Le responsable GRH ........................................................................................... 41 2.7. Le directeur de production .................................................................................. 42 3. CONCEPTION BUSINESS INTELLIGENCE ...................................................................................... 45 3.1. Définition des objectifs ....................................................................................... 45 3.2. Construction du tableau de bord .......................................................................... 46 3.3. Choix des indicateurs .......................................................................................... 46 3.4. Collecte des informations .................................................................................... 47 3.5. Système du tableau de bord ................................................................................. 64 4. CONCLUSION .............................................................................................................................. 65
CHAPITRE 4 : REALISATION DE LA PLATEFORME MAGPIE ................ 65
1. INTRODUCTION ........................................................................................................................... 66 2. ENVIRONNEMENT MATERIEL UTILISE ........................................................................................ 66 3. ENVIRONNEMENT LOGICIEL UTILISE .......................................................................................... 66 3.1. Le progiciel de gestion intégré Microsoft Dynamics NAV ................................. 66 3.2. Les systèmes de gestion de base de données ....................................................... 67 3.2.1. SQL Server 2008 ........................................................................................................ 67 3.2.2. MySQL 5.5.16 ............................................................................................................ 67 3.3. L’environnement de développement intégré Eclipse Indigo 3.7 ........................... 68 3.4. Le serveur d’application Tomcat 6 ...................................................................... 68 4. DESCRIPTION DU TRAVAIL REALISE ........................................................................................... 69 4.1. Travail réalisé en back office .............................................................................. 70 4.2. Travail réalisé en front office .............................................................................. 73 5. QUELQUES IMPRIME ECRAN ....................................................................................................... 77 6. DEPLOIEMENT DE LA PLATEFORME ............................................................................................ 86 7. AMELIORATION PERMANENTE ................................................................................................... 87
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8. ORGANISATION DU TRAVAIL ...................................................................................................... 88 9. CONCLUSION .............................................................................................................................. 90
CONCLUSION GENERALE .......................................................................... 91
BIBLIOGRAPHIE ........................................................................................... 92
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Liste des figures
Figure 1 : Vue d'ensemble des différentes étapes de l’analyse décisionnelle ....................................... 12 Figure 2 : Exemple du cube multidimensionnel ..................................................................................... 16 Figure 3 : Le fonctionnement d'un générateur d'état ........................................................................... 18 Figure 4 : Diagramme de cas d’utilisation de l’acteur administrateur................................................... 38 Figure 5 : Diagramme de cas d’utilisation de l’acteur développeur ...................................................... 39 Figure 6 : Diagramme de cas d’utilisation de l’acteur président directeur général .............................. 40 Figure 7 : Diagramme de cas d’utilisation de l’acteur directeur financier ............................................. 41 Figure 8 : Diagramme de cas d’utilisation de l’acteur directeur commercial ........................................ 41 Figure 9 : Diagramme de cas d’utilisation de l’acteur responsable GRH ............................................... 42 Figure 10 : Diagramme de cas d’utilisation de l’acteur directeur de production .................................. 42 Figure 11 : Diagramme de cas d’utilisation globale ............................................................................... 44 Figure 12 : Exemple d’un schéma en Etoile ........................................................................................... 50 Figure 13 : Exemple d’un schéma en flocons de neige .......................................................................... 50 Figure 14 : Schéma en étoile du cube de la direction financier ............................................................. 51 Figure 15 : Schéma en étoile du cube de la direction gestion de ressources humaines ....................... 55 Figure 16 : Schéma en étoile du cube de la direction commerciale ...................................................... 58 Figure 17 : Schéma en étoile du cube de la direction production ......................................................... 62 Figure 18 : Schéma descriptif de l’environnement logiciel .................................................................... 69 Figure 19 : Les différents modules de la solution « Magpie » ............................................................... 70 Figure 20 : Les moteurs et les technologies utilisés ............................................................................... 73 Figure 21 : Le modèle MVC de la suite « Magpie » ................................................................................ 75 Figure 22 : L’application « Magpie » mobile .......................................................................................... 76 Figure 23 : Interface d’authentification ................................................................................................. 77 Figure 24 : Imprime écran de l’accueil de la plateforme ....................................................................... 78 Figure 25 : Imprime écran du table JPivot solde client ......................................................................... 79 Figure 26 : La barre de commandes de JPIVOT ...................................................................................... 79 Figure 27 :L’évolution du chiffre d’affaire.............................................................................................. 80 Figure 28 : Imprime écran du rapport entre le taux d’embauche et le licenciement par an ................ 81 Figure 29 : Le requêtage en mode graphique ........................................................................................ 82 Figure 30 : Les retards de fabrication par produit ................................................................................. 83 Figure 31 : La gestion des utilisateurs sous « Magpie » ......................................................................... 84 Figure 32 : L’identification des analystes ............................................................................................... 85 Figure 33 : nombre des salaries par métier ........................................................................................... 85 Figure 34 : Le solde client ....................................................................................................................... 85 Figure 35 : Diagramme de déploiement de la solution « Magpie » ....................................................... 87
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Liste des tableaux
Tableau I : Comparaison entre les différents ETL .................................................................................. 23 Tableau II : Comparatif des différents outils de DataWarehouse.......................................................... 24 Tableau III : Comparaison entre Mondrian et Palo ................................................................................ 25 Tableau IV : Comparaison entre les différents Clients OLAP ................................................................. 27 Tableau V : Comparaison entre les différents générateurs d’état......................................................... 29 Tableau VI : Comparatif des plateformes Pentaho et SpaogoBI ............................................................ 32 Tableau VII : Tableau de correspondance tables dimensions du cube de la direction financière ........ 52 Tableau VIII : Tableau explicatif de Table des faits « Règlement » ........................................................ 53 Tableau IX : Tableau de correspondance tables dimensions du cube de la direction gestion de ressources humaines.............................................................................................................................. 55 Tableau X : Tableau explicatif de Table des faits « Ressources humaines » .......................................... 55 Tableau XI : Tableau de correspondance tables dimensions du cube de la direction commerciale ..... 59 Tableau XII : Tableau explicatif de Table des faits « Ventes » ............................................................... 60 Tableau XIII : Tableau de correspondance tables dimensions du cube de la direction production ...... 62 Tableau XIV : Tableau explicatif de Table des faits « Production» ........................................................ 63 Tableau XV : L’organisation du travail .................................................................................................... 88
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Introduction Générale
Avec l'apparition et le développement de nouveaux phénomènes économiques, les entreprises
évoluent dans un environnement difficile à appréhender.
Le marché évolue très rapidement, la concurrence est de plus en plus forte et les clients de
plus en plus exigeants, pour les jeunes entreprises, la prise de décision stratégique, politique
ou parfois opérationnelle devient cruciale.
Aujourd’hui la qualité des décisions prises au sein d’une organisation dépend énormément de
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la performance de son système d’information.
Pour faire face à ces exigences, l’entreprise doit s’appuyer sur un ensemble d’informations
pertinentes. Celles-ci sont à la portée de toute entreprise qui dispose d’un capital de données
gérées par ses applications de production, mais dans leur état naturel, ces données sont
surabondantes, éparpillées dans plusieurs systèmes hétérogènes et non organisées dans une
perspective décisionnelle. Il devient donc capital de les rassembler et de les homogénéiser
afin de les rendre pertinentes pour la prise de décision.
Les entreprises ont rencontrés plusieurs problèmes avant de recourir au décisionnel.
D’une part, la masse de données brutes manipulée au quotidien au sein d’une organisation est
difficilement exploitable par les décideurs seuls. De plus, l’ensemble de ces données n’est pas
pertinent pour ces derniers. Leurs besoins concernent les données et les traitements
nécessaires pour faciliter la prise de décision.
D’autre part, il existe plusieurs problèmes liés aux utilisateurs de ces systèmes décisionnels
comme : l’indisponibilité de l’analyste au sein de l’entreprise pour faire ses analyses
quotidiennes à cause de ses engagements ailleurs. Donc il faut prendre en considération tous
ces facteurs car les utilisateurs du système décisionnel sont des décideurs stratégique et
tactique et ils ont de la valeur à l’intérieur de l’organisation, malgré que les besoins exprimés
par ces deux types de décideurs ne sont pas les mêmes.
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La solution proposée dans le cadre de ce travail consiste à concevoir et à réaliser une
plateforme décisionnelle autour de progiciel de gestion intégré Microsoft Dynamics NAV
qui est conçu pour les petites et moyennes entreprises et qui permet de gérer l’ensemble des
processus de l’entreprise et qui représente notre source de données. Cette solution répond aux
besoins variés d’une communauté d’utilisateurs. Elle sécurise et fournit des informations aux
utilisateurs sous la forme des rapports. Des métadonnées sont souvent utilisées pour simplifier
la complexité des données auprès des concepteurs et des utilisateurs de solutions
décisionnelles en libre-service. D’ailleurs, elle est capable de gérer le déploiement et
l’intégration dans différents environnements et modèles de production. Enfin, il est parfois
nécessaire de mettre en place une application mobile multiplateforme qui facilite l’analyse des
données de l’entreprise indépendamment de l’emplacement physique de l’analyste.
La question abordée à ce niveau est comment développer un environnement sécurisé et
intuitif pour être manipulé par des non informaticiens, avec un temps de réponse acceptable et
en gérant de très gros volumes de données provenant de toutes les sources de données que
possède l'entreprise ? Nous proposons dans le cadre de ce travail la résolution de cette
question en proposant une plateforme générique permettant l’interrogation libre, pour créer
des rapports sur les données en mode complètement graphique.
Ce rapport est organisé comme suit : le premier chapitre traite les concepts de base du
business intelligence, dans le deuxième chapitre nous étudions les différents outils
et suites décisionnels open source existants, par ailleurs, au cours du troisième chapitre nous
traitons la conception de notre plateforme « Magpie », puis nous passons dans le dernier
chapitre à la réalisation de cette plateforme et enfin, nous tenons par une conclusion qui
récapitule notre travail.
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Chapitre 1 : Concepts de base du Business intelligence
1. Introduction
La Business Intelligence est un domaine riche en notions et en outils. Lors de ce chapitre,
nous commençons par une brève présentation de ce domaine. Puis nous détaillons les étapes
de l’analyse décisionnelle ainsi que les outils décisionnels existants. Enfin nous faisons une
étude des méthodes conceptuelles orientées Business Intelligence.
2. Définition du Business intelligence
La Business Intelligence se définit comme l'ensemble des technologies et des outils
permettant de traiter, de valoriser et de présenter les données à des fins de compréhension,
d’analyse et de décision. Le business intelligence s’appuie sur un système d’information
spécifique, ou système d’information décisionnel, par opposition au système d’information
produisant des données, ou système d’information transactionnel. [4]
3. Différences entre les systèmes opérationnels et décisionnels
Le système d'information transactionnel gère les applications quotidiennes et se rapproche à
ce titre de la couche opérationnelle. Il est typiquement utilisé par les acteurs métiers et se voit
plus comme un outil utilisé par ces derniers afin de répondre à des besoins de simplification et
d'automatisation.
Le système d'information décisionnel est utilisé pour prendre les décisions de l'entreprise, et à
ce titre doit permettre aux décideurs d'avoir un certain recul sur leur entreprise. Il fournit pour
cela les informations nécessaires et pertinentes afin de faire les bons choix.
Au début des années 90, l'informatique est au service de l'entreprise pyramidale.
D'une manière très classique, elle remonte les informations de la base vers le haut.
Cette époque est celle des Executive Information Systems (EIS). Au milieu des années 90,
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les besoins d'informations composites révèlent des lacunes dans les systèmes d'informations.
Les technologies Data Warehouse et Data Mart se banalisent et l'informatique décisionnelle se
tourne vers les cubes OLAP, dans un souci d'analyse plus poussée.
De nos jours, le décisionnel n'est plus l'apanage des instances dirigeantes et toutes les couches
de l'entreprise revendiquent un besoin d'information pertinente, propre à leur fonction. Que ce
soit dans des soucis de pilotage par les acteurs du top management, pour des besoins
particuliers formulés par des experts ou dans des logiques de reporting classique demandées
Publicité
par les acteurs métiers, cette mutation culturelle s'appuie sur la banalisation et l'accessibilité
des technologies Web, qui rendent cette divulgation d'information possible à moindre coûts.
4. Les étapes de l’analyse décisionnelle
En sortant de la source des données jusqu’à la génération des rapports, l’analyse décisionnelle
passe par plusieurs étapes, au départ, il est parfois nécessaire de collecter les données depuis
différentes source de données, puis de les intégrer au sein d’un entrepôt de données et de les
diffuser en des cubes OLAP. Enfin nous passons à l’étape la plus lisible qui consiste à
restituer les données diffusées. Pour illustrer ces étapes, nous proposons le schéma suivant :
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Figure 1 : Vue d'ensemble des différentes étapes de l’analyse décisionnelle
4.1. La collecte
Cette étape consiste à chercher les données où elles se trouvent. Les données applicatives
métier sont stockées dans une ou plusieurs bases de données correspondant à chaque
application utilisée. La collecte est donc l'ensemble des tâches consistant à détecter, à
sélectionner, à extraire et à filtrer les données brutes issues des environnements pertinents
pour obtenir des indicateurs utiles dans le cadre de l’aide à la décision. Les sources de
données internes et/ou externes étant souvent hétérogènes tant sur le plan technique que sur le
plan sémantique, cette fonction est la plus délicate à mettre en place dans un système
décisionnel complexe.
Ces données applicatives sont donc extraites, transformées et chargées dans un entrepôt de
données par un outil de type Extract-Tranform-Load. Ainsi un outil d’ETL permet la
synchronisation de données de tous types dans la DataWarehouse et la Datamarts. Un ETL
repose sur des connecteurs permettant l’extraction ou l’importation des données de types
divers (bases de données de tout type, fichiers xml ou autres formats, …) et sur des
transformateurs qui manipulent les données : agrégations, filtres, conversions, mises en
correspondance. Ces actions peuvent être effectuées de manière périodique via l’utilisation de
batchs. [3]
4.2. L'intégration
Une fois les données centralisées par un outil d’ETL, celles-ci doivent être structurées au sein
de l'entrepôt de données. Cette étape est toujours faite par un ETL grâce à un connecteur
permettant l’écriture dans le DataWarehouse. L’intégration est en fait un prétraitement ayant
pour but de faciliter l’accès aux données centralisées aux outils d'analyse. Ainsi l'intégration
consiste à concentrer les données collectées dans un espace unifié, dont le socle informatique
essentiel est l'entrepôt de données. Ce dernier est l’élément central du dispositif dans le sens
où il permet aux applications d’aide à la décision de bénéficier d'une source d'information
homogène, commune, normalisée et fiable. Cette centralisation permet surtout de s’abstraire
de la diversité des sources de données.
Lors de cette étape les données sont transformées et filtrées en vue du maintien de la
cohérence d'ensemble (les valeurs acceptées par les filtres de l’outil d’ETL de la fonction de
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collecte mais qui peuvent introduire des incohérences dans les données centralisées sont soit
rejetées, soit intégrées après une phase d’adaptation).
Enfin, c'est aussi durant cette étape que sont effectués les éventuels calculs et agrégations
communs à l'ensemble du système informatique décisionnel. Malheureusement, cette étape ne
fait pas partie de notre projet, car nous avons une seule base de données, celle de NAV. [3]
4.3. La diffusion
Cette étape de diffusion met les données à la disposition des utilisateurs. Elle permet la
gestion de droits d’accès et respecte donc des schémas correspondant au profil ou au métier de
chacun. Ainsi l'accès direct à l'entrepôt de données n’est pas autorisé. En effet ce genre de
pratique ne correspond généralement pas aux besoins des décideurs ou analystes. L'objectif
principal de l’étape de diffusion est de segmenter les données collectées en contextes qui
soient cohérents, simples à utiliser et qui correspondent à une activité décisionnelle
particulière. En comparaison de l’entrepôt de données peut héberger de nombreuses variables
ou indicateurs, un contexte de diffusion n'en présente que quelques dizaines pour rester simple
d’exploitation. Chaque contexte peut correspondre à un DataMart, bien que le stockage
physique ne soit pas sujet à des règles particulières. Généralement un contexte de diffusion est
multidimensionnel : il est modélisable sous la forme d'un hypercube et peut donc être mis à
disposition via un outil OLAP.
Enfin les différents contextes d'un même système informatique décisionnel n'ont pas
forcement tous besoin du même niveau de détail selon la cible visée. En effet de nombreux
agrégats n'intéressent que certaines applications et ne sont alors donc pas considérés comme
des agrégats communs. Ces cumuls ne sont donc pas gérés par la fonction d'intégration mais
par la diffusion. Ils peuvent être soit calculés dynamiquement soit stockés de manière
persistante. [3]
4.4. La restitution
Cette étape se charge de présenter les informations à valeur ajoutée de telle sorte qu'elles
apparaissent de la façon la plus lisible possible dans le cadre de l’aide à la décision. Les
données sont principalement modélisées par des représentations à base de requêtes afin de
constituer des tableaux de bord ou des rapports via des outils d'analyse décisionnelle.
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Cette quatrième fonction,
la plus visible pour
l'utilisateur (l’analyste) assure
le
Publicité
fonctionnement du poste de travail, le contrôle d'accès aux rapports, la prise en charge des
requêtes et la visualisation des résultats sous quelque forme que ce soit.
Le reporting est l'application la plus utilisée dans l’informatique décisionnelle, il permet aux
décideurs de :
• Sélectionner des données par période, production, secteur de clientèle, etc.,
• Trier, regrouper ou répartir ces données selon des critères de choix,
• Réaliser des calculs (totaux, moyennes, sommes, pourcentages, écarts,...),
• Présenter les résultats de manière synthétique ou détaillée, généralement sous forme
de graphiques, etc.
Les programmes utilisés pour le reporting permettent de faire varier certains critères pour
affiner l’analyse. Des instruments de type tableau de bord équipés de fonctions d'analyses
multidimensionnelles de type OLAP sont aussi utilisés pour cette dernière étape du système
d’information décisionnel. [3]
5. Les concepts décisionnels
5.1. ExtractTransformLoad (ETL)
Un ETL est utilisé pour alimenter le DataWarehouse à partir des bases de données de
production. Comme son nom l'indique, un ETL correspond à :
• Extract : extrait les données à partir de différentes sources.
• Transform : transforme ces dernières afin de les unifier sous un même format.
• Load : charge les données dans le Data Warehouse.
Il peut prendre en charge différentes natures de sources, l’intégration d'un nouveau flux ne
nécessite pas de développement spécifique ou une configuration interactive, par le biais
d'interface graphique, un ETL fonctionne en mode Point à Point. Bien qu'il récupère les
données de plusieurs sources, il n'a pas pour vocation de construire un flux agrégé entre deux
sources différentes.
5.2. DataWarehouse et DataMart
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Le DataWarehouse est une base de données recueillant et gérant toutes les données collectées
au sein de l'organisme, dans le cadre de la prise de décision.
Il doit donc répondre à 4 caractéristiques essentielles :
• Orienté sujet : les données sont organisées par thème. •
Intégré : les données provenant de sources hétérogènes, elles utilisent chacune un type
de format. Elles doivent donc être intégrées avant d'être proposées à utilisation.
• Non volatile : les données ne disparaissent pas et ne changent pas au fil des
traitements, au fil du temps.
• Historisé : les données sont horodatées, afin de visualiser l'évolution dans le temps
d'une valeur donnée.
Un DataMart est un sous-ensemble d’un DataWarehouse destiné à fournir des données aux
utilisateurs, et souvent spécifique à un groupe ou à un type d'affaire. Techniquement, c'est
une base de données
relationnelle utilisé en informatique décisionnelle et exploité
en entreprise pour restituer des informations ciblées sur un métier spécifique.
5.3. Analyse multidimensionnelle
L'analyse multidimensionnelle consiste à sélectionner les axes d'analyses souhaités, ainsi que
leur ordre. Chaque hiérarchisation d'axes d’analyse correspond à une question que l’on se
pose, et il n'est pas forcément nécessaire de les utiliser tous. Le concept OLAP (On Line
Analytical Processing) a été défini au début des années quatre-vingt-dix. Ce dernier doit
respecter 12 règles de conception :
• Transparence : l'emplacement physique du serveur OLAP est transparent pour
l'utilisateur.
• Accessibilité : l'utilisateur OLAP dispose de l'accessibilité à toutes les données
nécessaires à ses analyses.
• Stabilité : la performance des reportings reste stable indépendamment du nombre de
dimensions.
• Client-Serveur : le serveur OLAP s'intègre dans une architecture de la sorte. • Dimensionnement : il est générique, afin de ne pas fausser les analyses.
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• Gestion complète : le serveur OLAP assure la gestion des données clairsemées. • Multi-utilisateurs : le serveur OLAP offre un support multi-utilisateurs (gestion des
mises à jour, intégrité, sécurité...).
•
•
Inter Dimension : Le serveur OLAP permet la réalisation d'opérations inter
dimensions sans restriction.
Intuitif : Le serveur OLAP permet une manipulation intuitive des données.
• Flexibilité : La flexibilité (ou souplesse) de l'édition des rapports est intrinsèque au
modèle.
• Analyse sans limites : Le nombre de dimensions et de niveaux d'agrégation possibles
est suffisant pour autoriser les analyses les plus poussées.
OLAP est le fait de faire des analyses sur des bases de données multi dimensionnelles. Soit X-OLAP, quel que soit X Є {M, R, H, D} définit la façon dont seront stockées
physiquement les données pour permettre des analyses multidimensionnelles.
Si nous représentons le concept de cube multidimensionnel sous forme schématique, nous
obtenons ce type de graphique :
Figure 2 : Exemple du cube multidimensionnel
Un Cube OLAP est une représentation des données selon des axes. Cette structure permet de
faire évoluer, recalculer et transformer les tableaux de bord. Le concept OLAP s’est spécialisé
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