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A partir des années 60, les systèmes informatiques gérant les données au sein des entreprises sont utilisés essentiellement pour faciliter l’activité des organisations et pour améliorer la prise de décision. Cependant il y avait une importante redondance d’information, en effet, une partie de l’information était gérée par des sous-systèmes mais également manipulée par un autre service.
 
C’est en 1970, que le docteur Edgar F.CoodCodd, alors employé chez IBM, publie un article « A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks » qui régit et revoit les fondations des bases de données relationnelles modernes. L’accès aux données est alors simplifié.
 
Face aux évolutions nombreuses et rapides qui s’imposent aux entreprises, la prise de décision est devenue dès les années 80, et plus fortement les années 90, une activité primordiale. Les entreprises s’équipent de logiciels et solutions de gestion facilitant l’analyse de données et permettant de stocker un volume d’information important qui ne cesse de croître.
L’idée d’analyser et d’exploiter les données apparaît rapidement pour soutenir et optimiser la prise de décision..
 
Pour adhérer au concept On Line Analytical Processing (OLAP), Edgar F.Codd a défini 12 principes en 1993, qui ont pour but de cibler les caractéristiques que doit présenter une base de donnée.
C’est ainsi que l‘informatique décisionnelle nait, avec l’utilisation des cubes OLAP, dont le but est de collecter, consolider, modéliser et restituer l’information pour permettre à un décideur d’obtenir une vue d’ensemble de l’activité traitée.
 
 
1. ''Vue conceptuelle multidimensionnelle''
 
2. ''Transparence''
 
3. ''Accessibilité''
 
4. ''Constance des temps de réponses''
 
5. ''Architecture client-serveur''
 
6. ''Indépendance des dimensions''
 
7. ''Gestion des matrices creuses''
 
8. ''Accès multi-utilisateurs''
 
9. ''Pas de restrictions sur les opérations inter et intra dimensions''
 
10. ''Manipulation aisée des données''
 
11. ''Simplicité des rapports''
 
12. ''Nombre illimité de dimensions et nombre illimité d'éléments sur les dimensions''
 
 
C’est ainsi que l‘informatique décisionnelle naitnaît, avec l’utilisation des cubes OLAP, dont le but est de collecter, consolider, modéliser et restituer l’information pour permettre à un décideur d’obtenir une vue d’ensemble de l’activité traitée.