OLAP et OLTP : quelle différence ?
L’OLAP (traitement analytique en ligne) et l’OLTP (traitement transactionnel en ligne) sont souvent confondus. Quelles sont leurs principales différences, et comment choisir la solution la plus adaptée à vos besoins ?
Nous vivons une époque façonnée par les données, où les entreprises qui les utilisent pour optimiser la prise de décision et répondre plus rapidement à l’évolution des besoins ont plus de chances de se démarquer. Vous pouvez voir ces données à l’œuvre dans les nouvelles offres de services (telles que les applications de covoiturage), ainsi que dans les systèmes performants qui alimentent la vente au détail (transactions en ligne et en magasin).
Dans le domaine de la science des données, il existe deux types de systèmes de traitement des données : le traitement analytique en ligne (OLAP) et le traitement des transactions en ligne (OLTP). La principale différence est que l’un utilise les données pour obtenir des informations utiles, tandis que l’autre est purement opérationnel. Cependant, il existe des façons intéressantes d’utiliser les deux systèmes pour résoudre les problèmes liés aux données.
La question n’est pas de savoir quoi choisir, mais comment utiliser au mieux les deux types de système pour votre situation.
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Le traitement analytique en ligne (OLAP) est un système qui permet d’effectuer des analyses multidimensionnelles à grande vitesse sur de grands volumes de données. Ces données proviennent généralement d’un entrepôt de données, d’un datamart ou d’un autre magasin de données centralisé. L’OLAP est idéal pour le data mining, la Business Intelligence et les calculs analytiques complexes, ainsi que pour les fonctions de production de rapports d’entreprise comme l’analyse financière, la budgétisation et la prévision des ventes.
Le cube OLAP, qui vous permet d’interroger rapidement les données multidimensionnelles, d’en tirer des rapports et de les analyser, est au cœur de la plupart des bases de données OLAP. Qu’est-ce qu’une dimension de données ? Il s’agit tout simplement de l’un des éléments d’un jeu de données. Par exemple, les chiffres de vente peuvent avoir plusieurs dimensions liées à la région, à la période de l’année, aux modèles de produits, etc.
Le cube OLAP étend le format ligne par colonne du schéma de base de données relationnelle traditionnel, et y ajoute des couches pour d’autres dimensions de données. Par exemple, alors que la couche supérieure du cube peut organiser les ventes par région, les analystes de données peuvent également « explorer » les couches par État/province, ville et/ou magasin. Ces données historiques et agrégées pour l’OLAP sont généralement stockées dans un schéma en étoile ou un schéma en flocon de neige.
Le graphique suivant illustre le cube OLAP des données de vente dans plusieurs dimensions (par région, par trimestre et par produit) :
L’OLTP (traitement transactionnel en ligne) permet l’exécution en temps réel d’un grand nombre de transactions de bases de données par un grand nombre de personnes, généralement sur Internet. Les systèmes OLTP sont derrière de nombreuses transactions quotidiennes, des distributeurs automatiques de billets aux réservations hôtelières en passant par les achats en magasin. L’OLTP peut également alimenter des transactions non financières, notamment les changements de mot de passe et les SMS.
Les systèmes OLTP utilisent une base de données relationnelle dotée des capacités suivantes :
- Traiter un grand nombre de transactions relativement simples (généralement l’insertion, la mise à jour et la suppression des données).
- Autoriser l’accès multi-utilisateurs aux mêmes données, tout en garantissant l’intégrité des données.
- Favoriser un traitement très rapide, avec des temps de réponse mesurés en millisecondes.
- Fournir des jeux de données indexés pour accélérer la recherche, l’extraction et l’interrogation.
- Disponibilité 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 et 365 jours par an, avec des sauvegardes incrémentielles constantes.
De nombreuses entreprises utilisent les systèmes OLTP pour fournir des données à l’OLAP. En d’autres termes, associer OLTP et OLAP est essentiel dans notre monde axé sur les données.
La principale différence entre ces deux systèmes est indiquée par leurs noms respectifs : analytique et transactionnel. Chaque système est optimisé pour ce type de traitement.
L’OLAP est optimisé pour permettre des analyses de données complexes et une prise de décision plus efficace. Les systèmes OLAP s’adressent aux data scientists, aux analystes métier et aux utilisateurs spécialisés, et prennent en charge les applications de business intelligence (BI), de data mining et d’aide à la décision.
L’OLTP, quant à lui, est optimisé pour traiter un grand nombre de transactions. Les systèmes OLTP sont conçus pour être utilisés par des employés de première ligne (caissiers, guichetiers, agents de réservation, etc.) ou pour des applications en libre-service destinées aux clients (banque en ligne, commerce électronique, réservations de voyages, etc.).
- Focalisation : les systèmes OLAP vous permettent d’extraire des données pour réaliser des analyses complexes. Pour guider la prise de décision en entreprise, les requêtes portent souvent sur un grand nombre d’enregistrements. Les systèmes OLTP, quant à eux, sont parfaits pour effectuer des mises à jour, des insertions et des suppressions simples dans les bases de données. Les requêtes impliquent généralement un ou plusieurs enregistrements.
- Source de données : les bases de données OLAP possèdent un schéma multidimensionnel, ce qui leur permet de prendre en charge les requêtes complexes portant sur plusieurs faits de données à partir de données actuelles et historiques. Différentes bases de données OLTP peuvent constituer la source de données agrégées pour l’OLAP, et elles peuvent être organisées en entrepôt de données. L’OLTP, quant à lui, utilise un SGBD traditionnel pour gérer un grand volume de transactions en temps réel.
- Délais de traitement : les délais de réponse OLAP sont beaucoup plus courts que ceux de l’OLTP. Les workloads sont à forte intensité de lecture et impliquent d’énormes jeux de données. Pour les transactions et les réponses OLTP, chaque milliseconde compte. Les workloads impliquent de simples opérations de lecture et d’écriture via SQL (langage de requête structuré), ce qui nécessite moins de temps et moins d’espace de stockage.
- Disponibilité : comme ils ne modifient pas les données actuelles, les systèmes OLAP peuvent être sauvegardés moins souvent. Les systèmes OLTP, en revanche, modifient fréquemment les données, car c’est la nature du traitement transactionnel. Ils exigent des sauvegardes fréquentes ou simultanées pour assurer l’intégrité des données.
Le choix du système dépendra de vos objectifs. Avez-vous besoin d’une plateforme unique pour votre information stratégique ? L’OLAP vous aidera à exploiter efficacement de grandes quantités de données. Vous devez gérer des transactions au quotidien ? L’OLTP est conçu pour traiter rapidement un grand nombre de transactions par seconde.
Notez que les outils OLAP traditionnels exigent des compétences en modélisation des données et impliquent souvent la coopération de plusieurs unités commerciales. Les systèmes OLTP, quant à eux, ont une importance critique car tout temps d’arrêt entraîne l’interruption des transactions, ainsi qu’une perte de recettes et de réputation.
La plupart du temps, les entreprises utilisent conjointement les systèmes OLAP et OLTP. En fait, les systèmes OLAP peuvent être utilisés pour analyser les données qui permettent d’améliorer les processus métier dans les systèmes OLTP.
Les systèmes de traitement en ligne sont derrière les décisions stratégiques et les transactions de données qui alimentent notre quotidien. Pour en savoir plus sur les systèmes de base de données utilisés avec l’OLAP et l’OLTP, nous vous invitons à consulter les articles du Centre d’apprentissage sur ces sujets. Nous vous recommandons également de consulter le contenu d’IBM sur les bases de données relationnelles et leurs cas d’utilisation dans l’OLTP, les solutions IdO et l’entreposage de données pour l’OLAP.
Pour en savoir plus sur l’intégration des données en vue d’accélérer le traitement des requêtes et d’obtenir des informations plus intuitives, lisez notre eBook IBM Db2 : la base de données d’IA.
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