Les applications de BI - etsmtl.ca...Question • Quelles sont les étapes du cycle analytique en...

MTI820 −Entrepôtsdedonnéesetintelligenced’affaires

LesapplicationsdeBI

1DépartementdegénielogicieletdesTI MTI820Hiver2011– ©S.Chafki,C.Desrosiers

Lecycledevied’unprojetenBI• Diagrammedefluxdetravail:

Planificationdeprojet/programme

Définitiondes

besoinsd’affaires

Conceptiondel’architecturetechnique

Modélisationdesdonnées

Conceptiondesapplicationde

Sélectionetinstallationdes

produits

Conceptionphysique

ConceptionetdéveloppementdusystèmeETL

Développementdesapplications

Déploiement

Croissance

Maintenance

Gestiondeprojet/programme

DépartementdegénielogicieletdesTI MTI820Hiver2011– ©S.Chafki,C.Desrosiers

ApplicationsBI

DépartementdegénielogicieletdesTI MTI820Hiver2011– ©S.Chafki,C.Desrosiers 3

Source:Dresner Advisory Services(DAS),2012WisdomofCrowdsBusinessIntelligenceMarketStudy

Question• QuellessontlesétapesducycleanalytiqueenBI?

• QuelleestladifférenceentreleBIstratégique,tactiqueetopérationnel?

• QuelslesoutilslesplusappropriéspourcestypesdeBI?

CycleanalytiqueduBI

1- Surveillerlesactivités

2- Identifierdesexceptions

3- Déterminerlescauses

4- Modéliserlesalternatives

5- Agiretfairelesuividesrésultats

• Étapesducycle:

CycleanalytiqueduBI1. Surveiller lesactivités:– Question:« Quesepasse-t-il? »;– Ex:comparaisondesrésultatscourantsdel'entrepriseavecceux

delapériodeprécédenteouaveclepland'affaires;– Applicationstypiques:

• Tableauxdebord,scorecards,rapportsstandards,etc.

2. Identifierdesexceptions:– Questions:« Ya-t-il desproblèmes? Oùsontcesproblèmes?»;– Ex:analysedestendancesdeperformancepourdifférentes

régions,enregarddelaperformancemoyenne;– Applicationstypiques:

• Tableauxdebord,rapportsparamétrables,alertes,etc.

CycleanalytiqueduBI3. Déterminer lescauses:– Question:« Pourquoileproblèmesurvient-il? »;– Ex:identifierlesrelationsetlesinteractionsentrelesvariables

ayantunimpactsurlecritèredeperformance;– Peutnécessiterl’acquisitiondesourcesadditionnelles de

données(ex:géographiques,démographiques, etc.);– Applicationstype:OLAP,foragededonnées,etc.

4. Modéliser lesalternatives:– Question:« Qu’adviendrait-ilauxrésultatssiunecertaine

décisionétaitprise? »;– Ex:prédirelesrevenusetletauxderétentiondesclientspourla

prochaineannéesitellepromotionétaitlancée;– Applicationstype:analyseprédictive,foragededonnées,etc.

CycleanalytiqueduBI5. Agiretfairelesuividesrésultats:– Prendreladécisionlaplusprofitableàl’entreprise,selonles

scénariospréditsàl’étapeprécédente;– Mettreàjourlesobjectifsd’affairespourcorrespondreàceux

duscénariosélectionné;– Fairelesuividesrésultatsfutursenfonctiondecesnouveaux

objectifsd’affaires(étape1duprochaincycle).

Typesd’analysesenBI• BIstratégique:

– Analyselestendancesd’affairesselonunemétrique(ex:ventes);– Concernelesobjectifsàlong-termedel’entreprise;– S’appliquesurtoutauxanalystesd’affairesdel’entreprise;

• BItactique:– Fournitdesmétriquesdeperformance(ex:scorecards);– Concernelesobjectifsàcourt-termedel’entreprise;– S’appliquesurtoutauxgestionnairesetcadressupérieurs.

• BIopérationnel:– Fournitdusupportinformationnelauxpointsd’affairesde

l’entreprise (ex:supportàlaclientèle);– Concernel’étatopérationneldel’entreprise.

Typesd’analysesenBI

Requêtesàaccèsdirect,reporting,datamining

Rapportsstandards

Applicationsanalytiques

Tableauxdebordsetscorecards

BIopérationnel

PortaildeBI

Typed'application

Accèsad-hoc

Accèsappui-boutons

Reportingopérationnel

Typed'utilisation Typed'analyse

Stratégique

Tactique

ComplexitédesapplicationsBI• Complexitéetutilisation:

Questions• Pourquoilaconceptiond’applicationsdeBIest-elle

importante?

• Quelssontlescritèresàconsidérerlorsdelaconceptiond’applicationsBI?

Conceptiond’applicationsBI• Importance:

– Laplupartdesutilisateursfinauxnevoitquecettepartiedel'entrepôtdedonnées;

• Critèresdeconception:– Validité:lesapplicationsdoiventfournirdel'informationcorrecte

etpréciseauxutilisateurs;

– Performance:ledélaideréponseauxrequêtesdesutilisateursdoitêtrecourt(ex:moinsde5secondes);

– Convivialité:lesutilisateursmoinsexpérimentésdoiventpouvoirutiliserlesystème(ex:rapporten10clicsoumoins);

– Apparence:l'interfacedesoutilsetrapportsdoitêtreattirant;

– Maintenabilité:lesapplicationsdoiventêtresuffisammentdocumentéesetunpland'améliorationdoitêtreenplace.

Questions• Quellessontlesprincipalescaractéristiquesdes

applicationsBIsuivantes:– Requêtesad-hoc;– Analysemulti-dimensionnelle (OLAP);– Reporting;– Tableauxdebord;– Scorecards;

• Àquelsbesoinsrépondentcesdifférentesapplications?

Requêtesad-hoc• Gestiondesrequêtes:

– Définitiondesrequêtes:• Traduirelesbesoinsd’affairesdanslasyntaxederequête(ex:SQL,MDX,etc.).

– Simplificationdesrequêtes:• Rendrelacomplexitédesdonnéestransparenteauxutilisateurs(ex:définitiondevues).

– Réécrituredesrequêtes:• Transformerlesrequêtespourtenircomptedel’emplacementdesdonnées(ex:BDdifférentes),etoptimisercelles-cipouraccélérerleurexécution.

• Utiliserlestablesdefaitsagrégéeslorsquepossiblepouraccélérerlesrequêtes.

Requêtesad-hoc• Gestiondesrequêtes(suite):

– Exécutiondesrequêtes:• Obtenirlesrésultatsdemanièreefficaceetsécuritaire.

– Présentationdesrésultats:• Offrirdifférentesmanièresdevisualiserlesrésultats(ex:tableaucroisé,graphique,etc.).

– Gouvernancedesrequêtes:• Surveillerlesrequêtesproblématiques,réutiliserlesrequêtesfréquentes,etc.

Requêtesad-hoc• Exemplederequêtesimple:

Table Vente

noClient noArticle dateVente montant

1 10 10/01/2000 100

2 20 10/01/2000 200

3 10 10/01/2000 500

1 10 15/01/2000 300

3 40 15/01/2000 100

2 60 16/01/2000 200

4 60 20/02/2000 400

2 10 20/02/2000 200

1 40 25/02/2000 100

4 10 04/03/2000 300

1 20 04/03/2000 200

SELECT noClient,noArticle,SUM(montant)FROM VenteGROUP BY noClient,noArticle

NOCLIENT NOARTICLE SUM(MONTANT)---------- ---------- ------------

1 10 5001 20 2001 40 1001 50 2001 60 2002 10 7002 20 3002 60 4003 10 10003 20 4003 40 1003 50 2004 10 3004 60 500

Requêtesad-hoc• Exemplederequêtesimple:

! ! noArticle*

! ! 10! 20! 40! 50! 60!

! 1! 500! 200! 100! 200! 200!

noClient* 2! 700! 300! 0! 0! 400!

! 3! 1000! 400! 100! 200! 0!

! 4! 300! 0! 0! 0! 500!!

Tableaucroisé

Requêtesad-hoc• FonctionsanalytiquesOracle:

SELECT noClient, dateCommande, montant, SUM(montant) OVER (PARTITION BY noClientORDER BY dateCommandeROWS UNBOUNDED PRECEDING) AS montantCumulatifDuClient

FROM VenteORDER BY noClient, dateCommande

NOCLIENT DATECOMMAN MONTANT MONTANTCUMULATIFDUCLIENT---------- ---------- ---------- ------------------------

1 10/01/2000 100 1001 15/01/2000 300 4001 25/02/2000 100 5001 04/03/2000 200 7001 10/04/2000 200 9001 15/04/2000 100 10001 05/06/2000 200 12002 10/01/2000 200 2002 16/01/2000 200 4002 20/02/2000 200 6002 15/03/2000 500 11002 20/05/2000 200 13002 05/06/2000 100 14003 10/01/2000 500 5003 15/01/2000 100 6003 05/04/2000 200 8003 06/04/2000 400 12003 25/05/2000 500 17004 20/02/2000 400 4004 04/03/2000 300 7004 15/03/2000 100 800

Requête:Montantcumulatifparclient.

Partition:Fonctionappliquéepargroupesdeclients;

ORDERBYetROWSUNBOUNDEDPRECEDING:Fonctionappliquéedansunefenêtreallantdelalignecourantejusqu’audébutdelatable,oùleslignessontenordrededate.

Analysemultidimensionnelle(OLAP)• Caractéristiques:

– Représentelesdonnéessouslaformed’uncubemulti-dimensionnel (hypercube)oùchaquecotéestunedimensiond’analyseetchaquecaseunemétrique;

– Permetdevisualiserdesdonnéessouslaformedetableauxcroisésappeléspivots;

– Permetdedétaillerlesdonnéesàl’aidedesopérationsdedécoupage:slice etdice;

– Permetdenaviguerunehiérarchiedimensionnelleàl’aidedesopérationsdrill-down etroll-up.

Analysemultidimensionnelle(OLAP)• Exempledecube:

Table Vente

noClient noArticle dateVente montant

1 10 10/01/2000 100

2 20 10/01/2000 200

3 10 10/01/2000 500

1 10 15/01/2000 300

3 40 15/01/2000 100

2 60 16/01/2000 200

4 60 20/02/2000 400

2 10 20/02/2000 200

1 40 25/02/2000 100

4 10 04/03/2000 300

1 20 04/03/2000 200

ClientArticle

Analysemultidimensionnelle(OLAP)• Opérationssurlecube:

– Rotate:sélectionnelepivotd’analyseenfaisanttournerlecube;

– Slice:extraitunetrancheducube,c’est-à-dire,unsous-ensembledesvaleursducubecorrespondantàunecertainevaleurd’unedesdimensionsnon-découpées;

– Dice:provientdel’applicationdel’opérationslice surplusd’unedimension;

– Drill-down:permetdedétaillerlesdonnéesendescendantleniveauhiérarchiqued’unedimension;

– Roll-up(drill-up):permetd’agrégerlesdonnéesenaugmentantleniveauhiérarchiqued’unedimension;

Question• Commentfait-oncesopérationsenSQL:

– Rotate ?– Slice?– Drill-down?

Analysemultidimensionnelle(OLAP)• Hiérarchieducube(treillis):

Client

Article

ClientArticle

ClientDate

Article

Client

Article

ClientDate

Article

Client

Article

ClientArticle

Client

Article

Analysemultidimensionnelle(OLAP)• ClauseCUBE(SQL99):

Client

Article

ClientArticle

Client

Article

Client

Article

SELECT noClient,noArticle,SUM(montant)FROM VenteGROUP BY CUBE(noClient,noArticle)

1 10 5001 20 2001 40 1001 50 2001 60 2001 12002 10 7002 20 3002 60 4002 14003 10 10003 20 4003 40 1003 50 2003 17004 10 3004 60 5004 800

10 250020 90040 20050 40060 1100

Analysemultidimensionnelle(OLAP)• ClauseCUBE(SQL99):

noArticle

10 20 40 50 60 total

1 500 200 100 200 200 1200

noClient 2 700 300 0 0 400 1400

3 1000 400 100 200 0 1700

4 300 0 0 0 500 800

total 2500 900 200 400 1100 5100

Analysemultidimensionnelle(OLAP)• ClauseROLLUP(SQL99):

SELECT noClient,noArticle,SUM(montant)FROM VenteGROUP BY ROLLUP(noClient,noArticle)

1 10 5001 20 2001 40 1001 50 2001 60 2001 12002 10 7002 20 3002 60 4002 14003 10 10003 20 4003 40 1003 50 2003 17004 10 3004 60 5004 800

Client

Article

Client

Article

Client

Article

ExempleOLAPgraphique(Palo-Pivot)

Reporting• Rapports(comparativementauxrequêtes):

– Lesinformationssontenvoyéesàl’usager(modepush),contrairementauxrequêtes(modepull);

– Leformatdesrapportsestsouventprédéfinietpeuflexible;

– Lesutilisateursontmoinsdecontrôlesurlesdonnéesprésentées;

– Nécessitentpeudeconnaissancestechniquesetd’interactiondelapartdesutilisateurs;

– Sontnormalementprésentésdansunformatfacilitantlalecture.

Reporting• Gestiondesrapports:

– Rapportspréformatés:• Fournirunelibrairederapportsfréquemment employésavecunedescriptiondeleurcontenu.

• Exemples:– VentesYTDvsventesprédites;– Tauxmensueld’attritionparplandeservice;– Tauxderéponsescourrierparpromotionparproduit;– etc.

– Rapportsparamétrables:• Offrirlapossibilitédemodifier facilementlecontenudurapportàl’aidedeparamètres(ex:choixd’unproduit,d’unerégion,etc.)

Reporting• Gestiondesrapports(suite):

– Conceptionsimple:• Permettreauxutilisateursdepouvoircréerfacilementdenouveauxrapportsàl’aided’uneinterfaceconviviale.

– Exécutionsurleserveur:• Éviterdesurtaxerl’ordinateurdel’utilisateurenexécutantlerapportsurunserveurdédié.

– Rapportscédulés:• Permettreauxutilisateursdecédulerl’envoiderapportsàdesintervallesoulorsd’événementsprédéterminés.

– Méthode d’envoi:• Permettreauxutilisateursdechoisircommentlerapportleurestenvoyé(ex:courriel,pageWeb,etc.).

Exempledecréationderapport(MicrosoftSQLServerReporting Services)

Tableauxdebords• Caractéristiques:

– Mettentenvaleurlesindicateursdeperformanceetlesproblèmesàl’aided’éléments visuels:• Graphiques(ex:courbes,tarte,etc.);• Jauges(ex:profitsparutilisateur);• Feuxdecirculation(ex:rougesignifieproblème);

– Requièrenttrèspeudeconnaissancestechniquesdesutilisateurs;

– Combinentlesdonnéesdediverssystèmespouroffrirunevueunifiéedehautniveaudel’entreprise;

– Tiennentsouventcomptedeschangementsponctuelsdesdonnées(ex:rafraichissementdeséléments visuelsàintervallesréguliers).

Exempledetableaudebord(MicrosoftPowerPivot)

Indicateurs clés deperformance• Définition:

– Mesurespermettantd’évaluer laperformanced’uneentrepriseetleprogrèsréalisédansl’atteintedesesobjectifsd’affaires.

• Caractéristiques:– Mesurables;– Facilesàcomprendre;– Reliésàdesobjectifsd’affairesconcrets;– Balancés(pasencompétition);– Décidésparlesgestionnairesetlahautedirection;– Associésàdesindividus responsablesdeleursrésultats.

Question• Indicateursclésdeperformance:

– Enmarketing?– Auniveaudelaproduction?– Dansledomaineacadémique?

Indicateurs clés deperformance• Exemples:

Marketingetventes • Nombre denouveauxclientsacquis• Nombre declientsperdus(attrition)• Profits parsegments delapopulation• Nombredeclientsendéfautdepaiement• Tauxderéponseà unecampagne

Production • %du temps utilisé àlaproduction• %decomposantes défectueuses• Tempstotal pouruncycle• Tauxderejet

Gestiondeprojet • Valeuracquise(%complétéxValeurestimée)• Tempsestiméavantcomplétion• $dépensé parmois• Tempsmoyenpourlivraison• Overhead (fraisgénéraux)deprojet

Indicateurs clés deperformance

Source:Université deLancaster,UK

• Domaineuniversitaire:

Question• Qu’est-cequ’un(balanced)scorecard?

Scorecards• BusinessPerformanceManagement (BPM):

– « Ensembledeprocessusd’affaires,méthodologies,métriquesettechnologiesemployéesparlesentreprisespourmesurer,monitoreretgérerlaperformanced’affaires »,Gartner.

– Basésurunensembled’indicateursclédeperformance(KPI)caractérisantlesobjectifsstratégiques;

– Intègreégalementdesconceptsdeplanificationstratégique;

• Scorecard (tableaudebordprospectif):– ReprésentationgraphiquedesKPIencomparaisonaveclesvaleurs

ciblesdel’entreprise;– Lesvaleurssontcomparéespouruncertainnombredepériodes

historiques(ex:dixdernierstrimestres).

Scorecards• Balanced Scorecard (R.KaplanetD.Norton):

– Metl’accentsurlanotiond’équilibre:

• Entrelesobjectifsàcourtetàmoyen/long terme;

• Entrelesindicateursfinanciersetnon-financiers;

• Entrelesindicateursquimesurentlaperformancepasséeetlesindicateurs"prospectifs";

• Entrelaperceptionexterneetlaperformanceréaliséeeninterne.

Exempledescorecard

LelangageMultiDimensionaleXpressions (MDX)

Inspirédulivre:

MicrosoftSQLServer2008MDXStep byStep,parBrianC.SmithetRyanClay

PrésentationdeMDX• Langagederequêteconçupourrechercheretmanipuler

l'informationdanslescubesOLAP;• ProposéparMicrosoften1997dansleurBDOLE;• StandardisédanslanormeXMLAnalytique(XMLA);• Employédansdifférentsproduits:

– MicrosoftSQLServer;– SAPNetweaver BI;– Hyperion Essbase;– SASOLAPServer;– etc.

• Attention:NepasconfondreavecSQL,mêmesicertainsélémentssyntaxiquessontsimilaires.

DépartementdegénielogicieletdesTI MTI820Hiver2011– ©S.7,C.Desrosiers 44

PrésentationdeMDX• Attributsdimensionnels (deuxcatégories):

– Attributs-hiérarchies (attribute-hierarchy):• Utiliséspourfiltrerouagrégerlesdonnées;• Ex(dim.Produit):Catégorie,Sous-catégorie,Produit,etc.• Unehiérarchieàdeuxniveauxestassociéeautomatiquementàchacundecesattributs;

– Propriétés (memberproperty)• Utilisésuniquementpourdécrirelesdonnées;• Ex(dim.Produit):Description,Prixunitaire,etc.

• Exemple:attribut-hiérarchieCatégorie

Touslesproduits

Accessoires VêtementsVélosComposantes

Niveau0:(Tous)

Niveau1:(Feuilles)

PrésentationdeMDX• Hiérarchiesutilisateur(userhierarchies):

– Permettentdedéfinirdesrelationshiérarchiquesàplusieursniveauxentredesattributsdimensionnels;

• Exemple:hiérarchieutilisateurCatégorie-Produits

Touslesproduits

Accessoires VêtementsVélosComposantes

VélosMontagne VélosRoute VélosTourisme

...Road-250Black...

Niveau0:(Tous)

Niveau1:Catégorie

Niveau2:Sous-catégorie

Niveau3:Produit

PrésentationdeMDX• Mesuresdefaits:

– Séparéesdanslecubeàl'aided'unedimensionadditionnelleMesure

DateClientProduit...

totalAvantTaxestaxesrabaistotal...

DimDate

DimClient

DimProduit

DateClientProduit...Mesure

valeur

DimDate

DimClient

DimProduit

DimMesure

Mesure

CubeOLAP

PrésentationdeMDX• Membres:

– Valeursquepeuventprendreunattribut-hiérarchie;– Ex:Membresdel'attribut-hiérarchieCatégorie sont:

{Touslesproduits,Accessoires, Vélos,Vêtements,Composantes}

– Sontréférencés comme:[Dimension].[Hiérarchie].[Membre]

oupourleshiérarchiesutilisateur:[Dimension].[Hiérarchie].[Niveau].[Membre]

• Exemples:– [Produit].[Catégorie].[Tous lesproduits]– [Produit].[Catégorie].&[1] (référenceaveclaclédumembre)– [Produit].[Catégorie-Produits].[Sous-Catégorie].[Vélos Route]

PrésentationdeMDX• Tuples:

– Coordonnées identifiantlapositiond'unecase(cell)danslecubeOLAP– Requièrentunevaleur(membre)pourchaqueattribut-hiérarchiede

chaquedimension– Exemple (deuxdimensions+Mesure):

• Tuples partiels:– Lesvaleursdecertainsattributs-hiérarchies sontmanquantes– Exemple:

( [Date].[Annéecalendrier].[CY2013],[Produit].[Sous-Catégories].[VélosMontagne])

DimDate

AnnéefiscaleAnnéecalendrier

DimProduit

CatégorieSous-catégorie

Tuple valide:([Date].[Annéefiscale].[Toutespériodes],[Date].[Annéecalendrier].[CY2013],[Produit].[Catégorie].[Vélos],[Produit].[Sous-Catégorie].[VélosMontagne],[Mesure].[Mesure].[Total] )

PrésentationdeMDX• Résolutiondetuples partiels:

– Pourchaquevaleurmanquanted'unattribut-hiérarchique,appliquerlesrègles suivantes:1. Siunevaleurpardéfautexiste(définie lorsdelaconceptiondu

cube),utilisercettevaleur2. Sinon,silemembre(Tous)existe,utilisercettevaleur3. Sinon,silemembre(Tous)n'existepas(ex:dimensionMesure),

utiliserlepremiermembre

• Exemple*:

*:Onsupposequ'aucunevaleurdéfautn'aétéspécifiée

( [Date].[Annéecalendrier].[Y2013],[Produit].[Sous-Catégories].[VélosMontagne])

[Date].[Annéefiscale]?

[Produit].[Catégorie]?

règle2

[Mesure].[Mesure]?

règle2

règle3

[Date].[Annéefiscale].[Toutespériodes][Date].[Catégorie].[Touslesproduits]

[Mesure].[Mesure].[TotalAvantTaxes]

PrésentationdeMDX• Ensemblesdetuples:

– Syntaxe:{tuple1,tuple2, ...tupleN}

– Deuxrèglesàsuivre:1. Lestuples d'unmêmeensembledoiventfaireréférencesauxmêmes

hiérarchies;

2. Leshiérarchiesdoiventêtredanslemêmeordredanschaquetuple.

– Exemple (ensembleinvalide):{([Date].[Annéecalendrier].[CY2012],[Produit].[Catégorie].[Vélos]),([Produit].[Sous-catégorie].[Touslesproduits],[Date].[Annéecalendrier].[CY2013])}

– Exemple (ensemblevalide):{([Date].[Annéecalendrier].[CY2012],[Produit].[Catégorie].[Vélos]),([Date].[Annéecalendrier].[CY2013],[Produit].[Catégorie].[Vêtements])}

PrésentationdeMDX• RequêtesOLAPdebase:

• Interprétationdelarequête:1. Oncroiselesensembles1et2pourgénéreruntableau;

2. Chaquecasedutableaucontientlacombinaisondesvaleursd'untuple partieldel'ensemble1avecuntuple partieldel'ensemble2;

3. Oncombinechaquetuple partieldutableauavecceuxdel'ensemble3;

4. Oncomplètelestuples àl'aidedelaméthodederésolution;

5. ChaquecasedutableaucontientlavaleurducubeOLAPréférencéeparsontuple.

SELECT<EnsembleTuplesPartiels1>ONCOLUMNS,<EnsembleTuplesPartiels2>ONROWS

FROM<Cube>WHERE<EnsembleTuplesPartiels3>Slicer

PrésentationdeMDX• Exemplederequête:

SELECT{

([Mesure].[Mesure].[Total]),([Mesure].[Mesure].[Rabais])

}ONCOLUMNS,{

([Produit].[Catégorie].[Touslesproduits]),([Produit].[Catégorie].[Accessoires]),([Produit].[Catégorie].[Composantes]),([Produit].[Catégorie].[Vélos]),([Produit].[Catégorie].[Vêtements])

} ONROWSFROMCubeVentes

WHERE([Date].[Annéecalendrier].[CY2011])

PrésentationdeMDX• Exemplederéponse:

Total Rabais

Touslesproduits $808,387.54 $142,332.42

Accessoires $105,123.23 $5,382.31

Composantes $24,832.12 $332.75

Vélos $451,234.17 $87,088.19

Vêtements $227,198.02 $49,529.17

( [Date].[Annéefiscale].[Toutespériodes],[Date].[Annéecalendrier].[CY2011],[Produit].[Catégorie].[Vêtements],[Produit].[Sous-Catégorie].[Touslesproduits],[Mesure].[Mesure].[Total] )

tuple correspondant

PrésentationdeMDX• Écrituresimplifiée:

– Raccourcis:• S'iln'yapasdeconflits,onpeutomettredespécifier lahiérarchieet/ouleniveaudanslaréférence d'unmembre;

– Motclé Members:• Onobtienttouslesmembresd'unehiérarchieenmettant[Hiérarchie].Members;

• Requêteéquivalente:

SELECT{([Mesure].[Total]),([Mesure].[Rabais])

} ONCOLUMNS,{ [Produit].[Catégorie].Members } ONROWS

FROMCubeVentesWHERE([Date].[Annéecalendrier].[CY2011])

PrésentationdeMDX• Jointure:

– Faitaveclafonctioncrossjoin(Set1,Set2)oul'opérateur'*':

SELECT{([Date].[Calendrier].[CY2010]),([Date].[Calendrier].[CY2011]),([Date].[Calendrier].[CY2012]) }*

{([Mesure].[Total]),([Mesure].[Rabais])}ONCOLUMNS,

{[Produit].[Catégorie].[Catégorie].Members }ONROWSFROMCubeVentes

CY2010 CY2010 CY2011 CY2011 CY2012 CY2012

Total Rabais Total Rabais Total Rabais

Accessoires $... $... $... $... $... $...

Composantes $... $... $... $... $... $...

Vélos $... $... $... $... $... $...

Vêtements $... $... $... $... $... $...

Question:Pourquoi laligneTouslesproduitsa-t-elledisparue?

PrésentationdeMDX• Membrescalculés(calculated members):

– Membresdérivésdynamiquementd'autresmembresducubeOLAP– Syntaxe:WITHMEMBER<référence membre>AS<expression>,

FORMATSTRING=<format>

• Exemple:

WITHMEMBER[Mesures].[PctRabais]AS([Mesures].[Rabais])/([Mesures].[Total]),

FORMAT_STRING="Percent"SELECT

{([Date].[Calendrier].[CY2010]),([Date].[Calendrier].[CY2011]),([Date].[Calendrier].[CY2012])} *

{([Mesure].[Total]),([Mesure].[PctRabais])}ONCOLUMNS,

{[Produit].[Catégorie].[Catégorie].Members }ONROWSFROMCubeVentes

PrésentationdeMDX• Résultats:

CY2010 CY2010 CY2011 CY2011 CY2012 CY2012

Total PctRabais Total PctRabais Total PctRabais

Accessoires $... %... $... %... $... %...

Composantes $... %... $... %... $... %...

Vélos $... %... $... %... $... %...

Vêtements $... %... $... %... $... %...

PrésentationdeMDX• Navigationdansunehiérarchie:

– CurrentMember:membrecourantd'unehiérarchie,aumomentoùuneexpressionestévaluée

– Parent:parentd'unmembreévaluédansuneexpression

• Exemple:

WITHMEMBER[Mesures].[NomParent]AS

[Produit].[Catégorie-Produits].CurrentMember.Parent.NameMEMBER[Mesures].[PctDansParent]AS

([Mesures].[Total])/([Produit].[Catégorie-Produits].CurrentMember.Parent,[Mesures].[Total]),

FORMAT_STRING="Percent"SELECT

{([Mesures].[NomParent],([Mesures].[PctDansParent])

} ONCOLUMNS,{[Produit].[Catégorie-Produits].AllMembers}ONROWS

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Vélos Tous lesproduits %...

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Vêtements Tous lesproduits %...

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