データウェアハウスとOLAP分析とは？

データウェアハウスとOLAP分析の意味

データウェアハウスは、複数の業務システムから集めた大量のデータを、時系列に整理して分析目的に蓄積する統合データベース。OLAP（オンライン分析処理）は、蓄積されたデータを多角的な切り口（時間、地域、商品など）で集計・分析する技術。

データウェアハウスとOLAP分析の具体例

各店舗の売上データをデータウェアハウスに集約し、OLAP分析で「地域別・月別・商品カテゴリ別」の売上傾向を多面的に切り替えながら分析する、といった活用例がある。

データウェアハウスとOLAP分析は試験でどう引っ掛けられる？

日々の受発注を処理するOLTPと、蓄積データを多角的に分析するOLAPは目的が逆。DWHは更新・削除せず時系列に積み上げるのが原則で、特定部門向けに切り出した部分集合がデータマート。集計を段階的に掘り下げる操作がドリルダウン。

データウェアハウスとOLAP分析と関連する用語

• 機械学習とディープラーニング

データウェアハウスとOLAP分析が出た過去問

• BI（Business Intelligence）を説明したものはどれか。

  正解：企業内外のデータを蓄積し、分類・加工・分析して活用することによって、企業の意思決定の迅速化を支援する手法

  要点：BIはデータの分析・活用で意思決定を迅速にする仕組み

  BIは、業務システムに蓄積された企業内外のデータを集約し、分類・加工・分析して経営判断に役立つ形で示す手法・仕組みである。データウェアハウスやOLAP、データマイニングなどを組み合わせ、意思決定の迅速化を支える。業務プロセスそのものを作り直す手法とは目的が異なる。

  出典：平成29年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問65（IPA）

• ビッグデータのデータ貯蔵場所であるデータレイクの特徴として、適切なものはどれか。

  正解：あらゆるデータをそのままの形式や構造で格納しておく。

  要点：データレイクは加工せず元の形式のまま大量に貯める

  データレイクは、構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを、加工せず元の形式のまま大量に蓄積しておく仕組みである。利用目的を先に決めずに貯めておき、必要になった時点で分析に合わせて加工する点が特徴で、あらかじめスキーマを定義して整形してから格納するデータウェアハウスとは考え方が逆である。メタデータの管理は、貯めたデータを見つけ出すためにむしろ重要になる。

  出典：令和4年度 s 基本情報技術者試験 kamokuA 問23（IPA）