SSAS (SQL Server Analysis Services) est un outil de Microsoft permettant de construire des cubes de données OLAP (On Line Analytical Processing). Cet article présente quelques bonnes pratiques permettant d'améliorer les performances de restitution d'un cube OLAP construit avec SSAS.
Un des principaux points de la Business Intelligence est l’analyse multidimensionnelle. Il devient primordial de pouvoir étudier une même information suivant différents axes. Par exemple, il est très intéressant pour une entreprise de pouvoir interpréter son chiffre d’affaires par zone géographique, par période temporelle, par produit, par client…
Un moyen pour effectuer ces analyses est d’utiliser des cubes (ou hyper cube). Un cube permet de stocker une information et de la lier à plusieurs dimensions afin d’effectuer des analyses en fonction de celles-ci. Je vous propose dans ce post de nous intéresser à différentes façons de naviguer au sein d’un cube afin de récupérer une information.
Dans ce post je vous propose de présenter la création d’un cube dans la suite Pentaho. Nous aurons l’occasion de parler de l’outil Mondrian incorporé dans Pentaho et de l’utilitaire Schéma Workbench.
Tout d'abord pour bien commencer le sujet et poser le contexte je vous propose une définition de la Business Intelligence aussi connue sous le nom d'informatique décisionnelle :
L'informatique décisionnelle désigne les moyens, les outils et les méthodes qui permettent de collecter, consolider, modéliser et restituer les données immatérielles d'une entreprise en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre aux responsables de la stratégie d'entreprise d'avoir une vue d'ensemble de l'activité traitée.
Source Wikipédia
