Sunday, January 06, 2013

Olap Report est devenue BI Verdict







LONDON, 29th October 2009


After fourteen years as the definitive web site for information about on-line analytical processing (OLAP) and business intelligence (BI) products, vendors, technologies and market analysis, The OLAP Report has been replaced by a new online resource – The BI Verdict.


“The OLAP Report is making way for The BI Verdict to provide an improved and wider-ranging service to our customers.” revealed BARC’s founder and CEO, Carsten Bange.


“We will continue to publish the vendor-independent product reviews and market analysis which formed the cornerstone of The OLAP Report, but subscribers to The BI Verdict will now have access to a wealth of extra information including findings from The BI Survey, the world’s largest survey of BI end-users.”


“We are also introducing a new entry-level subscription – The BI Market Guide – to provide guidance and advice to customers in the early stages of their BI project.”


“This is great news for the thousands of users of The OLAP Report”, continued Michael Schumacher, head of sales & marketing for The BI Verdict. “I firmly believe we are providing an unparalleled service to those requiring in-depth and vendor-neutral information in the BI space.”


The BI Verdict evaluates BI solutions from market-leaders such as Microsoft (MSFT), IBM, Oracle (Nasdaq: ORCL) and SAP (NYSE: SAP) as well as a number of other smaller, competing vendors.


The BI Verdict is online now at www.bi-verdict.com.

MOLAP, ROLAD, HOLAP, DOLAP...




Définition des Acronymes :



MOLAP = Multidimensional OLAP
ROLAP = Relational OLAP
HOLAP = Hybrid OLAP
DOLAP = Desktop OLAP.



Critères de différenciation :

Pour bien cerner les différences entre MOLAP, ROLAP, HOLAP et DOLAP nous avons tiré profit du travail effectué par Mr. Nigel Pendse sur les architectures OLAP.

Il existe deux critères pour classifier une solution OLAP en tant que MOLAP, ROLAP, HOLAP ou DOLAP :
  1. La technologie de stockage des données OLAP : 
    1. Base de données relationnelles : les données sont stockées dans un SGBD relationnel. Il permet un stockage presque infini des données OLAP. (Rolap) 
    2. Base de données dimensionnelle (Cube) : Les données sont stockées dans une base de données multidimensionnelles le plus souvent propriétaires. cependant il y’a des limitations quand à la quantité de données ! (Molap)
    3. Fichiers sur le poste client : Une petite quantité de données est stockée directement sur le poste client de l’utilisateur (Dolap) 
  2. Les techniques de traitements des données OLAP :
    1.  SQL : SQL est utilisé pour effectuer les différents traitements sur les données OLAP. On réaliser des roll-ups, des drills-down... en utilisant des requêtes en général très complexes et très exigeantes en terme de ressources et de temps d’exécution. (Rolap)
    2. Serveur de traitement OLAP : Il s’agit de l’approche la plus adaptée aux traitements de données OLAP. Un serveur, conjointement avec la base de données, est alors dédié à effectuer les différents traitements de données OLAP. Les performances sont excellentes en général ! (Molap)
    3. Client de traitement OLAP : Une approche qui perd beaucoup de terrain vu l’émergence des postes clients léger. Un nombre limité de traitement OLAP se font sur le poste client de l’utilisateur. (Dolap).


En se basant sur ces deux critères il devient donc claire que :
Molap = Base de données dimensionnelle + Serveur de traitement OLAP
Rolap = Base de données relationnelle + SQL avancé
Dolap = Fichier sur le poste client + Client de traitement OLAP
Holap = Molap pour les données sommaires + Rolap pour les données détaillées 


La classification des Solutions BI :

La matrice suivante permet de mettre en classifier chaque type d’architectures et les fournisseurs de solutions OLAP selon les deux critères :


TECHNOLOGIES DE STOCKAGE DE DONNÉES MULTIDIMENSIONNELLE
BDR
BD MDD
Fichiers
sur
le poste
client
 T
R
A
I
T
E
M
E
N
T
S

O
L
A
P
SQL Multiples passes
ROLAP
Cartesis
Magnitude
 
MicroStrategy


Serveur de traitement OLAP
ROLAP,HOLAP
Crystal Holos
(ROLAP mode)
 
Hyperion
Essbase
 
Longview
Khalix
 
Speedware
Media/MR
 
Microsoft
 Analysis Services
 
Oracle Express
(ROLAP mode)
 
Oracle
OLAP Option
(ROLAP mode)
 
Pilot Analysis
Server 
WhiteLight
MOLAP,HOLAP
SAS CFO Vision
 
Crystal Holos
 
Geac MPC
 
Hyperion Essbase
 
Oracle Express
 
Oracle
OLAP Option AW
 
Microsoft Analysis Services
 
PowerPlay
Enterprise Server 
 
Pilot Analysis
Server
 
Applix TM1

Client de traitement OLAP
ROLAP
Oracle
Discoverer
MOLAP
Comshare FDC
 
Dimensional Insight
 
Hyperion Enterprise
 
Hyperion
Pillar
DOLAP
Hyperion
Intelligence
 
Business
Objects
 
Cognos
PowerPlay
 
Personal
Express
 
TM1
Perspectives


Exemple d'implantation des technologies MOLAP & ROLAP:

A titre d'exemple d'implantation des technologies MOLAP/ROLAP, nous présentons un 2 prototypes de l'architecture CIF

Figure : Prototype temporaire des architectures MOLAP/ROLAP



L'entreprise DW fait partie de la solution globale dans chacune des deux architectures MOLAP et ROLAP.


Dans le cas de l'architecture ROLAP, l'entrepôt de données est implanté en premier et les cubes OLAP sont crées dans une sorte de couche positionnée au dessus des tables de l'entrepôt de données.


Dans le cas de l'architecture MOLAP, l'entrepôt de données peut être implanté avant ou après les cubes OLAP. Des cubes temporaires peuvent être créés avant que l'entrepôt de données soit créé ou après que celui-ci soit implanté. Une fois que les cubes OLAP sont conçus et l'entrepôt de données en place, il est donc possible d'alimenter les cubes MOLAP à l'aide d'une couche d'intégration. Cette même couche devrait faciliter les accès aux détails à partir des cubes MOLAP vers les données détaillées dans l'entrepôt de données ou le data mart.


Alors que les technologies ROLAP et MOLAP continue de se rejoindre, il existe cependant quelques différences dans les approches. Les solutions ROLAP résident dans un environnement relationnel ou des tables d'agrégation sont créées dans le même espace que l'entrepôt de données et les data marts qui servent de sources pour les cubes ROLAP.


Concernant les solutions MOLAP, les données sont pré agrégées dans un environnement séparé et remplacent les tables d'agrégation relationnelles de la solution ROLAP. Du fait que les données sont bien organisées et indexées, les utilisateurs passent plus de temps à analyser les données dans le cube MOLAP et quand le besoin d'accéder aux données détaillées se fait sentir des accès à la base de données relationnelle contenant ces données devient inévitable (HOLAP).

12 Règles de l'OLAP



OLAP la définition




En 1993, E.F Codd (1923-2003), l'inventeur des bases de données relationnelles, & associés ont publié un document de présentation technique à la demande de la compagnie Arbor Software, devenue aujourd'hui Hyperion, sous le titre 'Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts : An IT Mandate'.

Du fait que ce document soit commandité par une compagnie privée, les règles OLAP telles que définies par E.F Codd étaient controversées.

Revenons maintenant au terme OLAP, Mr. Nigel Pendse ( www.olapreport.com/fasmi.htm) persiste et signe que (traduction libre de son texte) :

"Ce terme ne donne ni une définition ni une description claire de ce que signifie OLAP. Il ne donne non plus aucune indication pourquoi utiliser un outil OLAP, ni si tel outil en est un outil OLAP." (Traduction libre)

Cependant, l'auteur (Nigel Pendse) , récapitule la définition de l'OLAP en cinq mot : Fast Analysis of Shared Multidimensional Information (FASMI) traduit en français parhttp://www.linux-france.org/prj/jargonf/F/FASMI.html comme suit : « Analyse Rapide d'Information Multidimensionnelle Partagée ».




Les 12 règles OLAP


Les 12 règles telles que définies par E.F Codd sont les suivantes :
1 - Multidimensional Conceptual View
Permet d'avoir une vision multidimensionnelle des données (ce qui n'est pas le cas avec une table - unidimensionnel)


2 - Transparency
L'utilisateur ne doit pas se rendre compte de la provenance des données si celles-ci proviennent de sources hétérogènes (système homogène à l'analyste); ces sources peuvent être un fichier Excel, une base de données de production ou même un fichier texte!


3 - Accessibility
OLAP est décrit comme un middleware qui se place entre les sources de données hétérogènes et un front-end (sous la forme d'un datawarehouse).


4 - Uniform Reporting Performance
Les performances ne doivent pas être diminuées lors de l'augmentation du nombre de dimension ou de la taille de la base de données, mais proportionnelles à la taille des réponses retournées.


5 - Client-Server Architecture
Il est essentiel que le produit soit Client-Serveur mais aussi que les composants serveurs d'un produit OLAP intègrent facilement ses différents clients.


6 - Generic Dimensionality
Chaque dimension doit être équivalent par rapport à sa structure et ses capacités opérationnelles.


7 - Automatic Adjustment of Physical Level
Le système OLAP ajuste automatiquement son schéma physique pour s'adapter au type du modèle et au volume des données (plus on dispose de place plus on peut agréger).



8 - Multi-User support
Les outils OLAP doivent fournir des accès concurrents, l'intégrité et la sécurité (ce n'est pas une auberge espagnole).


9 - Unrestricted Cross-dimensional Operations
Les calculs doivent être possibles à travers toutes les dimensions (les agrégats doivent être faits dans toutes les dimensions).


10 - Intuitive Data Manipulation
La manipulation des données se fait directement à travers les cellules d'une feuille de calcul, sans recourir aux menus ou aux actions multiples. Il doit permettre l'analyse intuitive dans plusieurs dimensions au final.


11 - Flexible Reporting
Lors de la création de rapports, les dimensions peuvent être présentées de n'importe quelle manière.


12 - Unlimited Dimensions & Aggregation Levels
Dimensions et niveaux d'agrégations illimités.