Bases de données OLAP et multidimensionnelles

Les vues multidimensionnelles des ensembles de données permettent d'analyser les relations entre les catégories de données, avec des applications illimitées dans les domaines de la finance, des ventes et de la vente au détail, du marketing, de la fabrication, du CRM, des ressources humaines, des opérations commerciales, de l'informatique, etc. Les fonctionnalités de calcul et d'intelligence temporelle d'Essbase en font un excellent choix pour la modélisation et l'analyse flexibles des données.

Les services financiers utilisent OLAP pour des applications telles que la budgétisation, l'évaluation des coûts basée sur les activités (allocations), l'analyse des performances financières et la modélisation financière. Les services des ventes utilisent OLAP pour l'analyse et la prévision des ventes. Les services marketing utilisent OLAP pour l'analyse des études de marché, les prévisions de ventes, l'analyse des promotions, l'analyse des clients et la segmentation du marché/client. Les applications OLAP de fabrication standard incluent la planification de la production et l'analyse des défauts.

La capacité de fournir aux gestionnaires l'information dont ils ont besoin pour prendre des décisions efficaces sur les orientations stratégiques d'une organisation est importante pour toutes ces applications. Une application OLAP réussie fournit des informations si nécessaire, c'est-à-dire qu'elle fournit des informations "juste à temps" pour une prise de décision efficace.

La fourniture de ces informations nécessite plus qu'un niveau de base de données détaillées. Les informations "juste à temps" sont des données calculées qui reflètent généralement des relations complexes et qui sont souvent calculées à la volée. L'analyse et la modélisation de relations complexes ne sont pratiques que si les temps de réponse sont constamment courts. En outre, étant donné que la nature des relations de données peut ne pas être connue à l'avance, le modèle de données doit être flexible. Un modèle de données vraiment flexible garantit que les systèmes OLAP peuvent répondre aux besoins changeants de l'entreprise si nécessaire pour une prise de décision efficace.

Bien que les applications OLAP se trouvent dans des domaines fonctionnels très différents, elles nécessitent toutes les fonctionnalités clés suivantes :

  • Vues multidimensionnelles des données

  • Fonctionnalités exigeantes en calcul

  • Intelligence temporelle

Les systèmes OLAP sont des bases de données multidimensionnelles qui non seulement consolident et calculent les données, mais fournissent également l'extraction et le calcul de divers sous-ensembles de données. Une base de données multidimensionnelle prend en charge plusieurs vues d'ensembles de données pour les utilisateurs qui doivent analyser les relations entre les catégories de données. Par exemple, un analyste marketing peut poser les questions suivantes :

  • Comment le produit A a-t-il été vendu le mois dernier ? Comment ce chiffre se compare-t-il aux ventes du même mois au cours des cinq dernières années ? Comment le produit a-t-il été vendu par succursale, région et territoire ?

  • Ce produit s'est-il mieux vendu dans certaines régions ? Y a-t-il des tendances régionales ?

  • Les clients ont-ils retourné le produit A l'année dernière ? Les retours étaient-ils dus à des défauts de produit ? L'entreprise a-t-elle fabriqué les produits dans une usine spécifique ?

  • Les commissions et les prix ont-ils influencé la façon dont les commerciaux ont vendu le produit ? Certains vendeurs ont-ils vendu plus ?

Dans les bases multidimensionnelles, le nombre de vues de données est limité uniquement par l'outline de la base, la structure qui définit tous les éléments de la base. Les utilisateurs peuvent faire pivoter les données pour afficher les informations d'un autre point de vue, effectuer une analyse descendante pour trouver des informations plus détaillées ou effectuer une analyse ascendante pour afficher une vue d'ensemble.