MTI820 Entrepôts de données et intelligence d affaires Les applica+ons de BI Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 1
Le cycle de vie d un projet en BI Diagramme de flux de travail: Concep<on de l architecture technique Sélec<on et installa<on des produits Croissance Planifica<on de projet / programme Défini<on des besoins d affaires Modélisa<on des données Concep<on physique Concep<on et développement du système ETL Déploiement Concep<on des applica<on de BI Développement des applica<ons de BI Maintenance Ges<on de projet / programme Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 2
Applica+ons BI Source: Dresner Advisory Services (DAS), 2012 Wisdom of Crowds Business Intelligence Market Study Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 3
Ques+on Quelles sont les étapes du cycle analy+que en BI? Quelle est la différence entre le BI stratégique, tac+que et opéra+onnel? Quels les ou+ls les plus appropriés pour ces types de BI? Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 4
Étapes du cycle: Cycle analy+que du BI 1 - Surveiller les ac+vités 5 - Agir et faire le suivi des résultats 2 - Iden+fier des excep+ons 4 - Modéliser les alterna+ves 3 - Déterminer les causes Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 5
Cycle analy+que du BI 1. Surveiller les ac+vités: Ques+on: «Que se passe- t- il?»; Ex: comparaison des résultats courants de l'entreprise avec ceux de la période précédente ou avec le plan d'affaires; Applica+ons typiques: Tableaux de bord, scorecards, rapports standards, etc. 2. Iden+fier des excep+ons: Ques+ons: «Y a- t- il des problèmes? Où sont ces problèmes?»; Ex: analyse des tendances de performance pour différentes régions, en regard de la performance moyenne; Applica+ons typiques: Tableaux de bord, rapports paramétrables, alertes, etc. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 6
Cycle analy+que du BI 3. Déterminer les causes: Ques+on: «Pourquoi le problème survient- il?»; Ex: iden+fier les rela+ons et les interac+ons entre les variables ayant un impact sur le critère de performance; Peut nécessiter l acquisi+on de sources addi+onnelles de données (ex: géographiques, démographiques, etc.); Applica+ons type: OLAP, forage de données, etc. 4. Modéliser les alterna+ves: Ques+on: «Qu adviendrait- il aux résultats si une certaine décision était prise?»; Ex: prédire les revenus et le taux de réten+on des clients pour la prochaine année si telle promo+on était lancée; Applica+ons type: analyse prédic+ve, forage de données, etc. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 7
Cycle analy+que du BI 5. Agir et faire le suivi des résultats: Prendre la décision la plus profitable à l entreprise, selon les scénarios prédits à l étape précédente; Mekre à jour les objec+fs d affaires pour correspondre à ceux du scénario sélec+onné; Faire le suivi des résultats futurs en fonc+on de ces nouveaux objec+fs d affaires (étape 1 du prochain cycle). Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 8
Types d analyses en BI BI stratégique: Analyse les tendances d affaires selon une certaine métrique (ex: ventes, dépenses); Concerne les objec+fs à long- terme de l entreprise; S applique surtout aux analystes d affaires de l entreprise; BI tac+que: Fournit des métriques de performance (ex: scorecards); Concerne les objec+fs à court- terme de l entreprise; S applique surtout aux ges+onnaires et cadres supérieurs. BI opéra+onnel: Fournit du support informa+onnel aux points d affaires de l entreprise (ex: support à la clientèle); Concerne l état opéra+onnel de l entreprise. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 9
Types d analyses en BI Type d'applica+on Type d'u+lisa+on Type d'analyse Requêtes à accès direct, repor+ng, data mining Accès ad- hoc Stratégique Portail de BI Rapports standards Applica+ons analy+ques Accès appui- boutons Tableaux de bords et scorecards BI opéra+onnel Repor+ng opéra+onnel Tac+que Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 10
Complexité des applica+ons BI Complexité et u+lisa+on: Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 11
Ques+ons Pourquoi la concep+on d applica+ons de BI est- elle importante? Quels sont les critères à considérer lors de la concep+on d applica+ons BI? Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 12
Concep+on d applica+ons BI Importance: La plupart des u+lisateurs finaux ne voit que ceke par+e de l'entrepôt de données; Critères de concep+on: Validité: les applica+ons doivent fournir de l'informa+on correcte et précise aux u+lisateurs; Performance: le délai de réponse aux requêtes des u+lisateurs doit être court (ex: moins de 5 secondes); Convivialité: les u+lisateurs moins expérimentés doivent être en mesure de pouvoir u+liser le système (ex: rapport en 10 clics ou moins); Apparence: l'interface des ou+ls et rapports doit être aqrant; Maintenabilité: les applica+ons doivent être suffisamment documentées et un plan d'améliora+on doit être en place. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 13
Ques+ons Quels les principales caractéris+ques des applica+ons BI suivantes: Requêtes ad- hoc; Analyse mul+- dimensionnelle (OLAP); Repor+ng; Tableaux de bord; Scorecards; À quels besoins répondent ces différentes applica+ons? Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 14
Ges+on des requêtes: Requêtes ad- hoc Défini+on des requêtes: Traduire les besoins d affaires dans la syntaxe de requête (ex: SQL, MDX, etc.). Simplifica+on des requêtes: Rendre la complexité des données transparente aux u+lisateurs (ex: défini+on de vues). Réécriture des requêtes: Transformer les requêtes pour tenir compte de l emplacement des données (ex: BD différentes), et op+miser celles- ci pour accélérer leur exécu+on. U+liser les tables de faits agrégées lorsque possible pour accélérer les requêtes. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 15
Requêtes ad- hoc Ges+on des requêtes (suite): Exécu+on des requêtes: Obtenir les résultats de manière efficace et sécuritaire. Présenta+on des résultats: Offrir différentes manières de visualiser les résultats (ex: tableau croisé, graphique, etc.). Gouvernance des requêtes: Surveiller les requêtes probléma+ques, réu+liser les requêtes fréquentes, etc. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 16
Requêtes ad- hoc Exemple de requête simple: Table Vente noclient noarticle datevente montant 1 10 10/01/2000 100 2 20 10/01/2000 200 3 10 10/01/2000 500 1 10 15/01/2000 300 3 40 15/01/2000 100 2 60 16/01/2000 200 4 60 20/02/2000 400 2 10 20/02/2000 200 1 40 25/02/2000 100 4 10 04/03/2000 300 1 20 04/03/2000 200 SELECT noclient,noarticle,sum(montant)! FROM Vente! GROUP BY noclient,noarticle!! NOCLIENT NOARTICLE SUM(MONTANT)! ---------- ---------- ------------! 1 10 500! 1 20 200! 1 40 100! 1 50 200! 1 60 200! 2 10 700! 2 20 300! 2 60 400! 3 10 1000! 3 20 400! 3 40 100! 3 50 200! 4 10 300! 4 60 500! Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 17
Requêtes ad- hoc Exemple de requête simple: Tableau croisé!! noarticle*!! 10! 20! 40! 50! 60!! 1! 500! 200! 100! 200! 200! noclient* 2! 700! 300! 0! 0! 400!! 3! 1000! 400! 100! 200! 0!! 4! 300! 0! 0! 0! 500!! Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 18
Requêtes ad- hoc Fonc+ons analy+ques Oracle: SELECT noclient, datecommande, montant, SUM(montant) OVER (! PARTITION BY noclient! ORDER BY datecommande! ROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS montantcumulatifduclient! FROM Vente! ORDER BY noclient, datecommande!! NOCLIENT DATECOMMAN MONTANT MONTANTCUMULATIFDUCLIENT! ---------- ---------- ---------- ------------------------! 1 10/01/2000 100 100! 1 15/01/2000 300 400! 1 25/02/2000 100 500! 1 04/03/2000 200 700! 1 10/04/2000 200 900! 1 15/04/2000 100 1000! 1 05/06/2000 200 1200! 2 10/01/2000 200 200! 2 16/01/2000 200 400! 2 20/02/2000 200 600! 2 15/03/2000 500 1100! 2 20/05/2000 200 1300! 2 05/06/2000 100 1400! 3 10/01/2000 500 500! 3 15/01/2000 100 600! 3 05/04/2000 200 800! 3 06/04/2000 400 1200! 3 25/05/2000 500 1700! 4 20/02/2000 400 400! 4 04/03/2000 300 700! 4 15/03/2000 100 800! Requête: Montant cumula+f par client. Par++on: Fonc+on appliquée par groupes de clients; ORDER BY et ROWS UNBOUNDED PRECEDING: Fonc+on appliquée dans une fenêtre allant de la ligne courante jusqu au début de la table, où les lignes sont en ordre de date. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 19
Analyse mul+dimensionnelle (OLAP) Caractéris+ques: Représente les données sous la forme d un cube mul+dimensionnel (hypercube) où chaque coté est une dimension d analyse et chaque case une métrique; Permet de visualiser des données sous la forme de tableaux croisés appelés pivots; Permet de détailler les données à l aide des opéra+ons de découpage: slice et dice; Permet de naviguer une hiérarchie dimensionnelle à l aide des opéra+ons drill- down et roll- up. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 20
Analyse mul+dimensionnelle (OLAP) Exemple de cube: Table Vente noclient noarticle datevente montant 1 10 10/01/2000 100 2 20 10/01/2000 200 3 10 10/01/2000 500 1 10 15/01/2000 300 3 40 15/01/2000 100 2 60 16/01/2000 200 4 60 20/02/2000 400 2 10 20/02/2000 200 1 40 25/02/2000 100 Article Client Date 4 10 04/03/2000 300 1 20 04/03/2000 200 Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 21
Analyse mul+dimensionnelle (OLAP) Opéra+ons sur le cube: Rotate: sélec+onne le pivot d analyse en faisant tourner le cube; Slice: extrait une tranche du cube, c est- à- dire, un sous- ensemble des valeurs du cube correspondant à une certaine valeur d une des dimensions non- découpées; Dice: provient de l applica+on de l opéra+on slice sur plus d une dimension; Drill- down: permet de détailler les données en descendant le niveau hiérarchique d une dimension; Roll- up (drill- up): permet d agréger les données en augmentant le niveau hiérarchique d une dimension; Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 22
Ques+on Comment fait- on ces opéra+ons en SQL: Rotate? Slice? Drill- down? Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 23
Analyse mul+dimensionnelle (OLAP) Hiérarchie du cube (treillis): Article Date Client Article Date Article Date Article Date Client Client Client Article Date Article Date Article Date Client Client Client Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 24 Article Client Date
Analyse mul+dimensionnelle (OLAP) Clause CUBE (SQL99): SELECT noclient,noarticle,sum(montant)! FROM Vente! GROUP BY CUBE(noClient,noArticle)!! NOCLIENT NOARTICLE SUM(MONTANT)! ---------- ---------- ------------! 1 10 500! 1 20 200! 1 40 100! 1 50 200! 1 60 200! 1 1200! 2 10 700! 2 20 300! 2 60 400! 2 1400! 3 10 1000! 3 20 400! 3 40 100! 3 50 200! 3 1700! 4 10 300! 4 60 500! 4 800! 10 2500! 20 900! 40 200! 50 400! 60 1100! 5100! Article Article Client Client Date Date Article Article Client Client Date Date Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 25
Analyse mul+dimensionnelle (OLAP) Clause CUBE (SQL99): noarticle 10 20 40 50 60 total 1 500 200 100 200 200 1200 noclient 2 700 300 0 0 400 1400 3 1000 400 100 200 0 1700 4 300 0 0 0 500 800 total 2500 900 200 400 1100 5100 Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 26
Analyse mul+dimensionnelle (OLAP) Clause ROLLUP (SQL99): SELECT noclient,noarticle,sum(montant)! FROM Vente! GROUP BY ROLLUP(noClient,noArticle)!! NOCLIENT NOARTICLE SUM(MONTANT)! ---------- ---------- ------------! 1 10 500! 1 20 200! 1 40 100! 1 50 200! 1 60 200! 1 1200! 2 10 700! 2 20 300! 2 60 400! 2 1400! 3 10 1000! 3 20 400! 3 40 100! 3 50 200! 3 1700! 4 10 300! 4 60 500! 4 800! 5100! Article Article Article Client Client Date Date Date Client Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 27
Exemple OLAP graphique (Palo- Pivot) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 28
Rapports vs requêtes: Repor+ng Les informa+ons sont envoyées à l usager (mode push), contrairement aux requêtes (mode pull); Le format des rapports est souvent prédéfini et peu flexible; Les u+lisateurs ont moins de contrôle sur les données présentées; Nécessitent peu de connaissances techniques et d interac+on de la part des u+lisateurs; Sont normalement présentés dans un format facilitant la lecture. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 29
Ges+on des rapports: Repor+ng Rapports préformatés: Fournir une libraire de rapports fréquemment employés avec une descrip+on de leur contenu. Exemples: Ventes YTD vs ventes prédites; Taux mensuel d akri+on par plan de service; Taux de réponses courrier par promo+on par produit; etc. Rapports paramétrables: Offrir la possibilité de modifier facilement le contenu du rapport à l aide de paramètres (ex: choix d un produit, d une région, etc.) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 30
Repor+ng Ges+on des rapports (suite): Concep+on simple: Permekre aux u+lisateurs de pouvoir créer facilement de nouveaux rapports à l aide d une interface conviviale. Exécu+on sur le serveur: Éviter de surtaxer l ordinateur de l u+lisateur en exécutant le rapport sur un serveur dédié. Rapports cédulés: Permekre aux u+lisateurs de céduler l envoi de rapports à des intervalles ou lors d événements prédéterminés. Méthode d envoi: Permekre aux u+lisateurs de choisir comment le rapport leur est envoyé (ex: courriel, page Web, etc.). Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 31
Repor+ng Format des rapports: Nom et +tre; Corps du rapport: Jus+fica+on des données; Précision d affichage des données numériques; Format des +tres de colonnes et rangées; Couleurs de remplissage des cellules; etc. Entête de haut et bas de page: Paramètres u+lisés; Catégorie de naviga+on; Numéro de page; Date et heure de généra+on du rapport; Sources de données u+lisées; etc. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 32
Exemple de créa+on de rapport (Pentaho report deisgner) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 33
Tableaux de bords Caractéris+ques: Mekent en valeur les indicateurs de performance et les problèmes à l aide d éléments visuels: Graphiques (ex: courbes, tarte, etc.); Jauges (ex: profits par u+lisateur); Feux de circula+on (ex: rouge signifie problème); Requièrent très peu de connaissances techniques de la part des u+lisateurs; Combinent les données de divers systèmes pour offrir une vue unifiée de haut niveau de l entreprise; Tiennent souvent compte des changements ponctuels des données (ex: rafraichissement des éléments visuels à intervalles réguliers). Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 34
Exemple de tableau de bord (MicroStrategy) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 35
Défini+on: Indicateurs clés de performance Mesures permekant d évaluer la performance d une entreprise et le progrès réalisé dans l akeinte de ses objec+fs d affaires. Caractéris+ques: Mesurables; Faciles à comprendre; Reliés à des objec+fs d affaires concrets; Balancés (pas en compé++on); Décidés par les ges+onnaires et la haute direc+on; Associés à des individus responsables de leurs résultats. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 36
Ques+on Indicateurs clés de performance: En marke+ng? Au niveau de la produc+on? Dans le domaine académique? Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 37
Exemples: Indicateurs clés de performance Marke<ng et ventes Nombre de nouveaux clients acquis Nombre de clients perdus (akri+on) Profits par segments de la popula+on Nombre de clients en défaut de paiement Taux de réponse à une campagne Produc<on % du temps u+lisé à la produc+on % de composantes défectueuses Temps total pour un cycle Taux de rejet Ges<on de projet Valeur acquise (% complété x Valeur es+mée) Temps es+mé avant complé+on $ dépensé par mois Temps moyen pour livraison Overhead (frais généraux) de projet Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 38
Indicateurs clés de performance Domaine universitaire: Source: Université de Lancaster, UK Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 39
Ques+on Qu est- ce qu un (balanced) scorecard? Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 40
Scorecards Business Performance Management (BPM): «Ensemble de processus d affaires, de méthodologies, de métriques et de technologies employées par les entreprises pour mesurer, monitorer et gérer la performance d affaires», Gartner. Se base sur un ensemble d indicateurs clé de performance (KPI) caractérisant les objec+fs stratégiques; Repose en grande par+e sur les technologies de BI, mais intègre des concepts addi+onnels comme la planifica+on stratégique; Scorecard (tableau de bord prospechf): Offre une représenta+on graphique des KPI en comparaison avec les valeurs cibles de l entreprise; Les valeurs sont comparées pour un certain nombre de périodes historiques (ex: dix derniers trimestres). Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 41
Scorecards Balanced Scorecard (R. Kaplan et D. Norton): Met l accent sur la no+on d équilibre: Équilibre entre les objec+fs à court et à moyen/long terme; Équilibre entre les indicateurs financiers et non- financiers; Équilibre entre les indicateurs qui mesurent la performance passée et les indicateurs "prospec+fs"; Équilibre entre la percep+on externe et la performance réalisée en interne. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 42
Exemple de scorecard Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 43
Le langage MulHDimensional expressions (MDX) Inspiré du livre: MicrosoK SQL Server 2008 MDX Step by Step, par Brian C. Smith et Ryan Clay Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. ChaEi, C. Desrosiers 44
Présenta+on de MDX Langage de requête conçu pour rechercher et manipuler l'informa+on dans les cubes OLAP; Proposé par Microso en 1997 dans leur BD OLE ; Standardisé dans la norme XML AnalyHque (XMLA); Employé dans différents produits: Microso SQL Server; SAP Netweaver BI; Hyperion Essbase; SAS OLAP Server; etc. AQen<on: Ne pas confondre avec SQL, même si certains éléments syntaxiques sont similaires. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 45
Présenta+on de MDX Akributs dimensionnels (deux catégories): AQributs- hiérarchies (aqribute- hierarchy): U+lisés pour filtrer ou agréger les données; Ex (dim. Produit): Catégorie, Sous- catégorie, Produit, etc. Une hiérarchie à deux niveaux est associée automa+quement à chacun de ces akributs; Propriétés (member property) U+lisés uniquement pour décrire les données; Ex (dim. Produit): Descrip+on, Prix unitaire, etc. Exemple: akribut- hiérarchie Catégorie Tous les produits Niveau 0: (Tous) Accessoires Composantes Vélos Vêtements Niveau 1: (Feuilles) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 46
Présenta+on de MDX Hiérarchies u+lisateur (user hierarchies): Permekent de définir des rela+ons hiérarchiques à plusieurs niveaux entre des akributs dimensionnels; Exemple: hiérarchie u+lisateur Catégorie- Produits Tous les produits Niveau 0: (Tous) Accessoires Composantes Vélos Vêtements Niveau 1: Catégorie Vélos Montagne Vélos Route Vélos Tourisme Niveau 2: Sous- catégorie... Road- 250 Black... Niveau 3: Produit Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 47
Mesures de faits: Présenta+on de MDX Séparées dans le cube à l'aide d'une dimension addi+onnelle Mesure Dim Date Dim Client Dim Produit Date Client Produit... totalavanttaxes taxes rabais total... Date Client Produit... Mesure valeur Dim Date Dim Client Dim Produit Dim Mesure Mesure Cube OLAP Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 48
Présenta+on de MDX Membres: Valeurs que peuvent prendre un akribut- hiérarchie; Ex: Membres de l'akribut- hiérarchie Catégorie sont: {Tous les produits, Accessoires, Vélos, Vêtements, Composantes} Sont référencés comme : [Dimension].[Hiérarchie].[Membre] ou pour les hiérarchies u+lisateur: [Dimension].[Hiérarchie].[Niveau].[Membre] Exemples: [Produit].[Catégorie].[Tous les produits] [Produit].[Catégorie].&[1] (référence avec la clé du membre) [Produit].[Catégorie- Produits].[Sous- Catégorie].[Vélos Route] Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 49
Tuples: Présenta+on de MDX Coordonnées iden+fiant la posi+on d'une case (cell) dans le cube OLAP Requièrent une valeur (membre) pour chaque akribut- hiérarchie de chaque dimension Exemple (deux dimensions + Mesure): Dim Date Année fiscale Année calendrier Tuples par+els: Les valeurs de certains akributs- hiérarchies sont manquantes Exemple: Dim Produit Catégorie Sous- catégorie Tuple valide: ( [Date].[Année fiscale].[toutes périodes], [Date].[Année calendrier].[cy2013], [Produit].[Catégorie].[Vélos], [Produit].[Sous- Catégorie].[Vélos Montagne], [Mesure].[Mesure].[Total] ) ( [Date].[Année calendrier].[cy2013], [Produit].[Sous- Catégories].[Vélos Montagne] ) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 50
Présenta+on de MDX Résolu+on de tuples par+els: Pour chaque valeur manquante d'un akribut- hiérarchique, appliquer les règles suivantes: 1. Si une valeur par défaut existe (définie lors de la concep+on du cube), u+liser ceke valeur Exemple * : 2. Sinon, si le membre (Tous) existe, u+liser ceke valeur 3. Sinon, si le membre (Tous) n'existe pas (ex: dimension Mesure), u+liser le premier membre ( [Date].[Année calendrier].[y2013], [Produit].[Sous- Catégories].[Vélos Montagne] ) [Date].[Année fiscale]? [Produit].[Catégorie]? [Mesure].[Mesure] règle 2 *: On suppose qu'aucune valeur défaut n'a été spécifiée? règle 2 règle 3 [Date].[Année fiscale].[toutes périodes] [Date].[Catégorie].[Tous les produits] [Mesure].[Mesure].[TotalAvantTaxes] Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 51
Ensembles de tuples: Présenta+on de MDX Syntaxe: {tuple1, tuple2,... tuplen} Deux règles à suivre: 1. Les tuples d'un même ensemble doivent faire références aux mêmes hiérarchies; 2. Les hiérarchies doivent être dans le même ordre dans chaque tuple. Exemple (ensemble invalide): { ([Date].[Année calendrier].[cy2012], [Produit].[Catégorie].[Vélos]), ([Produit].[Sous- catégorie].[tous les produits], [Date].[Année calendrier].[cy2013]) } Exemple (ensemble valide): { ([Date].[Année calendrier].[cy2012], [Produit].[Catégorie].[Vélos]), ([Date].[Année calendrier].[cy2013], [Produit].[Catégorie].[Vêtements]) } Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 52
Requêtes OLAP de base: Slicer Interpréta+on de la requête: Présenta+on de MDX SELECT <EnsembleTuplesParHels1> ON COLUMNS, <EnsembleTuplesParHels2> ON ROWS FROM <Cube> WHERE <EnsembleTuplesParHels3> 1. On croise les ensembles 1 et 2 pour générer un tableau; 2. Chaque case du tableau con+ent la combinaison des valeurs d'un tuple par+el de l'ensemble 1 avec un tuple par+el de l'ensemble 2; 3. On combine chaque tuple par+el du tableau avec ceux de l'ensemble 3; 4. On complète les tuples à l'aide de la méthode de résolu+on; 5. Chaque case du tableau con+ent la valeur du cube OLAP référencée par son tuple. Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 53
Exemple de requête: Présenta+on de MDX SELECT { ([Mesure]. [Mesure].[Total]), ([Mesure].[Mesure].[Rabais]) } ON COLUMNS, { ([Produit].[Catégorie].[Tous les produits]), ([Produit].[Catégorie].[Accessoires]), ([Produit].[Catégorie].[Composantes]), ([Produit].[Catégorie].[Vélos]), ([Produit].[Catégorie].[Vêtements]) } ON ROWS FROM CubeVentes WHERE ([Date].[Année calendrier].[cy2011]) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 54
Exemple de réponse: Présenta+on de MDX Total Rabais Tous les produits $808,387.54 $142,332.42 Accessoires $105,123.23 $5,382.31 Composantes $24,832.12 $332.75 Vélos $451,234.17 $87,088.19 Vêtements $227,198.02 $49,529.17 tuple correspondant ( [Date].[Année fiscale].[toutes périodes], [Date].[Année calendrier].[cy2011], [Produit].[Catégorie].[Vêtements], [Produit].[Sous- Catégorie].[Tous les produits], [Mesure].[Mesure].[Total] ) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 55
Présenta+on de MDX Écriture simplifiée: Raccourcis: S'il n'y a pas de conflits, on peut omekre de spécifier la hiérarchie et/ou le niveau dans la référence d'un membre; Mot clé Members: On ob+ent tous les membres d'une hiérarchie en mekant [Hiérarchie]. Members; Requête équivalente: SELECT { ([Mesure].[Total]), ([Mesure]. [Rabais]) } ON COLUMNS, { [Produit].[Catégorie].Members } ON ROWS FROM CubeVentes WHERE ([Date].[Année calendrier].[cy2011]) Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 56
Présenta+on de MDX Jointure: Fait avec la fonc+on crossjoin(set1,set2) ou l'opérateur '*': SELECT { ([Date].[Calendrier].[CY2010]), Ques<on: ([Date].[Calendrier].[CY2011]), Pourquoi la ligne Tous les produits ([Date].[Calendrier].[CY2012]) } * a- t- elle disparue? { ([Mesure].[Total]), ([Mesure]. [Rabais]) } ON COLUMNS, { [Produit].[Catégorie].[Catégorie].Members } ON ROWS FROM CubeVentes CY2010 CY2010 CY2011 CY2011 CY2012 CY2012 Total Rabais Total Rabais Total Rabais Accessoires $... $... $... $... $... $... Composantes $... $... $... $... $... $... Vélos $... $... $... $... $... $... Vêtements $... $... $... $... $... $... Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 57
Présenta+on de MDX Membres calculés (calculated members): Membres dérivés dynamiquement d'autres membres du cube OLAP Syntaxe: WITH MEMBER <référence membre> AS <expression>, FORMAT STRING = <format> Exemple: WITH MEMBER [Mesures].[PctRabais] AS ([Mesures].[Rabais]) / ([Mesures].[Total]), FORMAT_STRING="Percent" SELECT { ([Date].[Calendrier].[CY2010]), ([Date].[Calendrier].[CY2011]), ([Date].[Calendrier].[CY2012])} * { ([Mesure].[Total]), ([Mesure].[PctRabais]) } ON COLUMNS, { [Produit].[Catégorie].[Catégorie].Members } ON ROWS FROM CubeVentes Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 58
Résultats: Présenta+on de MDX CY2010 CY2010 CY2011 CY2011 CY2012 CY2012 Total PctRabais Total PctRabais Total PctRabais Accessoires $... %... $... %... $... %... Composantes $... %... $... %... $... %... Vélos $... %... $... %... $... %... Vêtements $... %... $... %... $... %... Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 59
Présenta+on de MDX Naviga+on dans une hiérarchie: CurrentMember: membre courant d'une hiérarchie, au moment où une expression est évaluée Parent: parent d'un membre évalué dans une expression Exemple: WITH MEMBER [Mesures].[NomParent] AS [Produit].[Catégorie- Produits].CurrentMember.Parent.Name MEMBER [Mesures].[PctDansParent] AS ([Mesures].[Total]) / ([Produit].[Catégorie- Produits].CurrentMember.Parent, [Mesures].[Total]), FORMAT_STRING="Percent" SELECT { ([Mesures].[NomParent], ([Mesures].[PctDansParent]) } ON COLUMNS, { [Produit].[Catégorie- Produits]. AllMembers} ON ROWS FROM CubeVentes Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 60
Résultats: Présenta+on de MDX NomParent PctDansParent Tous les produits (null) #inf Accessoires Tous les produits %... Porte- vélos Accessoires %............ Composantes Tous les produits %... Dérailleurs Composantes %............ Vélos Tous les produits %... Vélos Montagne Vélos %............ Vêtements Tous les produits %... Bas Vêtements %............ Département de génie logiciel et des TI MTI820 Hiver 2011 S. 7, C. Desrosiers 61