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Online Analytical Processing (OLAP)

Systèmes OLAP : systèmes d’analyses de données en temps réel, fondés sur des vues multidimensionnelles.

Les vues multidimensionnelles sont appelées cubes ou hypercubes, et permettent des analyses complexes de données en temps constant. Les systèmes OLAP permettent de générer rapidement des tableaux croisés sur de très grosses bases de données, permettant par exemple d’analyser rapidement des chiffres de vente, de dépense ou de performances, suivant plusieurs axes ou dimensions : le temps, le territoire, le produit...
 

Les systèmes OLAP mettent en œuvre un entrepôt de données (datawarehouse), dans lequel on représente les données sous forme de schéma en étoile, c’est à dire avec une table représentant les faits à étudier, autour de laquelle les dimensions sont représentées par des tables dédiées.

Optimisation Combinatoire ou Discrète

L’optimisation combinatoire est une branche de l’optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l’algorithmique et la théorie de la complexité.

Dans sa forme la plus générale, un problème d’optimisation combinatoire (on dit aussi d’optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.

De nombreuses entreprises ou services disposent d’une flotte de véhicules pour servir leurs clients, qu’il s’agisse de livrer ou de collecter des marchandises, ou encore d’effectuer des travaux de maintenance ou de réparation.

L’élaboration de ces tournées se fait souvent manuellement ; le procédé est alors très lent, et peu optimisé. En effet il faut à la fois respecter les contraintes du client (horaires, accès...) et celles de l’entreprise (horaires de travail, compétences, heures supplémentaires...).