icCube

Stockage des données décisionnelles

Type de produit et caractéristiques de icCube

icCube Server est un moteur de traitement analytique multidimensionnel (serveur OLAP) en ligne In-Memory écrit en Java, édité par la société Suisse MISC AG et Crazy Development.

Leur vision est « OLAP-compliant » : « L’analyse multi-dimensionnelle (OLAP) n’est pas réservée à une élite et/ou à des solutions de BI traditionnellement lourdes et complexes et donc très chères. […] Nous voulons pousser de l’avant MDX pour le rendre encore plus puissant et surtout plus abordable/productif dans le domaine des calculs» - d’après les créateurs icCube.

La solution Business Intelligence (BI) icCube est ainsi généralement utilisée pour analyser et parcourir des données à partir d'un large éventail de sources.

icCube comporte aussi un serveur de rapports web (icCake) mettant à profit les concepts multidimensionnels (drill down, slice, dice…) pour créer des tableaux de bord interactifs disponibles depuis n’importe quel périphérique (ordinateurs, mobiles, tablettes) grâce à son implémentation en Java (normes J2EE).

Les services proposés par icCube sont multiples : modélisation de cubes, surveillance du serveur (monitoring), concepteur de requêtes MDX (éditeur/débuggeur), création de rapports et tableaux de bord ; tous accessibles à travers une interface web.

icCube Interface Web

Présentation et concept de icCube

icCube permet d'analyser et explorer des données multidimensionnelles sous forme de cubes OLAP (On-line Analytical Processing).

Un cube OLAP est un modèle virtuel de représentation de données se basant sur l’approche On-line Analytical Processing. Cette vision permet de représenter les données sous la forme d'un croisement de plusieurs dimensions (hypercube), sa structure étant optimisée pour l’analyse multidimensionnelle de données.

Les cubes OLAP permettent entre autres :

  • La récupération de données au niveau d’agrégation souhaité par l’utilisateur, du plus fin au plus agrégé.
  • La rapidité et facilité d’accès aux données.
  • La capacité à accéder aux données selon plusieurs axes d’analyse (dimensions).
  • Les possibilités d’agrégations classiques (min, max, count, sum, avg, last, first) mais aussi spécifiques suivant le besoin.

icCube dispose d’un IDE web permettant de définir les cubes (schéma) ainsi qu’un éditeur de requêtes MDX.

Editeur de requêtes MDX - icCube

icCube prône la technologie In-Memory qui permet de stocker entièrement les données en mémoire (RAM) et entraine donc une amélioration considérable des performances (temps de traitement très rapide, capacité d’analyse augmentée, meilleure souplesse d’utilisation…).

En effet, le serveur OLAP icCube n'utilise pas de mise en cache ou mécanisme de pré-agrégation. Par conséquent, tous les « drill downs » et calculs sont effectués sur demande. Couplé avec un moteur MDX / OLAP multi-cœur, les analyses opérationnelles sont effectuées en quasi temps réel.

Principales fonctionnalités de icCube

Les fonctionnalités de icCube Services sont entre autres :

  • Gestion des structures multidimensionnelles.
    • Indépendance avec toutes sources de données : fichiers plats (CSV, TXT…), Microsoft Excel, SGBDR, MongoDB, flux HTTP, différents plugins…
    • Plus de 150 fonctions MDX standards mises en œuvre.
    • Plus de 12 méthodes d'agrégation.
    • Prise en compte des associations Many-to-many, perspectives, calculs matriciels et ranged dimensions.
  • Partitionnement pour surmonter l'obstacle des 1 milliard de faits.
  • Intégration avec R et Java.
  • Support multilingue MDX.
  • APIs : interface propriétaire GVI (basé sur le protocole http), interface XMLA (Microsoft Excel, Reporting Services (SSRS), JPivot, Olap4J, ADOMD.NET, xmla4js…).
  • Planification de l'acquisition de données (Scheduler).
  • Création de rapports dans un environnement basé sur le web (icCake).
    • Rapports à partir des données sous-jacentes pour les rendre autonome.
    • Intégration de widgets dans le reporting.
    • Forte personnalisation (modification du CSS).
    • Développement en mode Agile.
  • Gestion fine des droits d’accès aux structures multidimensionnelles (« jusqu’à la case d’un cube »).
  • Interopérabilité (Windows, Linux, Mac ou tout système d'exploitation supportant le JDK 1.7 +).

De plus, icCube dispose d’un débuggeur MDX réduisant la courbe d'apprentissage pour les débutants et intermédiaires et permettant, aux utilisateurs avancés ou experts, de comprendre la façon dont les requêtes MDX sont effectivement traitées.

Débuggeur MDX - icCube

Avantages de icCube

icCube possède de multiples avantages :

  • Produit Suisse de haute qualité dans une logique « open source ».
  • Implémentation basée sur Java et sa mise en place aisée.
  • Haute performance et moteur d'analyse OLAP puissant en temps réel.
  • IDE 100% Web.
  • Accès à la technologie In-Memory.
  • Une connexion aux cubes via des outils de création de rapports couramment utilisés (dont Microsoft Excel) grâce à son support MDX/XMLA.
  • Sa forte personnalisation grâce à ses différentes extensions (déclarations de fonctions, objets, interaction avec R et Java…).
  • Un contrôle efficace des rôles d’accès.
  • Sa gamme de prix attractive.

L’objectif de icCube est la mise à disposition d’un système capable de répondre à des requêtes puissantes en moins d’une seconde sur des dizaines de milliards de données (vision Big Data).

icCube - Haute performance

Dans quels cas utiliser icCube ?

Next Decision préconise icCube Analysis Services pour sa facilité d’installation (environnement Java), ses performances élevées (In-Memory, temps-réel), son interconnexion aux cubes dans Excel (standard XMLA) et sa gamme de prix intéressante.

icCube se positionne comme un produit de qualité d’origine Suisse avec un support très réactif, efficace et flexible.

La solution icCube, conçue pour le Big Data, est préconisée pour les projets décisionnels du traitement analytique à la restitution de données, de la PME/PMI au grand groupe, jusqu’au milliard de lignes…

En complément, icCube propose une offre Cloud (icCloud) permettant d’héberger tout ou partie de votre projet BI analytique (déploiement du logiciel, intégration des sources de données, construction du modèle dimensionnel et création de tableaux de bord).

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