データキューブアグリゲーションとは？基本概念からデータマイニングでの活用まで解説

データ統合の基礎

データ統合とは、複数の異なるソースに散在するデータを1つにまとめるプロセスです。統合を行う際には、データの冗長性、不整合、重複といった問題への対応が欠かせません。データマイニングにおいてデータ統合は前処理の一種であり、複数の異種データソースからのデータを一貫性のある形へと結合し、統一的な視点でデータを保持・提供することを目的としています。

医療分野におけるデータ統合の重要性

データ統合は特に医療業界で大きな価値を発揮します。複数の患者記録や診療所のデータを統合し、さまざまなシステムの情報を単一の視点にまとめることで、臨床医は疾患や病症の特定が容易になり、そこから有用なインサイトを導き出せるようになります。

さらに、効果的なデータ収集と統合は医療保険請求処理の精度向上にもつながり、患者の氏名や連絡先情報が一貫した形式で正確に記録されることを保証します。なお、このような異なるシステム間での情報共有は「相互運用性（インターオペラビリティ）」と呼ばれます。

アグリゲーション（集約）の仕組み

必要な形式と異なる形でデータが存在する場合、属性に対して集約（アグリゲーション）手法を適用することで、目的の属性を得られます。例えば、ある店舗に2010年から2012年までの四半期ごとの売上データがあったとします。データは四半期単位で保管されていますが、年間売上を把握したい場合には、データを集約して求める出力を得る必要があります。

このように、2010年から2012年までの四半期ごとの売上データが、単一の年間売上レコードへと集約されます。

概念階層とデータキューブの関係

各属性には概念階層が設定されていることがあり、これにより複数の抽象化レベルでデータを分析できます。例えば、支店の階層構造を用いれば、住所情報に基づいて個々の支店を地域単位でグループ化することが可能です。データキューブは事前計算済みの要約データへの高速なアクセスを実現するため、オンライン分析処理（OLAP）やデータマイニングにとって大きな利点となります。

ベースキューブイドと頂点キューブイド

最も低い抽象化レベルで生成されるキューブは「ベースキューブイド」と呼ばれます。ベースキューブイドは、売上や顧客など、関心の対象となる単一のエンティティに対応していなければなりません。言い換えると、最低レベルのデータも分析に実際に活用できる実用的なものである必要があります。一方、最も高い抽象化レベルにあるキューブは「頂点キューブイド」と呼ばれます。

キューブイドの格子（ラティス）構造

複数の抽象化レベルごとに生成されるデータキューブは「キューブイド」と定義され、データキューブ全体はキューブイドの格子（ラティス）として表現できます。抽象化レベルが一段上がるごとに、結果として得られるデータサイズは小さくなっていきます。データマイニングのリクエストに応答する際には、与えられたタスクに関連する利用可能な最小のキューブイドを使用することが効率面で推奨されます。