Fonctionnement de l'outil Attribuer des clients aux points de vente par données SOLAP
OLAP (Online Analytical Processing, traitement analytique en ligne) est un traitement qui permet aux utilisateurs d'extraire et d'afficher des données selon différents points de vue. Par exemple, un utilisateur peut demander une analyse qui fasse ressortir dans une base de données les ventes d'ordinateurs à Washington D.C. par une société en particulier, pour l'année fiscale en cours. Il peut ensuite comparer les bénéfices avec ceux générés par les mêmes produits au cours de l'année fiscale précédente, puis afficher une comparaison des autres ventes de produits informatiques à Washington D.C. au cours de la même période.
Pour mieux comprendre ce genre d'analyse, les données OLAP sont stockées dans une base de données multidimensionnelles (appelée Cubes de données), qui sont des extensions multidimensionnelles de tables 2D. Alors que les données classiques stockées dans une base de données relationnelles s'apparentent à des données en deux dimensions, une base de données multidimensionnelles analyse chaque attribut de données (gammes de produits, marchés commerciaux et période) en le considérant comme une dimension distincte. Le logiciel OLAP peut localiser l'intersection des dimensions (tous les produits vendus dans l'Est des Etats-Unis au-dessus d'un certain prix au cours d'une certaine période) et les afficher. Les attributs comme les périodes peuvent être divisés en sous-attributs.
Les données SOLAP désignent une synchronisation entre des données SIG et OLAP où les composants spatiaux sont pris en compte. Un outil SOLAP peut être défini comme "un type de logiciel qui permet de naviguer rapidement et facilement au sein des bases de données spatiales et qui offre plusieurs niveaux de granularité d'informations, plusieurs thèmes, plusieurs époques et plusieurs modes d'affichage synchronisés ou non : cartes, tables et diagrammes" [Bédard Y., M. J. Proulx, S. Rivest, 2005. Enrichissement du OLAP pour l'analyse géographique : exemples de réalisation et différentes possibilités technologiques. In : Bentayeb, F., O. Boussaid, J. Darmont, S. Rabaseda, (Eds.), Entrepôts de Données et Analyse en ligne, RNTI B_1. Paris : Cépaduès, pp. 1–20].
La nature des données OLAP est telle qu'aucune attribution n'existe entre les clients et les points de vente. Les cubes de données stockent en général simplement le fait qu'un client a acheté un article dans un point de vente. Le même client peut acheter d'autres articles dans d'autres points de vente.
Pour rendre l'intégration entre Business Analyst et SOLAP transparente, deux idées différentes sont présentées ici :
- Chaque client ayant effectué plus de 0 achat dans un point de vente est affecté à ce point de vente. Si le client a effectué des achats dans plusieurs points de vente, plusieurs enregistrements sont alors associés à ce client. Chacun des enregistrements aura la même géométrie (point), mais une attribution différente au point de vente et différentes valeurs de ventes.
- Chaque client est affecté au point de vente dans lequel il fait ses achats le plus souvent. SOLAP permet aux utilisateurs de créer des couches de clients avec un grand nombre de champs de ventes. Par exemple, on peut avoir des champs pour chacun des 7 points de vente, pour les 4 trimestres de 2004, pour les 4 trimestres de 2005 et 3 catégories de produits, ce qui fait 7*(4+4)*3=168 champs avec des informations de ventes différentes. Devant une telle quantité de champs, il n'est pas si facile de savoir dans quel point de vente le client fait le plus souvent ses achats (option n°2). L'utilisateur devra fournir une interface utilisateur qui permet de composer des combinaisons de champs proposant des critères afin de choisir le point de vente dans lequel le client fait le plus souvent ses achats.
Voici un exemple de combinaison de champs :
Critères = [Ventes d'alimentation au premier trimestre] + [Ventes d'alimentation au deuxième trimestre] + 3*[Ventes d'alimentation au troisième trimestre] + 0,5*[Ventes de boissons en 2005]
Ainsi, le client sera affecté au point de vente pour lequel la valeur Critères est la plus élevée. Un utilisateur peut en outre créer des critères à l'aide d'un script VBS arbitraire.

les noms de champs dans ce script sont logiques. En fait, pour chaque point de vente, les noms de champs sont différents et l'utilisateur devra créer un script pour chaque point de vente.