集計データの分析に基づくビジネス・インテリジェンスは、今日のビジネス界で最も重要なトピックの1つです。競争優位を得るために、ビジネスプロセス内で利用可能な多様なデータを収集、保存、分析することの重要性を認識する企業が増えています。効果的なデータ分析を可能にするビジネスインテリジェンス技術は数多くありますが、適切なツール、つまり迅速かつ正確な結果を提供できるツールを選ぶことが重要です。この記事では、このような結果をもたらすことが証明されているツールの1つに焦点を当てます。OLAPです。
オンライン分析処理 （OLAP)とは、多次元データを高速に表示するために最適化されたデータベース構造である。 OLAPデータベースはしばしば“「キューブ」と呼ばれ、多次元データを考える上で効果的な方法です。OLAPキューブは、単純化すると3次元のスプレッドシートのようなものだが、OLAPは3次元以上のデータを扱うことができる。 OLAPデータベースは通常、特別に設計されたリレーショナル・データベースで実装され、クエリに対して迅速に結果を出せるように最適化されている。OLAPデータベースは、多次元クエリに対する高速な回答を提供するという点では、フラットファイル・データベースや一般的なリレーショナル・データベース、トランザクション・データベースを大幅に上回ることができる。
しかし、OLAPは実際にどのように機能するのだろうか?ここでは、標準的なリレーショナル・データベースとOLAPを比較してみましょう。 このことを示すために、ソフトウェア資産の管理と最適化を担当するIT管理者が答えを求める可能性のある質問をします。
ある製品の1年間の最大ライセンス使用状況はどの程度か？
ここで、IT管理者が過去の使用記録を集めた非常に大きなデータベースを持っているとします。従来のリレーショナルデータベースを使用してこの質問に答えるには、異なるテーブルから情報を取得する必要があります。すべてのデータを結合し、必要な情報を抽出するためにクエリーを実行します。
複雑なクエリの場合、この作業に時間がかかることがあります。では、IT担当者がその情報を掘り下げようとするとどうなるのだろうか。例えば、次のようなことを知りたいとします。
例えば、 あるサイトの ある月 の ある機能の最大ライセンス使用状況はいくらか
その場合、IT管理者はクエリーを再実行する必要があります。このようなフィルタを適用すると、ただでさえ遅いプロセスがさらに遅くなり、情報を素早く必要とするビジネスにとっては選択肢から外れることになります。
計画、問題解決、意思決定支援において、高速なデータ検索が優先される場合、企業はOLAPのような多次元ツールを活用することができる。OLAPでは、保存されているデータをあらかじめ集計しておくことで、大量のデータでも瞬時に結果を出すことができる。キューブは、データの集計、スライス、ダイスに使用できる多くの次元を持つことができる。さらに、キューブ内で直接構築された階層に次元をスライスすることができます。
上の図は、最初の質問に答えるための OLAP アプローチを表しています。このキューブの 2 つのディメンジョンは、 製品 および 時間 です。これらのディメンジョンを事前に集約することで、必要な情報を即座に取得することができます。ハイライト表示された領域は、2014 年の製品 C の最大ライセンス使用量です。
OLAP キューブに追加する可能性のある別のディメンションは 「場所」です
これは、OLAP が多次元分析を実行する方法を示しています。この例では、OLAP キューブは、場所ディメンジョンを Product および Time と共に事前集約しています。ハイライトされた部分には、2014 年の製品 C の最大ライセンス使用率が表示されていますが、今回は北米のみです。
そして、そのデータから、階層を使用して情報を瞬時にドリルダウンすることができます。この図は、2014年2月の北米におけるFeature 2 - Product Cの最大ライセンス使用状況を表しています。
キューブの設計では、基本的なビジネス・ニーズに対応する少数の質問に対する回答を提供することに焦点を当てます。十分に考慮されたデータの事前割り当てに基づいて構築されたキューブは、これらの質問に簡単かつ迅速に回答します。これが OLAP の機能です。 Open iT Analysis Serverのような OLAP を利用するビジネスインテリジェンスツールを検討する明確な理由です。
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