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オペレーショナルデータベースとデータウェアハウスの違いとは？OLTPとOLAPを徹底比較

オペレーショナルデータベース（OLTP）とは

オペレーショナルデータベースは、データウェアハウスにおけるデータの供給源となる存在です。企業の日常業務を遂行するために必要な詳細なデータを格納しており、更新が行われるたびにデータが変化し、常に最新のトランザクションの値を反映します。OLTP（Online Transaction Processing：オンライントランザクション処理）とも呼ばれ、リアルタイムで動的なデータを管理するために使用されます。

オペレーショナルデータベースには、情報の挿入や更新を適切に制御しながら、効率的なデータアクセス、操作、閲覧の仕組みを実現することが求められます。

データウェアハウス（OLAP）とは

データウェアハウスシステムは、ユーザーやナレッジワーカーによるデータ分析や意思決定を支援するための仕組みです。複数のユーザーの多様なニーズに応えられるよう、特定の構造でデータを構築・提示できる点が特徴です。このようなシステムは、OLAP（Online Analytical Processing：オンライン分析処理）システムと呼ばれます。

OLAPはデータウェアハウスを包含する幅広い概念です。このモデルでは、データマイニングやレポート作成を効率的に行える形式でデータが保存されます。OLAPの設計では、運用効率をほとんど損なうことなく、非常に大規模なレコードセットに対するレポーティングに対応できることが重要です。OLTP構造のデータをOLAP構造へ変換・活用する手法は「ディメンショナルモデリング（Dimensional Modeling）」と呼ばれ、データウェアハウジングの基本的な構成要素となっています。

オペレーショナルデータベースとデータウェアハウスの比較表

それでは、両者の違いを具体的に見ていきましょう。

オペレーショナルデータベース（OLTP）データウェアハウス（OLAP）
顧客志向であり、事務担当者、顧客、IT専門家などによる日々のトランザクション処理やクエリ処理に利用されます。市場志向であり、マネージャー、経営幹部、アナリストといったナレッジワーカーによるデータ分析に利用されます。
現在のデータを扱いますが、そのデータは細部にわたりすぎているため、意思決定にはそのまま使いにくいケースが多くあります。大量の歴史的データを扱い、集計や集約のための機能を備え、複数の粒度レベルでデータを保存・管理します。これにより、根拠に基づいた意思決定に活用しやすいデータとなります。
一般的に、エンティティ・リレーションシップ（ER）モデルとアプリケーション指向のデータベース設計を採用しています。通常、スタースキーマまたはスノーフレークモデルと、主題指向のデータベース設計を採用しています。
主に企業内または部門内の現在の情報に焦点を当てており、歴史的データや複数の組織にまたがるデータは対象外です。組織の発展的な変化に伴い、複数のバージョンのデータベーススキーマにまたがることがよくあります。さらに、異なる組織由来の情報も扱え、多数のデータストアからの情報を統合できます。

まとめ

このように、OLTPは日常業務におけるトランザクション処理に、OLAPは歴史的データを活用した分析と意思決定にそれぞれ特化しています。両者は対立するものではなく、オペレーショナルデータベースで蓄積されたデータがデータウェアハウスに取り込まれ、ビジネスインテリジェンスの源泉となるという補完関係にあるのです。目的に応じて適切に使い分けることで、データの価値を最大限に引き出すことができます。

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