SGBD et SOLAP

Cet article ne concerne que les personnes qui sont amenées non pas à faire des analyses à partir de différentes observations statistiques, géographiques ou qualitatives, mais à organiser les données sous-jacentes.



Il s'adresse à ceux qui doivent organiser ces données et les mettre à jour annuellement. Et la tache n'est pas simple car :

• il faut ranger les données de manière à ce qu'elles soient facilement accessibles et qu'elles puissent être extraites suivant différentes échelles et formats,
• il faut faciliter les mises à jour annuelles en trouvant facilement les données ce qui impose de bien documenter les "métadonnées" c'est à dire les informations sur les différentes sources utilisées et leurs variables
• il faut également faciliter les mises à jour dans des interfaces simples qui évitent les erreurs lors des imports, par exemple les doublons
• il faut permettre l'organisation des données pour différents types de traitement : en ligne, en colonnes par années par exemple, sous forme de tableaux ou formatées pour une représentation SIG, ...

L'intégration des données statistiques dans une base de donnée nécessite une organisation différente du simple tableur où l'on rajoute une colonne chaque année. A priori, dans une logique de base de données, il est souhaitable d'organiser ses données en ligne plutôt qu'en colonne. Plus d'explication sur ce sujet  sur le http://www.labdecisionnel.com/ avec un article ciblé sur cette question : "labdecisionnel', 

C'est finalement dans le géomarketing que l'on trouve le plus de réflexions sur ces problématiques de stockage de données et d'interfaçage statistique et cartographique.

Les mots clef pour approfondir ces questions sont :

• OLAP : on-line analytical processing et
• SOLAP : la même chose avec une dimension spatiale
• BI : business inteligence
• datamining : ou exploration de données

Le principe de ces techniques repose à mon sens sur l'image d'un cube qui permet d'intégrer un très grand nombre de données et de les mettre en forme sous plusieurs perspectives (le cube !) : par territoire, par année, par regroupements, etc ...
L'objectif de tout ça est de créer des centres de ressources qui aident à la décision d'où le lien avec "Business intelligence".

Aujourd'hui ces techniques évoluent très vite et même si elles demandent une importante technicité pour les mettre en oeuvre on peut considérer qu'elles se démocratisent avec de plus en plus de solutions opensource. Des solutions décrites de manière détaillée dans un papier du site business-intelligence : Restituer, analyser et piloter : Evaluer les opportunités Open Source : http://business-intelligence.developpez.com/livre-blanc-bi-open-source/?page=page_4