空間データウェアハウスの構築と利用における2つの主要な課題とは？

空間データウェアハウスの構築・利用における主な課題

空間データウェアハウス（Spatial Data Warehouse）の構築と利用には、いくつかの難しい課題が存在します。本記事では、代表的な2つの課題と、それに関連する技術的な概念についてわかりやすく解説します。

課題1：異種ソースからの空間情報の統合

最初の課題は、異種（ヘテロジニアス）なソースやシステムに分散する空間情報を統一することです。空間データは通常、さまざまな業界の企業や政府機関によって、それぞれ異なるデータ形式で保存されています。

これらのデータ形式は、構造固有のもの（ラスタ形式とベクタ形式の空間データ、オブジェクト指向モデルとリレーショナルモデル、多様な空間ストレージおよびインデックス構造など）であるだけでなく、ベンダー固有のもの（ESRI、MapInfo、Intergraphなど）でもあります。異種空間データの統一と交換についてはこれまで多大な取り組みが行われており、それが空間データ統合や空間データウェアハウス構築への道を開いてきました。

課題2：高速かつ柔軟なオンライン分析処理（OLAP）の実現

2つ目の課題は、空間データウェアハウスにおいて高速かつ柔軟なオンライン分析処理（OLAP）を実現することです。スタースキーマモデルは、簡潔で整理されたウェアハウス構造をサポートし、OLAPサービスにも対応しているため、空間データウェアハウスのモデリングには最適な選択肢とされています。ただし、空間ウェアハウスでは、ディメンション（次元）とメジャー（尺度）の両方に空間要素が含まれる点に注意が必要です。

空間データキューブにおける3種類のディメンション

空間データキューブには、以下の3種類のディメンションが存在します。

非空間ディメンション
非空間ディメンションには、非空間データのみが含まれます。例えば、「気温」や「暴風雨」といった非空間ディメンションをウェアハウス向けに生成できます。それぞれが一般化すると非空間となるデータ（気温なら「暑い」、降水量なら「湿っている」など）を含むためです。

空間→非空間ディメンション
空間→非空間ディメンションとは、プリミティブ（最下位）レベルのデータは空間的ですが、一定の上位レベルからは一般化されたデータが非空間的になるディメンションです。

空間→空間ディメンション
空間→空間ディメンションとは、プリミティブレベルおよびすべての上位レベルの一般化データが空間的なディメンションです。例えば「等温度地域」というディメンションには空間データが含まれ、その一般化（0〜5度、5〜10度などの範囲をカバーする地域）もすべて空間データとして扱われます。

空間データキューブにおける2種類のメジャー

空間データキューブには、以下の2種類のメジャーが存在します。

数値メジャー
数値メジャーには数値データのみが含まれます。例えば、ある地域の月次売上高をメジャーとすれば、ロールアップ操作によって年別や郡別の総売上などを評価できます。数値メジャーは、分配型（distributive）、代数型（algebraic）、全体型（holistic）の3つに分類されます。

空間メジャー
空間メジャーには、空間オブジェクトへのポインタのコレクションが含まれます。例えば、空間データキューブの一般化（またはロールアップ）では、同じ気温・降水量の範囲を持つ地域が同じセルにグループ化され、形成されたメジャーにはそれらの領域へのポインタの集合が格納されます。

非空間データキューブとの比較

非空間データキューブには、非空間ディメンションと数値メジャーのみが含まれます。一方、空間データキューブが空間ディメンションを持ちながら空間メジャーを持たない場合、ドリルダウンやピボットといったOLAP操作は、非空間データキューブの場合とほぼ同様の方法で実行することが可能です。