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1 ETL Extract - Transform - Load Concept général d analyse en ligne (rappels) Rémy Choquet - Université Lyon 2 - Master 2 IIDEE

2 Plan Définitions La place d OLAP dans une entreprise OLAP versus OLTP Les règles de Codd La construction d un entrepôt de données Requêtes multi-dimensionnelles

3 Définitions Source: Wikipédia Online Analytical Processing (OLAP), désigne les bases de données multidimensionnelles (aussi appelées cubes ou hypercubes) destinées à l'analyse et il s'oppose au terme OLTP qui désigne les systèmes transactionnels. Ce terme a été défini par Ted Codd en 1993 au travers de 12 règles que doit respecter une base de données si elle veut adhérer au concept OLAP. Ce concept est appliqué à un modèle virtuel de représentation de données appelé cube ou hypercube OLAP. Il existe ensuite plusieurs déclinaisons semblables à des drivers qui permettent d'adapter le stockage des données sur différents types de base de données pour implémenter le concept OLAP : R-OLAP (Relational OLAP) D-OLAP (Dynamic ou Desktop OLAP) M-OLAP (Multidimensional OLAP) H-OLAP (Hybrid OLAP) S-OLAP (Spatial OLAP)

4 OLAP en entreprise (décisionnel) 1/3 Source: wikipédia L informatique décisionnelle (en anglais : DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la stratégie d'une entreprise d avoir une vue d ensemble de l activité traitée. Ce type d application utilise en règle générale un datawarehouse (ou entrepôt de données) pour stocker des données transverses provenant de plusieurs sources hétérogènes et fait appel à des traitements lourds de type batch (sans ETL) pour la collecte de ces informations. L informatique décisionnelle s insère dans l architecture plus large d un système d'information. Les applications classiques «d entreprise» permettent de stocker, restituer, modifier les données des différents services opérationnels de l entreprise (production, marketing, facturation comptabilité, etc.). Ces différents services possèdent chacun une ou plusieurs applications propres, et les données y sont rarement structurées ou codifiées de la même manière que dans les autres services. Chaque service dispose le plus souvent de ses propres tableaux de bord et il est rare que les indicateurs (par exemple : le chiffre d'affaires sur un segment de clientèle donné) soient mesurés partout de la même manière, selon les mêmes règles et sur le même périmètre. Pour pouvoir obtenir une vision synthétique de chaque service ou de l ensemble de l entreprise, il convient donc que ces données soient filtrées, croisées et reclassées dans un entrepôt de données central. Cet entrepôt de données va permettre aux responsables de l entreprise et aux analystes de prendre connaissance des données à un niveau global et ainsi prendre des décisions plus pertinentes, d où le nom d informatique décisionnelle.

5 OLAP en entreprise (décisionnel) 2/3 Source: wikipédia Les données applicatives métier sont stockées dans une (ou plusieurs) base(s) de données relationnelle(s) ou non relationnelles. Ces données sont extraites, transformées et chargées dans un entrepôt de données généralement par un outil de type ETL (Extract-Tranform-Load) ou en français ETC (Extraction-Tranformation-Chargement) Un entrepôt de données peut prendre la forme d un datawarehouse ou d un datamart. En règle générale, le datawarehouse globalise toutes les données applicatives de l entreprise, tandis que les datamarts (généralement alimentés depuis les données du datawarehouse) sont des sous-ensembles d informations concernant un métier particulier de l entreprise (marketing, risque, contrôle de gestion,...). Le terme comptoir de données ou magasin de données est aussi utilisé pour désigner un datamart. Le reporting est vraisemblablement l'application la plus utilisée encore aujourd'hui de l informatique décisionnelle, il permet aux gestionnaires : de sélectionner des données relatives à telle période, telle production, tel secteur de clientèle, etc., de trier, regrouper ou répartir ces données selon les critères de leur choix, de réaliser divers calculs (totaux, moyennes, écarts, comparatif d'une période à l'autre,...), de présenter les résultats d une manière synthétique ou détaillée, le plus souvent graphique selon leurs besoins ou les attentes des dirigeants de l entreprise. Les programmes utilisés pour le reporting permettent bien sûr de reproduire de période en période les mêmes sélections et les mêmes traitements et de faire varier certains critères pour affiner l analyse. Mais le reporting n'est pas à proprement parler une application d'aide à la décision. L'avenir appartient plutôt aux instruments de type tableau de bord équipés de fonctions d'analyses multidimensionnelles de type Olap. Les datamart et/ou les datawarehouses peuvent aussi alimenter des bases de données multidimensionnelles, qui permettent l analyse très approfondie de l activité de l entreprise, grâce à des statistiques recoupant des informations relatives à des activités apparemment très différentes ou très éloignées les unes des autres, mais dont l étude fait souvent apparaître des dysfonctionnements, des corrélations ou des possibilités d améliorations très sensibles. L'interopérabilité entre les systèmes d'entrepôt de données, les applications informatiques ou de gestion de contenu, et les systèmes de reporting est réalisée grâce à une gestion des métadonnées.

6 OLAP en entreprise (décisionnel) 3/3

7 OLAP vs OLTP Caractéristiques OLTP OLAP Utilisation SGBD (production) Datawarehouse Opération typique Mise à jour Analyse Type d accès Lecture/Ecriture Lecture Niveau d analyse Elémentaire Global Quantité d information échangées Faible Importante Orientation Ligne Multidimension Taille DB Faible (max qq GB) Importante (>TB) Ancienneté des Données Récente Historique L'objectif des bases OLTP est de pouvoi répondre rapidement à des réponses simples, exemple : les ventes du produit X. Les bases OLAP permettent des requêtes plus complexes : les ventes du produit X par vendeur, région et par mois.

8 Les règles de Codd 1/2 Règle 1 : La règle de l'information: Toute l'information dans la base de données est représentée d'une et une seule manière, à savoir par des valeurs dans des champs de colonnes de tables. Règle 2 : La règle garantie d'accès: Toutes les données doivent être accessibles sans ambiguïté. Cette règle est essentiellement un ajustement de la condition fondamentale pour des clefs primaires. Elle indique que chaque valeur scalaire individuelle dans la base de données doit être logiquement accessible en indiquant le nom de la table contenante, le nom de la colonne contenante et la valeur principale primaire de la rangée contenante. Règle 3 : Traitement systématique des valeurs nulles: Le système de gestion de bases de données doit permettre à chaque champ de demeurer nul (ou vide). Spécifiquement, il doit soutenir une représentation "d'information manquante et d'information inapplicable" qui est systématique, distincte de toutes les valeurs régulières (par exemple, "distincte de zéro ou tous autres nombres," dans le cas des valeurs numériques), et ce indépendamment du type de données. Cela implique également que de telles représentations doivent être gérées par le système de gestion de bases de données d'une manière systématique. Règle 4 : Catalogue en ligne actif basé sur le modèle relationnel: Le système doit supporter un catalogue en ligne, intégré, relationnel, accessible aux utilisateurs autorisés au moyen de leur langage d'interrogation régulier. Les utilisateurs doivent donc pouvoir accéder à la structure de la base de données (catalogue) employant le même langage d'interrogation qu'ils emploient pour accéder aux données de la base de données. Règle 5 : La règle complète de sous-langage de données: Le système doit soutenir au moins un langage relationnel qui: (a) a une syntaxe linéaire (b) peut être employé interactivement et dans des programmes d'application, (c) supporte des opération de définition d'informations supplémentaires (incluant des définitions de vues), de manipulation de données (mise à jour aussi bien que la récupération), de contraintes de sécurité et d'intégrité, et des opérations de gestion de transaction (commencer, valider et annuler une transaction).

9 Les règles de Codd 2/2 Règle 6 : La règle de mise à jour des vues : Toutes les vues pouvant théoriquement être mises à jour doit pouvoir l'être par le système. Règle 7 : Insertion, mise à jour, et effacement de haut niveau: Le système doit supporter les opération par lot d'insertion, de mise à jour et de suppression. Ceci signifie que des données peuvent être extraites d'une base de données relationnelle dans des ensembles constitués par des données issues de plusieurs tuples et/ou de multiples table. Cette règle explique que l'insertion, la mise à jour, et les opérations d'effacement devraient être supportées aussi bien pour des lots de tuples issues de plusieurs tables que juste pour un tuple unique issu d'une table unique. Règle 8 : L'indépendance de donnée physique: Les modifications au niveau physique (comment les données sont stockées, si dans les rangées ou les listes liées etc...) ne nécessitent pas un changement d'une application basée sur les structures. Règle 9 : L'indépendance de donnée logique: Les changements au niveau logique (tables, colonnes, rangées, etc) ne doivent pas exiger un changement dans l'application basée sur les structures. L'indépendance de données logiques et plus difficile a atteindre que l'indépendance de donnée physique. Règle 10 : L'indépendance d'intégrité: Des contraintes d'intégrité doivent être indiquées séparément des programmes d'application et être stockées dans le catalogue. Il doit être possible de changer de telles contraintes au fur et à mesure sans affecter inutilement les applications existantes. Règle 11 : L'indépendance de distribution: La distribution des parties de la base de données à de diverses localisations devrait être invisible aux utilisateurs de la base de données. Les applications existantes devraient continuer à fonctionner avec succès : (a) quand une version distribuée du système de gestion de bases de données est d'abord présentée ; et (b) quant des données existantes sont redistribués dans le système. Règle 12 : La règle de nonsubversion: Si le système fournit une interface de bas niveau, alors cette interface ne peut pas être employée pour contourner le système, par exemple, pour contourner une contrainte relationnelle de sécurité ou d'intégrité.

10 Construire un entrepôt de données

11 Construire un entrepôt de données 4 phases de construction, lesquelles?

12 Construire un entrepôt de données 4 phases de construction, lesquelles? Conception

13 Construire un entrepôt de données 4 phases de construction, lesquelles? Conception Construction

14 Construire un entrepôt de données 4 phases de construction, lesquelles? Conception Construction Administration

15 Construire un entrepôt de données 4 phases de construction, lesquelles? Conception Construction Administration Restitution

16 Construire un entrepôt de données: Conception Définition de la finalité de l entrepôt: Piloter quelle activité de l entreprise Déterminer et recenser les données à entreposer Définir les aspects techniques de la réalisation Le modèle de données Les démarches d alimentation Les stratégies d administration La définition de l espace d analyse Le mode de restitution

17 Construire un entrepôt de données: Construction Extraction des données des différentes Bases de production (internes ou externes) Nettoyage des données, règles d homogéinisation des données sous formes de métadonnées Technique d alimentation: Chargement des données dans l entrepôt Fréquence de rafraîchissement

18 Construire un entrepôt de données: Administration Plusieurs tâches pour assurer: La qualité et la pérennité des données La maintenance La gestion de configuration Les mises à jour L organisation, l optimisation du SI La mise en sécurité du SI

19 Construire un entrepôt de données: Restitution C est le but du processus d entreposage des données Elle conditionne le choix de l architecture de l entrepôt et de sa construction Elle doit permettre toutes les analyses nécessaires pour la construction des indicateurs recherchés Plusieurs outils d aide à l analyse sont disponibles sur le marché, ex: Business Object

20 Requêtes multi-dimensionnelles On crée, un cube: Utilisation de groupby donne naissance à un cube Ensuite, on décline plusieurs axes de navigation: Le drill down: on précise un sous-valeur de dimension Le slice and dice: on fixe une valeur d une des dimensions

21 Requêtes multi-dimensionnelles: Exemples

22 Requêtes multi-dimensionnelles: Exemples Schéma Sales ( pid, sid, tid, volume) Product (pid, pname, type, category) Store (sid, sname, city, state, region) Time (tid, day, month, quarter, year)

23 Requêtes multi-dimensionnelles: Exemples Schéma Sales ( pid, sid, tid, volume) Product (pid, pname, type, category) Store (sid, sname, city, state, region) Time (tid, day, month, quarter, year) Cube Imaginons que l'utilisateur tiennent à connaitre le volume des ventes en fonction de la ville du magasin, du type de produit et de l'année. Nous aurons alors la requête suivante : Select city,type,year, sum(volume) from Sales,Product,Store,Time where Sales.pid = Product.pid and Sales.sid = Store.sid and Sales.tid = Time.Tid group by Store.city, Product.type, Time.Year

24 Requêtes multi-dimensionnelles: Exemples Schéma Sales ( pid, sid, tid, volume) Product (pid, pname, type, category) Store (sid, sname, city, state, region) Time (tid, day, month, quarter, year) Drill down L'utilisateur remarque alors qu'il existe un problème sur 1996 et veut obtenir la même requête pour 1996 en fonction de mois au lieu de l'année. Cube Imaginons que l'utilisateur tiennent à connaitre le volume des ventes en fonction de la ville du magasin, du type de produit et de l'année. Nous aurons alors la requête suivante : Select city,type,year, sum(volume) from Sales,Product,Store,Time where Sales.pid = Product.pid and Sales.sid = Store.sid and Sales.tid = Time.Tid group by Store.city, Product.type, Time.Year Select city,type, month, sum(volume) from Sales,Product,Store,Time where Sales.pid = Product.pid and Sales.sid = Store.sid and Sales.tid = Time.Tid and Time.Year = "1996" group by Store.city, Product.type, Time.Year, Time.Month

25 Requêtes multi-dimensionnelles: Exemples Schéma Sales ( pid, sid, tid, volume) Product (pid, pname, type, category) Store (sid, sname, city, state, region) Time (tid, day, month, quarter, year) Drill down L'utilisateur remarque alors qu'il existe un problème sur 1996 et veut obtenir la même requête pour 1996 en fonction de mois au lieu de l'année. Select city,type, month, sum(volume) from Sales,Product,Store,Time where Sales.pid = Product.pid and Sales.sid = Store.sid and Sales.tid = Time.Tid and Time.Year = "1996" group by Store.city, Product.type, Time.Year, Time.Month Cube Imaginons que l'utilisateur tiennent à connaitre le volume des ventes en fonction de la ville du magasin, du type de produit et de l'année. Nous aurons alors la requête suivante : Select city,type,year, sum(volume) from Sales,Product,Store,Time where Sales.pid = Product.pid and Sales.sid = Store.sid and Sales.tid = Time.Tid group by Store.city, Product.type, Time.Year Slice & dice L'utilisateur remarque alors que seule la ligne de produits Pentium est intéressante pour l'analyse, il se restreint alors à ce type de produits. Select city, month, sum(volume) from Sales,Product,Store,Time where Product.type = "PentiumPC" Sales.pid = Product.pid and Sales.sid = Store.sid and Sales.tid = Time.Tid and Time.Year = "1996" group by Store.city, Time.Month

26 TP 1

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