大規模データベースにおける概念記述とOLAPの違いとは？

概念記述（Concept Description）とは

概念記述は、データマイニングにおける代表的な手法の一つです。「頻繁に購入する顧客」や「大学院出願の候補者」といった特定のデータ集合を定義し、その特徴付け（characterization）と比較（comparison）を記述します。記述対象となる概念がオブジェクトのクラスとして定義される場合、これは「クラス記述」とも呼ばれます。これらの記述は、データ特徴付けの支援によって導き出されます。

データ特徴付けとは、対象クラスのデータが持つ一般的な特性を要約するプロセスです。ユーザーが定義した特定のクラスに関連するデータは、通常、データベースクエリによって抽出されます。データ特徴付けの結果は、棒グラフ、曲線、円グラフ、動的グラフなど、さまざまな形式で視覚的に提示することが可能です。

特徴付けが単一のデータ集合に対する簡潔な要約を提供するのに対し、概念やクラスの比較は、2つ以上のデータ集合を比較するための記述をサポートします。

OLAPとは

OLAPは「On-Line Analytical Processing（オンライン分析処理）」を表す用語です。OLAPはソフトウェア技術の一種であり、アナリスト、マネージャー、経営層などが、生データから多次元化された情報に対して高速かつ一貫性のある対話型アクセスを行えるようにします。これにより、ユーザーは企業の実態を反映した多様なビューからデータへの洞察を得ることができます。

OLAPサーバーは、データウェアハウスやデータマートから多次元データをビジネスユーザーへ提供します。ユーザー側では、データがどこに、どのような形式で保存されているかを意識する必要はありません。一方で、OLAPサーバー自体の物理構造やパフォーマンス設計においては、データストレージに関する問題を十分に考慮する必要があります。

大規模データベースの概念記述とOLAPツールの比較

それでは、大規模データベースにおける概念記述とOLAPツールの違いを詳しく見ていきましょう。