Discussion :

[Mr.fidel]

Bonjour,

l'image suivante presente l'architecture d'un datawarehouse en général.

sauf que je trouve un element dans cette architecture qui s'appelle aussi datawarehouse.

alors je pôse la question : quelle est le difference entre datawarehouse et cube OLAP , car j'ai cru que c'était les notions d'une seule chose.

Merci

http://xpose.avenir.asso.fr/viewxpos...ge=/archi.html

[Prjprj]

L'OLAP est une façon particulière d'accéder aux données.
Cela permet de les explorer très facilement mais nécessite pas mal de travail en amont.

On appelle un cube OLAP l'ensemble "modèle/données" accédé par l'utilisateur ou l'outil de reporting.

Il existe plusieurs technos OLAP, mais elles diffèrent principalement sur la façon de stocker les données en vue de les restituer, les principes restent les mêmes pour toutes les technos.

[jpclabaux]

Un entrepôt de données (datawarehouse) est une base dont les données ont été nettoyées, validées et historisées. Les données sont généralement extraites de l'opérationnel à l'aide d'un ETL (mais pas oligatoirement). Un entrepôt est souvent modélisé en étoile, c'est à dire en table de faits (les chiffres qu'on veut analyser) et en dimensions (les axes d'analyse par exemple temps, clients, produits,...).

Un cube OLAP est une base dont les faits ont été agrégés (somme, moyenne,...) pour tous les croisements entre les dimensions. Par exemple on va stocker la somme et la moyenne du chiffre d'affaire pour chaque client, chaque produit, chaque jour. Ça fait beaucoup d'infos à calculer et à stocker mais c'est ce qui fait qu'une fois calculées ces données sont très rapides d'accès.

Dans l'idéal, un cube OLAP s'appui sur un entrepôt de données dont les tables de faits et les dimensions correspondent mais encore une fois ce n'est pas obligatoire.

[Prjprj]

Un cube OLAP est une base dont les faits ont été agrégés (somme, moyenne,...) pour tous les croisements entre les dimensions. Par exemple on va stocker la somme et la moyenne du chiffre d'affaire pour chaque client, chaque produit, chaque jour. Ça fait beaucoup d'infos à calculer et à stocker mais c'est ce qui fait qu'une fois calculées ces données sont très rapides d'accès.

Cela dépend de la techno, suivant la techno, ces indicateurs sont effectivement stockés de manière agrégée comme l'explique jpclabaux, mais pour d'autres technos, l'outil OLAP refait les calculs à la volée et les données sont stockées dans une base relationnelle, on y perd en perfs, on y gagne en fraicheur de données si les données changent en temps réel.

Pour le reste, on est d'accords

[doc malkovich]

alors je pôse la question : quelle est le difference entre datawarehouse et cube OLAP , car j'ai cru que c'était les notions d'une seule chose.

On fait toujours l'amalgame entre Datawarehouse et SID ( Système d'Information Décisionnel ), je pense que dans ton exemple le schéma devrait être intitulé "Alimentation du SID". Pour défendre l'auteur, on y montre bien l'alimentation du Datawarehouse, mais il n'y a pas que ça ...

Les autres ont tout dit ( ou presque ) sur le datawarehouse comme bdd et les concepts OLAP.