Architectures des entrepôts de données

Question 1

Architectures des ED

Answer 1

Architecture client/serveur souvent à trois strates :
- Serveur d’entrepôt (“Warehouse Database Server”). Très souvent un système relationnel
- Serveur OLAP de type ROLAP ou HOLAP
- Client :
– Outils de requêtes et de production de rapports
– Outils d’analyse et de fouille de données

Architecture à deux strates : MOLAP

ROLAP (Relational OLAP) :
- Stocke les données dans des BD relationnelles
- Offre des extensions à SQL et des méthodes d’accès spécialisées

MOLAP (Multidimensional OLAP) :
- Stocke des données dans des structures multidimensionnelles spécialisées (ex. vecteurs)
- Précalcul des résumés statistiques

HOLAP (Hybrid OLAP) :
- Combine les deux technologies ROLAP et MOLAP
- Données détaillées dans les tables relationnelles et agrégations dans une structure multidimensionnelle

Question 2

Serveurs ROLAP

Answer 2

Caractéristiques :
- Usage de SGBD relationnels (ou relationnels extensibles) pour le stockage et la gestion de l’ED et utilisation de techniques d’indexation élaborées (ex. index bitmap)
- Usage d’un intergiciel OLAP pour les requêtes multidimensionnelles

Trois principaux modèles :
- Étoile
- Flocon de neige
- Galaxie

Question 3

ROLAP versus MOLAP

Answer 3

Avantages du MOLAP
- Excellentes performances
– Les cubes MOLAP sont construits pour une recherche rapide et l’exécution des opérateurs Slice & Dice
– Les calculs (ex. sous-totaux) sont effectués durant la création du cube et facilitent la production des réponses aux requêtes

Désavantages du MOLAP
- Ne peut construire et manipuler des cubes volumineux
- Nécessite un investissement important pour une organisation

Avantages du ROLAP
- Peut gérer un grand volume de données
- Peut tirer avantage des fonctionnalités des systèmes relationnels

Désavantages du ROLAP
- Performances faibles en présence de requêtes complexes sur des cubes volumineux
- Fonctionnalités limitées de SQL pour certaines opérations OLAP

Question 4

Domaines d’application des ED

Answer 4

Analyse de ventes et de marketing
Gestion de la clientèle sur l’Internet (CRM)
Rapports financiers et consolidation
Planification et budget
Analyse de profitabilité et de prix
Analyse de qualité
Aide à la prise de décisions en matière de coûts et de ressources humaines
Détection des fraudes et des irrégularités
Analyse de politiques et programmes gouvernementaux

Question 5

Outils d’entreposage de données

Answer 5

ETL
Épuration de données
Gestion de métadonnées et référentiels
OLAP
Requêtes et génération de rapports
Fouille de données
Visualisation
EIS (Executive Information Systems)

Question 6

Conclusion de l’architecture des ED

Answer 6

Le marché du BI, y compris celui des ED
- Est toujours en évolution
- Tient compte de plus en plus des données massives

Nouvelles technologies en BD et ED
- MapReduce et Hadoop
- Stockage de données en colonne (column-store)
- Stockage de données en mémoire principale (in-memory)

Plusieurs systèmes à la fine pointe