Qu’est-ce que l’analyse OLAP ?

Pour beaucoup, la technologie sophistiquée qui sous-tend les solutions EPM modernes reste un mystère. Dans cet article, nous définirons d’abord en quoi consiste l’analyse OLAP avant de présenter brièvement le fonctionnement de cette technologie. Nous expliquerons ainsi ce qui se cache derrière les systèmes OLAP, quel est le rapport avec les cubes et qu’est-ce qui rend cette technologie si utile pour les processus de planification, de budgétisation et de prévision actuels.

 

 

Le cube

Commençons par présenter le concept du cube. Cette forme géométrique peut être représentée sur un système de coordonnées à trois axes, c’est-à-dire en trois dimensions. La plupart des solutions EPM modernes s’appuient sur un système OLAP multidimensionnel, également appelé MOLAP, qui doit son nom au processus utilisant une base de données multidimensionnelle comme base opérationnelle.

Admettons que votre jeu de données comprenne des chiffres correspondant à plusieurs produits, y compris les clients et l’heure d’achat. Au format cubique, l’axe X du système de coordonnées représenterait la dimension temporelle, l’axe Z serait le client et l’axe Y votre produit. La taille du cube est donc déterminée par les données existantes, ce qui en fait d’entrée de jeu un élément dynamique. Des valeurs sont attribuées à chaque combinaison de données dimensionnelles, chacune représentant une coordonnée sur le cube.

Prenons un exemple : en mars 2020, le client C a acheté le produit B. Cette relation génère des valeurs quantifiables, comme le chiffre d’affaires ou le montant de l’achat, qui sont en quelque sorte stockées au niveau des coordonnées, lesquelles peuvent désormais être déterminées avec une grande précision (point de données). À l’aide de la technologie MOLAP, vous pouvez utiliser plusieurs fonctions pour saisir les données dans une base de donnée sous-jacente, puis les traiter.

Grâce au système MOLAP, il existe bien d’autres dimensions possibles, qui dépassent rapidement le cadre moyen des capacités humaines de visualisation des données. Pour résumer, le cube est particulièrement utile en tant que modèle. On y trouve souvent des dimensions supplémentaires, comme la région, les canaux de distribution, les stocks, etc.

Pourquoi la technologie OLAP est-elle si spéciale ?

Revenons à présent à nos tableurs Excel : les données sont présentées sous forme de ligne et de colonne. Elles sont donc bidimensionnelles. Dans le meilleur des cas, vous pourrez donc comprendre les relations bidimensionnelles entre vos données, mais pas plus. Les lignes et les colonnes doivent toujours être remplies, même si pour cela, il faut parfois lister un même mois, produit ou client plusieurs fois. Par conséquent, les tableurs deviennent rapidement volumineux et peu pratiques, en particulier quand plusieurs personnes doivent y accéder et réaliser des changements. Le principe est similaire à celui des bases de données relationnelles, dans lesquelles un jeu de données (ligne) est mis en relation via des attributs (colonnes) de manière bidimensionnelle.

Avec le modèle multidimensionnel basé sur le cube décrit ci-dessus, les entrées multiples des mêmes dimensions deviennent redondantes. Une fois créées dans la base de données, elles indiquent les diverses coordonnées cibles sous forme de chiffres clés auxquelles elles sont liées. L’organisation multidimensionnelle des données présente de nombreux avantages. Intéressons-nous aux plus importants.

Les avantages de l’analyse OLAP en un coup d’œil

L’approche multidimensionnelle du stockage des données permet de créer rapidement des rapports ad hoc, notamment grâce à une opération dite de « slicing » (tranchage du cube). Pour reprendre l’exemple ci-dessus, vous pouvez choisir de visualiser les ventes de l’intégralité de votre gamme de produits pour tous les clients sur une année ou un mois spécifique. En d’autres termes, on extrait une « tranche » complète de points de données liés à des chiffres clés, dont « l’épaisseur » est déterminée par une période temporelle donnée.

Pour analyser vos données, vous pouvez également utiliser le « dicing », c’est-à-dire l’extraction d’un bloc plus petit à partir du « cube principal », qui contient l’ensemble des données. Par exemple, vous pouvez limiter la sélection aux produits individuels ou aux groupes de produits achetés sur une période définie et par un segment de clients particulier.

En créant des hiérarchies, vous pouvez aussi réaliser ce qu’on appelle communément des « drilldowns ». Cette opération permet d’obtenir des valeurs précises, par exemple, de chaque produit appartenant à un groupe de produits ou des chiffres clés détaillés d’un seul point de vente au sein de votre réseau commercial.

En plus d’accélérer la création des rapports ad hoc, les systèmes OLAP permettent d’automatiser les rapports standard, ce qui constitue l’un de leurs principaux avantages. Une fois la solution correctement configurée, elle permet en effet de réduire considérablement le temps requis et la marge d’erreurs. Les processus de planification sont également facilités, puisque les planificateurs peuvent saisir directement les données pertinentes dans la base de donnée multidimensionnelle au lieu de les recueillir et de les valider manuellement à l’aide de tableurs Excel interminables.

Grâce aux solutions EPM dotées de la technologie OLAP, les experts financiers et les planificateurs bénéficient de nombreux avantages qui les aident à optimiser la création de valeur dans toute l’organisation. Découvrez plus en détails les performances de la technologie utilisée par Jedox.