OLAPとは？多次元データ分析の基礎と仕組みをわかりやすく解説

OLAP（On-Line Analytical Processing：オンライン分析処理）は、アナリスト、マネージャー、経営幹部といったビジネスの意思決定に関わる人々が、生データを企業の実際の次元性を反映した情報へと変換し、高速かつ一貫性のあるインタラクティブなアクセスを通じて、多様な視点からデータの洞察を得られるようにするソフトウェア技術の一要素です。

OLAPでできること

OLAPを利用すると、ユーザーはオンライン上で記述的なサマリーや比較サマリーを作成したり、さまざまな分析クエリを実行したりできます。つまりOLAPとは、分析を目的として多次元データの収集・保存・操作・再現を可能にするソフトウェアおよび技術の総体を指します。

意思決定者は、高速で一貫した対話型アクセスによって、属性の実際の次元へと変換されたデータを多様なビューで確認でき、より迅速かつ精度の高い意思決定につなげることができます。

OLAPサーバーの役割

OLAPサーバーは、データウェアハウスやデータマートに格納された多次元データをビジネスユーザーに提供します。ユーザー側は、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ことなく分析を行えます。一方、OLAPサーバーの物理的な構造や実装においては、データストレージの問題が十分に考慮される必要があります。

OLAPサービスの特徴

OLAPサービスの最大の特徴は、統合された企業データを対象とした動的な多次元分析にあります。OLAPはマルチユーザーのクライアント／サーバーモードで動作し、データベースの規模や複雑さにかかわらず、常に高速なクエリ応答を提供します。

これにより、ユーザーは履歴データや予測データを比較的・個別化されたビューで閲覧・分析し、さまざまなデータモデルのシナリオのもとで企業情報を統合的に把握できます。

ドリル操作と高度な分析機能

一部のOLAPシステムでは、さらに高度なドリル操作が提供されています。たとえば「ドリルアクロス（drill-across）」は、複数のファクトテーブルにまたがる（across）クエリを実行する操作です。また「ドリルスルー（drill-through）」は、データキューブの最下層からバックエンドのリレーショナルテーブルへ掘り下げていく機能で、この際にはリレーショナルSQLの機能が必要となります。

そのほかにも、OLAPではリスト内の上位N件・下位N件のランキング算出や、移動平均、成長率、利率、内部収益率（IRR）、減価償却、通貨換算、統計処理など、多彩な計算・分析が可能です。

OLAPクエリの効率的な処理

キューブイド（cuboid）をマテリアライズ（具体化）し、OLAPインデックス構造を構築する目的は、データキューブにおけるクエリ処理の高速化にあります。効率的な処理を実現するためには、以下の2つの判断が重要になります。

1. 利用可能なキューブイドに対して実行すべき操作の決定

これは、クエリに含まれる選択（selection）、射影（projection）、ロールアップ（roll-up／グループ化）、ドリルダウン（drill-down）の各操作を、対応するSQLおよびOLAP操作へと変換する作業です。

2. 操作を適用すべきマテリアライズド・キューブイドの決定

これは、クエリへの回答に利用できる可能性のあるマテリアライズド・キューブイドを特定し、「支配関係（dominance）」に関する知識をもとに候補を絞り込む作業です。そのうえで、残ったマテリアライズド・キューブイドを使用した場合のコストを計算し、最小コストとなるキューブイドを選択します。