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Java a-t-il sa place dans un processus décisionnel ?

En relation avec mon billet précédent, je parlerai de la mise en place des solutions open sources dans un processus décisionnel.  L’accent sera particulièrement mis sur l’exploitation des technologies Java.

Tout d’abord, commençant par la couche de persistance. JOLAP (Java On-Line Analytical Processing) est une API Java qui permet la création, le stockage, l’accès et la gestion de données dans un processus OLAP. Hyperion, IBM, et Oracle ont initié le développement de JOLAP (JSR 69), dans la perspective d’être un équivalent de JDBC dans le monde OLAP. En effet, comme JDBC, JOLAP crée une connexion, à laquelle des requêtes décisionnelles (écrites en MDX, un langage de requête pour les bases de données multidimensionnelles) sont attachées. L’exécution d’une requête peuple un curseur qui permet de parcourir une vue multidimensionnelle ou un cube de données.

Au niveau de la couche présentation, JPivot est une librairie de tags JSP, qui permet de construire et d’afficher des tables OLAP et des graphiques à des fins de reporting. Les utilisateurs peuvent ainsi réaliser des opérations OLAP comme drill-down, roll-up, etc. (voir la figure ci-dessous).image

Pour plus d’informations, je vous oriente vers mon site personnel où vous trouverez comment configurer MySQL, Tomcat, Mondrian, JPivot et XMLA.

L’inconvénient majeur de ces solutions open sources, selon moi, est leur difficulté de configuration, de mise en œuvre et  leur scalabilité réduite (calculs très couteux). Cela explique peut-être leur faible utilisation et pénétration dans le marché.  Néanmoins, l’émergence du cloud computing pourra leur donner un nouveau souffle.  On commence déjà à parler du décisionnel “as a service”.  Il suffit juste de chercher « cloud computing and OLAP » dans votre moteur de recherche favori.

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