Qu'est-ce que l'OLAP ? Comprendre le traitement analytique en ligne pour la Business Intelligence

En quoi OLAP diffère d'OLTP

Les systèmes OLTP prennent en charge les opérations commerciales quotidiennes : prise de commandes, mise à jour des stocks, enregistrement des données transactionnelles et gestion de l'activité des clients. Le traitement transactionnel en ligne est optimisé pour des mises à jour rapides, précises et à grand volume dans les bases de données relationnelles.

Les systèmes OLAP sont optimisés pour le traitement analytique plutôt que pour les transactions. Elles consolident les données historiques des systèmes opérationnels, les structurent pour l'exploration via des modèles de données multidimensionnels et prennent en charge des queries complexes qui couvrent de longues périodes et plusieurs dimensions. L'OLAP aide les équipes à comprendre l'activité, tandis que les systèmes OLTP aident à la gérer.

Pourquoi l'OLAP est important pour l'analytique moderne

À mesure que les organisations se développent, les volumes de données augmentent et les questions analytiques deviennent plus complexes. La fonctionnalité OLAP accompagne cette évolution en fournissant :

• Exploration de données rapide et interactive grâce à des structures pré-agrégées
• Analyse riche et multidimensionnelle sous différents angles
• Des calculs cohérents et gouvernés sur lesquels les équipes peuvent compter
• Une expérience en libre-service qui réduit la dépendance vis-à-vis des data engineers

Ces atouts rendent la Technologie OLAP essentielle pour le monitoring des performances, l'analyse des tendances et la planification stratégique.

L'OLAP en pratique dans l'entreprise

Un dirigeant du secteur de la vente au détail qui examine les données de ventes trimestrielles peut constater ces avantages en pratique. Au lieu de demander des rapports distincts pour chaque région, catégorie de produits ou période, les outils OLAP leur permettent de pivoter sur toutes les dimensions dans une vue unique et d'explorer les tendances directement.

Avec seulement quelques ajustements à l'aide d'opérations OLAP de base, ils peuvent identifier précisément où les performances ont changé, comparer les segments affectés et découvrir les facteurs à l'origine de ces changements. Cette capacité à passer d'une perspective à l'autre en toute fluidité aide les équipes à obtenir des insights en quelques minutes, au lieu d'attendre plusieurs extractions personnalisées ou des queries SQL complexes.

Architecture OLAP et modèles de données

Comprendre les cubes OLAP

Les systèmes OLAP reposent sur l'idée que les données analytiques doivent refléter la manière dont les utilisateurs conçoivent l'entreprise. Pour ce faire, les bases de données OLAP utilisent des cubes OLAP — des structures de données multidimensionnelles qui organisent les données au sein d'une architecture de données gouvernée et permettent aux utilisateurs d'analyser les données selon plusieurs vues à la fois : le temps, la géographie, le produit, les segments de clients et plus encore.

Chaque cube OLAP représentant des métriques commerciales contient :

• Mesures : des valeurs numériques telles que le chiffre d'affaires, le coût, la marge ou le nombre de commandes
• Dimensions : catégories qui décrivent ces mesures, telles que le produit, la zone géographique, le client ou le temps

Cette structure rend l'analyse multidimensionnelle plus intuitive. Au lieu de naviguer dans des tables relationnelles plates contenant des milliers de colonnes et des millions de lignes, les utilisateurs professionnels interagissent avec des données métier organisées selon des concepts familiers. Les mesures deviennent le « quoi », et les dimensions deviennent le « comment » et le « où » de l'analyse.

Bien qu'appelés "cubes", ces modèles de données OLAP ne sont pas limités à trois dimensions. Les cubes de données peuvent contenir plus de trois dimensions, permettant une analyse transversale riche pour explorer des motifs et des comparaisons à travers des données multidimensionnelles.

Hiérarchies et pré-agrégation pour des requêtes rapides

La plupart des dimensions des bases de données OLAP incluent des hiérarchies de concepts qui représentent des niveaux de détail naturels. Une dimension temporelle peut inclure année → trimestre → mois → jour. Une dimension géographique peut inclure pays → région → État → ville. Ces hiérarchies de concepts facilitent le passage de données résumées à des vues de données détaillées.

Les systèmes OLAP calculent souvent des résumés pré-agrégés à chaque niveau de la hiérarchie des concepts. Étant donné que de nombreuses requêtes analytiques nécessitent des totaux ou des moyennes récurrents, la pré-agrégation offre des performances de query rapides et garantit la cohérence des définitions de métriques entre les utilisateurs et les équipes. Cette approche aide les cubes OLAP à répondre rapidement, même lors de l'analyse de grands volumes de données historiques.

Modélisation dimensionnelle avec des schémas en étoile

La modélisation dimensionnelle est à la base de la plupart des systèmes OLAP et structure les données de manière à ce qu'elles soient à la fois performantes et faciles à comprendre. Le modèle le plus courant est le schéma en étoile, qui inclut :

• Une table de faits centrale contenant des mesures et des clés
• Tables de dimensions qui fournissent un contexte descriptif

Les schémas en étoile sont populaires car ils sont simples et efficaces. Les utilisateurs peuvent interpréter rapidement les tables relationnelles, et les outils OLAP génèrent des requêtes de manière fiable avec moins de jointures. Ce schéma de base de données prend en charge des charges de travail analytiques prévisibles et à hautes performances et permet aux bases de données OLAP d'organiser les données efficacement.

Cette approche reflète également la manière dont les entreprises perçoivent leurs opérations : des événements mesurables (tels que la consultation de données de vente, les expéditions ou les interactions) liés à des attributs descriptifs comme les produits, les clients ou les lieux. Cet alignement avec les processus du monde réel, combiné à l'évolutivité à mesure que les plateformes se développent, fait des schémas en étoile une pierre angulaire de la conception des modèles de données OLAP.

Schémas en flocon et en constellation de faits

Bien que les schémas en étoile fonctionnent bien pour la plupart des charges de travail analytiques, certains environnements nécessitent des approches de modélisation supplémentaires pour gérer une plus grande complexité. Ces alternatives répondent à des scénarios avec des hiérarchies de concepts plus profondes, des exigences de gouvernance plus strictes ou des processus métier multiples qui intègrent des données provenant de plusieurs sources de données.

Un schéma en flocon normalise les tables de dimension en plusieurs tables associées, par exemple en stockant séparément les détails des produits, les sous-catégories et les catégories plutôt que dans une seule dimension. Cette structure réduit la redondance et peut simplifier la maintenance dans des environnements vastes ou réglementés. Cependant, cela introduit plus de jointures, ce qui peut ralentir les requêtes OLAP ou rendre les modèles de données moins intuitifs pour les utilisateurs non techniques.

Une constellation de faits, parfois appelée schéma en galaxie, étend la modélisation dimensionnelle en incluant plusieurs tables de faits qui partagent une ou plusieurs dimensions. Cette conception prend en charge l'analyse à travers différents processus métier, comme l'examen de la manière dont les dépenses marketing influencent l'analyse des ventes ou dont les niveaux de stock affectent les performances de traitement des commandes.

Bien que plus complexes qu'un schéma en étoile, ces approches offrent une flexibilité de modélisation lorsque des besoins analytiques variés l'exigent. Elles offrent des moyens de représenter des relations commerciales plus riches tout en maintenant la cohérence entre les dimensions partagées.

Équilibrage des compromis de modélisation

Le choix de la bonne technique de modélisation implique de peser plusieurs compromis :

• Performance : les schémas en étoile permettent généralement des requêtes plus rapides et une logique plus simple pour les opérations OLAP.
• Stockage : les schémas Snowflake économisent de l'espace, mais peuvent réduire les performances des queries
• Complexité métier : Les constellations de faits prennent en charge plusieurs processus, mais nécessitent une gouvernance rigoureuse
• Facilité d'utilisation : Les modèles de données plus plats sont plus intuitifs pour les data analysts et les équipes BI.
• Scalabilité : les modèles doivent évoluer à mesure que les volumes de données, les dimensions et les besoins de l'entreprise augmentent.

Les organisations combinent souvent ces schémas de modélisation. Un schéma en étoile principal peut prendre en charge l'analytique, tandis que les éléments en flocon ou en constellation gèrent les dimensions complexes ou les rapports interfonctionnels. L'objectif reste le même : des modèles de données OLAP qui restent rapides, clairs et alignés sur les besoins de l'entreprise.

Opérations OLAP de base pour l'analyse multidimensionnelle

Les opérations OLAP offrent aux utilisateurs des moyens flexibles d'ajuster les niveaux de détail et d'explorer les données de l'organisation sous différents angles. Elles constituent le fondement de l'analyse de données multidimensionnelles de type OLAP, permettant une navigation rapide entre les dimensions et aidant les analystes de données à passer rapidement de résumés généraux à des insights ciblés.

Changement de granularité par exploration et consolidation

Deux des opérations OLAP les plus importantes sont le drill-down et le roll-up, qui permettent aux utilisateurs de naviguer entre les résumés de haut niveau et les vues de données détaillées.

L'analyse descendante commence par une vue d'ensemble et révèle plus de détails. Un analyste peut commencer par le chiffre d'affaires annuel, puis l'analyser plus en détail par trimestre, par mois ou par jour. Chaque étape révèle plus de contexte, comme des pics saisonniers ou des baisses inhabituelles non visibles aux niveaux supérieurs. Cette opération d'analyse de base aide les équipes à transformer les données de vues agrégées en insights granulaires.

Le roll-up fait l'inverse. Il agrège les données détaillées en résumés de plus haut niveau, par exemple en combinant les résultats au niveau des magasins en vues régionales ou nationales. Le roll-up aide les dirigeants à avoir une vue d'ensemble, à comparer les performances entre les régions ou les segments et à comprendre l'impact global en travaillant avec des données moins détaillées.

Ensemble, les opérations de drill-down et de roll-up prennent en charge à la fois l'analyse exploratoire et le reporting de niveau dirigeant en permettant une navigation fluide entre les niveaux hiérarchiques des concepts au sein des cubes OLAP.

Cibler les vues avec le découpage en tranches et en dés

Tandis que les opérations de drill-down et de roll-up gèrent les niveaux de détail, les opérations de slice and dice définissent la partie du cube de données à étudier. Ces opérations OLAP agissent comme des filtres, permettant aux analystes de se concentrer rapidement sur des sous-ensembles pertinents.

Une opération de découpage sélectionne une valeur unique au sein d'une dimension, par exemple en examinant uniquement le T3 pour l'ensemble des régions et des produits. Le découpage est utile pour isoler une période, un Canal de distribution ou une catégorie tout en conservant les autres dimensions disponibles pour la comparaison au sein de données multidimensionnelles.

Une opération de dice sélectionne plusieurs valeurs sur une ou plusieurs dimensions, comme la comparaison de catégories de produits sélectionnées sur un sous-ensemble de régions et de mois. Le dicing est utile lorsque les équipes souhaitent comparer des combinaisons spécifiques (telles que des segments cibles ou des groupes de produits clés) sans l'encombrement de données métier non pertinentes.

Les opérations de type « slice and dice » sont au cœur de l'analytique en libre-service. Au lieu de demander des rapports ponctuels aux data engineer, les utilisateurs métier peuvent explorer les données directement, en affinant ou en élargissant leur vue en fonction de l'évolution de leurs besoins. Cela réduit la dépendance vis-à-vis des rapports personnalisés et rend les plateformes de business intelligence plus réactives à l'évolution des besoins.

Réorienter les dimensions avec le pivotement

Le pivotement modifie la façon dont les dimensions sont organisées dans un rapport ou une visualisation. Dans un tableau, le pivotement peut déplacer une dimension des colonnes vers les lignes. Dans les cubes OLAP, le pivotement fait tourner les dimensions pour afficher une combinaison différente d'attributs à travers le modèle de données multidimensionnel.

Par exemple, un analyste peut commencer par afficher les données de vente avec les régions en colonnes et les catégories de produits en lignes. En pivotant, il peut à la place comparer les catégories de produits entre les segments de clientèle. Les données commerciales restent les mêmes, mais la perspective change, révélant souvent des schémas tels que des segments peu performants ou des marchés aberrants.

Le pivotement favorise l'analyse exploratoire en permettant aux utilisateurs de tester d'autres vues (par client, canal de distribution ou fenêtre temporelle) sans avoir à réécrire les queries OLAP.

Comment l'OLAP prend en charge l'analyse du monde réel

Pour voir comment ces opérations OLAP fonctionnent ensemble, imaginez un dirigeant du secteur de la vente au détail enquêtant sur la baisse des ventes du T3 :

1. Le dirigeant commence par une vue nationale consolidée et constate une baisse de 8 % par rapport au trimestre précédent.
2. Ils explorent les données par région et découvrent que la région Ouest est en baisse de 22 %, tandis que les autres régions restent stables.
3. Ils découpent les données pour isoler la région Ouest, puis les ventilent par ses trois principales catégories de produits de juillet à septembre, ce qui révèle des baisses plus fortes concentrées sur des lignes spécifiques.
4. Il fait pivoter la vue sur les groupes de magasins et identifie que la sous-performance est concentrée en Californie.
5. En reliant ces conclusions, le dirigeant constate qu'un nouveau concurrent s'est implanté en Californie en juillet, affectant de manière disproportionnée ces gammes de produits.

Avec une vision claire de ce qui a changé et pourquoi, l'équipe marketing développe rapidement une réponse concurrentielle ciblée pour les catégories et les marchés concernés. Ce qui aurait nécessité plusieurs jours de queries SQL personnalisées et de calculs analytiques complexes est réalisé en quelques minutes grâce à l'exploration interactive et multidimensionnelle des données d'OLAP.

Types de systèmes OLAP

Différentes architectures OLAP prennent en charge des objectifs analytiques similaires, mais varient en termes de performances, d'évolutivité et de flexibilité. La compréhension de ces différences aide les organisations à choisir une approche adaptée à leurs volumes de données, leurs besoins en modélisation et leurs modèles de query.

MOLAP : OLAP multidimensionnel utilisant des cubes multidimensionnels

Les systèmes OLAP multidimensionnels stockent les données dans des bases de données multidimensionnelles propriétaires qui organisent physiquement les informations en structures cubiques. Les résumés pré-agrégés et l'indexation optimisée permettent des réponses rapides et prévisibles à des requêtes complexes.

Points forts

• Des temps de réponse très rapides, même pour des queries analytiques hautement agrégées ou multidimensionnelles
• Performances de query prévisibles grâce aux agrégats précalculés
• Prise en charge solide de la navigation hiérarchique et des calculs complexes

Limites

• Nécessite un stockage supplémentaire pour que les structures de cube puissent stocker des données
• Les cycles d'actualisation des cubes peuvent retarder l'accès aux nouvelles données historiques.
• Moins flexible lorsque les dimensions ou les hiérarchies de concepts changent fréquemment

Les meilleurs cas d'usage de l'OLAP multidimensionnel

Les équipes disposant de modèles de données OLAP stables — telles que celles chargées de la planification financière, de l'analyse de la rentabilité et du reporting opérationnel — pour qui la régularité des performances est plus importante que les modifications rapides de schéma.

ROLAP : OLAP relationnel pour l'analytique des entrepôts de données relationnels et cloud

Les systèmes OLAP relationnels effectuent des opérations OLAP directement sur des tables relationnelles stockées dans des bases de données relationnelles ou des data warehouses cloud. Au lieu de stocker des cubes OLAP, les moteurs ROLAP génèrent des rapports de manière dynamique et s'appuient sur l'optimiseur de query de la base de données pour le calcul.

Points forts

• Gère de très grands volumes de données métier, limités uniquement par le data warehouse sous-jacent
• S'adapte facilement aux nouvelles dimensions ou aux nouveaux attributs des sources de données relationnelles
• Utilise le langage SQL, largement répandu, et l'infrastructure existante

Limites

• Les performances des query varient en fonction de la conception de la base de données, de l'indexation et des schémas de charge de travail
• Les agrégations complexes peuvent être plus lentes sans résumés précalculés
• Dépendance accrue vis-à-vis des pratiques de modélisation relationnelle

Dans quels cas l'OLAP relationnel est-il le plus adapté ?

Les entreprises disposant de datasets volumineux ou qui changent fréquemment — telles que l'analytique e-commerce, l'analyse du comportement des clients ou le reporting d'entreprise — pour lesquelles la flexibilité et l'évolution des schémas importent plus que la vitesse de pré-agrégation. Cette approche fonctionne bien lorsque les équipes doivent intégrer des données provenant de plusieurs sources de données.

HOLAP : OLAP hybride pour le stockage analytique hybride

L'OLAP hybride combine l'agrégation multidimensionnelle de type OLAP avec le stockage de détails relationnels. Pour des raisons de vitesse, les résumés se trouvent sous forme de cube, tandis que les données granulaires détaillées restent dans des tables relationnelles.

Points forts

• Performances rapides pour l'analyse agrégée grâce aux fonctionnalités OLAP
• Flexibilité pour explorer les données entièrement détaillées en profondeur si nécessaire
• Exigences de stockage équilibrées par rapport au MOLAP complet

Limites

• Une architecture plus complexe à concevoir et à gérer
• Nécessite une synchronisation entre les structures de cube OLAP et les données relationnelles.
• Les performances des requêtes peuvent varier en fonction de la manière dont les données sont partitionnées.

Où l'OLAP hybride fonctionne le mieux

Les organisations qui ont besoin d'un accès rapide aux métriques récapitulatives, mais qui exigent également une exploration occasionnelle au niveau du détail — ce qui est courant dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'analyse des performances marketing et les tableaux de bord opérationnels.

Comparaison des types d'OLAP

Chaque architecture OLAP offre différents compromis en matière de performances, d'évolutivité et de flexibilité :

L'OLAP moderne dans les workflows analytiques d'aujourd'hui

Les plateformes cloud ont remodelé la manière dont les organisations conçoivent et exploitent les systèmes OLAP. Les outils OLAP traditionnels dépendaient de données historiques chargées par lots, de structures de cube statiques et d'une capacité matérielle fixe, ce qui limitait l'évolutivité à mesure que les volumes de données et les besoins analytiques augmentaient. Les architectures cloud natives suppriment ces contraintes en permettant aux charges de travail OLAP de s'exécuter sur une infrastructure distribuée et élastique.

L'OLAP à l'ère du cloud

Les systèmes OLAP modernes utilisent le traitement massivement parallèle (MPP) et le calcul distribué pour exécuter des requêtes complexes sur de nombreux nœuds en parallèle. Plutôt que de s'appuyer sur un seul serveur OLAP, cette approche fournit aux organisations l'élasticité nécessaire pour prendre en charge diverses charges de travail analytiques.

Un avantage clé de l'OLAP dans le cloud est la séparation du stockage et du compute, ce qui permet à chaque couche de monter en charge indépendamment. Les clusters compute peuvent s'étendre temporairement pour les charges de travail exigeantes et se réduire lorsque ce n'est pas nécessaire, ce qui aide les organisations à maîtriser les coûts et à ne payer que pour les ressources utilisées pendant le traitement analytique.

Capacités OLAP en temps réel

Les progrès de l'infrastructure cloud prennent désormais en charge l'OLAP en quasi-temps réel, comblant ainsi l'écart entre l'analyse par lots traditionnelle et l'analyse en temps réel. Au lieu d'attendre les actualisations nocturnes des cubes, les analystes de données peuvent travailler avec des données métier fréquemment actualisées provenant de sources de données en streaming. Cela permet des réponses plus rapides aux signaux opérationnels tels que l'évolution des modèles de demande, les interactions avec les clients ou les fluctuations de la chaîne d'approvisionnement.

OLAP sur les data lakes et l'architecture lakehouse

Les bases de données OLAP cloud natif fonctionnent de plus en plus directement sur les données stockées dans les data lakes du cloud. Dans une architecture lakehouse, des technologies telles que Delta Lake fournissent les fonctionnalités de fiabilité, de gouvernance et de performance (telles que l'indexation, la mise en cache et le data skipping) que requiert l'analyse de type OLAP. Étant donné que les charges de travail OLAP peuvent s'exécuter sur les mêmes données d'entreprise utilisées pour le machine learning, les données en streaming et l'ingénierie des données, les équipes n'ont plus besoin de maintenir des moteurs OLAP distincts ou de déplacer des données entre les systèmes.

Les principaux avantages de cette approche sont les suivants :

• Stockage de données unifié avec moins de silos
• Formats ouverts qui intègrent les données avec la BI, le ML et les outils d'IA
• queries analytiques plus rapides sans dupliquer les données métier
• Architecture et gouvernance simplifiées

Applications métier actuelles de l'OLAP

Les systèmes OLAP modernes prennent en charge divers workflows analytiques dans tous les secteurs d'activité, notamment :

• Planification et analyse financières: rapports budget vs. réel, prévisions, analyse financière et modélisation de la rentabilité par le biais de rapports financiers
• Analyse des performances des ventes: analyse de territoire, évaluation du mix produit et monitoring de l'analyse des tendances du chiffre d'affaires à l'aide d'outils d'analyse des ventes
• Analyse du comportement des clients: segmentation, modèles d'achat et valeur vie client sur des données multidimensionnelles
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement: analyse des stocks, performance des fournisseurs et prévision de la demande
• Analytique des soins de santé: résultats pour les patients, utilisation des ressources et efficacité des traitements au sein des populations

Ces applications de Business Intelligence s'appuient sur la capacité d'OLAP à évaluer plusieurs dimensions de manière efficace et cohérente, permettant aux équipes de générer des rapports qui transforment les données en insights exploitables.

L'OLAP dans les écosystèmes analytiques émergents

Les principes OLAP restent fondamentaux, même lorsque les écosystèmes analytiques évoluent. Les plateformes de visualisation de données modernes et les outils de BI basés sur SQL intègrent des interactions de type OLAP telles que le découpage, le pivotement et le forage pour fournir des moyens rapides et multidimensionnels d'explorer les données, que le système sous-jacent utilise ou non des structures de cube OLAP traditionnelles.

Dans une architecture lakehouse, les concepts OLAP s'intègrent aux formats de données ouverts et au compute à l'échelle du cloud. Au lieu de fonctionner comme une pile distincte, les requêtes de type OLAP s'exécutent directement sur des données organisationnelles partagées utilisées pour le streaming de données, l'IA et l'ingénierie des données. Cette intégration améliore les performances et la cohérence des requêtes tout en réduisant le besoin de données dupliquées ou de serveurs OLAP spécialisés.

L'OLAP complète également le machine learning. Les analystes de données utilisent l'exploration de type OLAP pour identifier des modèles, des segments et des hypothèses par le biais du data mining, tandis que les modèles de ML s'appuient sur ces insights avec l'analytique prédictive pour faire des prédictions et automatiser les décisions. L'OLAP reste pertinent non pas en tant que technologie autonome, mais en tant qu'ensemble de capacités analytiques intégrées qui permettent une exploration des données plus rapide et plus interactive sur les plateformes modernes.

Évaluer la pertinence de l'OLAP pour votre organisation

Lorsque vous évaluez OLAP pour votre environnement, tenez compte de facteurs tels que les volumes de données, la complexité des requêtes, les besoins en interactivité, l'infrastructure existante et votre stratégie cloud globale. OLAP est particulièrement adapté lorsque les requêtes analytiques se répètent fréquemment, impliquent plusieurs hiérarchies de concepts ou nécessitent des temps de réponse rapides et cohérents.

Il peut être moins adapté aux charges de travail dominées par des queries complexes très imprévisibles, à l'expérimentation exploratoire en machine learning ou à l'analytique axée sur le streaming. Comprendre comment vos équipes explorent les données métier — et la vitesse et la structure qu'exigent leurs workflows — aide à déterminer si OLAP doit jouer un rôle central dans votre architecture analytique.

Mettre OLAP au service de votre entreprise

L'OLAP (Online Analytical Processing) transforme les données complexes et multidimensionnelles en insight clair et exploitable. En organisant les mesures et les dimensions de manière intuitive et en prenant en charge des requêtes analytiques rapides et interactives, l'OLAP aide les équipes à comprendre ce qui a changé, pourquoi cela a changé et comment les performances varient selon les régions, les produits ou les segments de clients. Ces atouts font de la technologie OLAP une base fiable pour explorer les tendances commerciales et éclairer la prise de décisions.

Une solide compréhension des opérations OLAP de base (drill-down, roll-up, slice and dice) favorise une meilleure pensée analytique. Ces opérations analytiques de base aident les data analyst à examiner des hypothèses, à comparer des segments et à identifier des modèles significatifs. Le choix de la bonne architecture OLAP est également important : l'OLAP multidimensionnel (MOLAP), l'OLAP relationnel (ROLAP) et l'OLAP hybride (HOLAP) offrent chacun différents compromis en matière de performances des requêtes, de mise à l'échelle et de flexibilité, et la solution la plus adaptée dépend des volumes de données, de la complexité des requêtes et du niveau d'interactivité requis par les utilisateurs métier.

Même avec l'évolution des architectures de données, les principes OLAP restent au cœur des applications de business intelligence modernes. Les plateformes contemporaines intègrent une accélération de type OLAP dans les moteurs SQL, les couches sémantiques et l'architecture lakehouse, ce qui permet aux data engineers d'analyser les données partagées sans avoir à gérer des systèmes de cubes distincts.

Lorsque vous évaluez comment l'OLAP s'intègre à votre environnement, tenez compte de la structure de vos charges de travail analytiques, de vos exigences en matière de fraîcheur des données et de la fréquence à laquelle les utilisateurs explorent les données de manière interactive. Les plateformes d'analytique modernes étendent les fonctionnalités OLAP avec une flexibilité à l'échelle du cloud, aidant votre entreprise à obtenir des insights plus rapidement et de manière plus cohérente.

Découvrez comment les solutions analytiques cloud actuelles offrent des performances de type OLAP tout en prenant en charge des stratégies de données et d'IA plus larges.