Qu’est-ce que les termes Snowflake, schéma en étoile (Star Schema) ou encore Data Vault vous évoquent? Si vous les avez associés à la modélisation OLAP, alors vous avez absolument raison. Mais qu’est-ce que l’OLAP exactement et pourquoi est-ce important dans la gestion de vos données d’entreprise?
L’OLAP ou Online Analytical Processing est une approche de traitement des données qui permet des analyses complexes pour des décisions stratégiques éclairées. À l’inverse, l’OLTP ou Online Transaction Processing est conçue pour gérer les opérations courantes et les transactions quotidiennes d’une entreprise.
Vous vous demandez sans doute comment choisir entre OLAP et OLTP pour vos besoins en traitement de données et surtout dans quel cas les utiliser? C’est ce que nos experts vous invitent à explorer dans les lignes qui suivent.
Comprendre les différences entre OLAP et OLTP pour optimiser vos données
L’objectif de l’intelligence d’affaires (BI) est de capitaliser sur les données d’une entreprise afin d’en tirer de l’information précieuse et utile dans la prise de décision. Elle suit un processus bien défini que vous pouvez découvrir dans cet autre article.
OLAP et OLTP: quelle approche pour quel besoin?
Toutes les données sont stockées dans des systèmes de bases de données. Mais selon l’utilisation qu’on en fait, une base de données peut avoir une typologie différente. Par exemple, un logiciel de ventes, un ERP interne ou même votre application bancaire personnelle va reposer sur une base de données OLTP: Online Transaction Processing.
Les scientifiques de données ou encore les analystes en intelligence d’affaires vont quant à eux préférer une base de données OLAP: Online Analytical Processing.
La principale différence entre les deux réside dans le processus de traitement de la donnée. Une base de données OLTP sera très efficace pour gérer des transactions rapides. Par exemple, lorsque vous faites un virement bancaire, votre priorité sera de vous assurer que le montant que vous envoyez arrive dans les temps et au bon destinataire.
Au contraire, l’avantage principale d’une base de données OLAP réside dans sa capacité à fournir de l’information agrégée sans avoir à faire trop de manipulations. Par exemple, elle permet de déterminer rapidement en une seule lecture le montant total que votre client X a généré durant le mois de janvier, et ce spécifiquement dans la zone géographique Europe.
Pour faire rapidement la distinction entre ces deux approches, rien de plus simple. Si vous avez un besoin de rapidité dans le traitement des transactions et que l’aspect analytique ne vous intéresse pas, alors vous avez besoin d’un OLTP. Au contraire, si votre objectif est de pouvoir tirer de l’information agrégée très rapidement, alors vous avez besoin d’un OLAP.
Comparaisons techniques entre l’OLAP et l’OLTP
Au-delà de la différence majeure dans l’objectif de départ, les bases de données OLAP et OLTP diffèrent également dans leur fonctionnement interne. Voici une synthèse des éléments clés de chaque système selon différents axes:
| Axes | OLTP | OLAP |
| Objectif | Traitement rapide de transactions | Analyse de données agrégées complexes |
| Volume de données | Gigabyte de données | Térabyte de données, voire pétabyte |
| Source de données | Données opérationnelles, logiciels propriétaires, ERP | OLTP, autres sources internes tels que des images, sons, vidéos |
| Temps de réponse | Millisecondes | Secondes |
| Structure de données | Relationnelles | Multidimensionnelles |
| Schématisation | Normalisées | Très dénormalisées (Snowflake, schéma en étoile) |
Il s’agit ici des principales distinctions entre les bases de données OLAP et OLTP. Comme nous l’avons vu, ces deux systèmes sont donc destinés à des usages propres: les OLTP pour la rapidité et l’efficacité dans le traitement des transactions quotidiennes, et les OLAP pour la capacité à fournir des analyses détaillées.
Exploiter efficacement l’OLAP et l’OLTP
Vous avez désormais une compréhension approfondie de ces deux concepts. Voyons maintenant quelques exemples qui démontrent l’importance de votre choix en fonction du contexte et de vos objectifs actuels en termes de gestion des données.
Veuillez noter que ces exemples sont uniquement à titre informatif et peuvent ne pas refléter exactement votre situation. Il est recommandé de consulter un professionnel qualifié pour des conseils personnalisés adaptés à vos besoins individuels.
Exemple pratique de l’utilisation d’OLTP
Prenons le cas d’un supermarché qui utilise un PoS (Point of Sales), logiciel de gestion pour traiter les achats de ses clients. Ce PoS aurait une base de données avec les attributs (tables) suivants:
- Clients: contient les informations détaillées des clients.
- Produits: répertorie tous les produits vendus par le supermarché.
- Catégorie de produits: classe les produits en différentes catégories.
- Commandes: enregistre chaque achat effectué par les clients.
- Détails des commandes: fournit les informations détaillées des commandes clients. Par exemple, on y trouve tous les articles spécifiques achetés lors de la première commande d’un client.
- Adresses: stocke les adresses actuelles des clients pour faciliter la livraison et la facturation.
La base de données OLTP de ce supermarché ressemblerait donc à ceci:
Exemple d’analyse OLAP
Imaginons que ce même supermarché veuille maintenant analyser les transactions de ses clients afin de comprendre leurs habitudes de dépenses et mieux répondre à leurs besoins de produits. On pourrait intuitivement se demander: pourquoi ne pas accéder directement à la base de données OLTP pour effectuer cette analyse?
Cependant, si ce supermarché possède un portefeuille de dizaine de milliers de clients, de milliers de produits et traitent quelques milliers de commandes chaque jour, cela constitue une quantité de données énorme. Si les analystes en intelligence d’affaires décident d’aller chercher de l’information directement dans la base de données OLTP, cela risque de ralentir considérablement le système de point de vente (PoS) en raison d’une trop grosse volumétrie de données. Par conséquent, les caissiers pourraient donc ralentir leurs opérations.
D’autre part, la structure de l’OLTP ne nous permet pas de tirer rapidement de l’information sans un traitement conséquent des données. Cela peut être expliqué par la nécessité de nettoyer les données ou par la complexité des relations entre les différents attributs, ce qui pourrait rallonger la durée des requêtes. Par exemple, pour obtenir les détails sur les achats d’un client, il faut passer par quatre attributs différents: clients, commandes, détails des commandes et produits.
Voici donc quelques-unes des raisons qui nous pousserait plutôt à adopter un modèle OLAP:
- ETL: Avant d’en arriver à L’OLAP, on réalise la plupart du temps un ETL (Extract Transform Load), soit une copie de l’OLTP pour dissocier les deux systèmes.
- Modélisation des données: À partir de cette copie, on peut modéliser les données afin de palier au deuxième problème évoqué. Cette étape permet de regrouper des entités comme les commandes et les détails des commandes, les clients et les adresses clients, ainsi que les produits et les catégories de produits.
- Simplification du modèle: On arrive donc à un modèle plus simple mais aussi plus optimal pour faire des analyses sur des gros volumes de données.
Cette transformation s’appelle la dénormalisation. Le schéma final ci-dessus est un exemple de schéma en étoile. Mais il en existe d’autres tels que le Snowflake ou le Data Vault, tout dépendamment du problème qu’on cherche à résoudre.
Optimisez vos analyses de données avec l’OLAP
La transition de l’OLTP à l’OLAP n’est toutefois pas aussi simple que l’exemple pris dans cet article. C’est un processus qui peut être long et qui nécessite une analyse approfondie afin de bien définir les objectifs visés par ce changement.
Chez Uzinakod, nos experts en intelligence d’affaires peuvent vous accompagner dans la totalité de la chaîne de valeur en BI: du recueil et de la définition des besoins, en passant par l’ETL, la modélisation de vos données et finalement la création de rapports. Contactez-les pour amorcer dès aujourd’hui votre virage vers l’OLAP.
