OLAP とはビジネス インテリジェンスのためのオンライン分析処理の理解

OLAPとOLTPの違い

OLTP システムは、受注、在庫更新、トランザクションデータの記録、顧客アクティビティの管理といった日常の業務運営をサポートします。オンライン トランザクション処理は、リレーショナル データベースでの高速、正確、かつ大量の更新に最適化されています。

OLAP システムは、トランザクションではなく分析処理に最適化されています。運用システムからヒストリカルデータを統合し、多次元データモデルを通じて探索できるように構造化し、長期間かつ複数のディメンションにまたがる複雑なクエリーをサポートします。OLAP はチームがビジネスを理解するのに役立ち、OLTP システムはビジネスの運営に役立ちます。

最新のアナリティクスでOLAPが重要な理由

組織が成長するにつれてデータ量は増大し、分析に関する問いはより複雑になります。OLAP の機能は、以下を提供することでこの進化をサポートします。

• 事前集計された構造を通じた、高速でインタラクティブなデータ探索
• 多様な視点からの豊富な多次元分析
• チームが信頼できる、一貫性のある管理された計算
• データ エンジニアへの依存を軽減するセルフサービスのエクスペリエンス

これらの強みにより、OLAP テクノロジーはパフォーマンスのモニタリング、トレンド分析、戦略的計画に不可欠なものとなっています。

実用的なビジネスにおける OLAP の活用

小売業の経営幹部は、四半期ごとの売上データをレビューする際に、これらのメリットを実際に確認できます。各地域、製品カテゴリ、期間ごとに個別のレポートをリクエストする代わりに、OLAP ツールを使用すると、単一のビューですべてのディメンションにわたってピボットし、パターンを直接探索できます。

基本的なOLAP操作で少し調整するだけで、パフォーマンスが変化した箇所を特定し、影響を受けたセグメントを比較して、その変化の要因を突き止めることができます。この機能により、チームは複数のカスタム抽出や複雑な SQL クエリーを待つことなく、様々な視点をシームレスに切り替えて数分で知見を得ることができます。

OLAP アーキテクチャとデータモデル

OLAP キューブを理解する

OLAPシステムは、分析データがユーザーのビジネスに対する考え方を反映すべきであるという考えに基づいて構築されています。これをサポートするため、OLAPデータベースはOLAPキューブを使用します。OLAPキューブは、管理されたデータアーキテクチャ内でデータを整理し、ユーザーが時間、地理、製品、顧客セグメントなど、多くのビューで一度にデータを分析できるようにする多次元データ構造です。

ビジネスメトリクスを表す各 OLAP キューブには、以下が含まれます。

• 指標: 収益、コスト、利益、注文数などの数値
• ディメンション: 製品、地域、顧客、時間など、これらのメジャーを記述するカテゴリ

この構造により、多次元分析がより直感的になります。ビジネス ユーザーは、数千の列と数百万の行を持つフラットなリレーショナル テーブルをナビゲートするのではなく、使い慣れた概念で整理されたビジネス データを操作します。メジャーは分析の「何」になり、ディメンションは分析の「どのように」と「どこで」になります。

「キューブ」と呼ばれていますが、これらの OLAP データモデルは 3 次元に限定されません。データ キューブには 3 つ以上のディメンションを含めることができ、多次元データ全体のパターンと比較を調査するための豊富なクロスセクション分析が可能になります。

高速なクエリーのための階層と事前集計

OLAP データベースのほとんどのディメンションには、自然な詳細レベルを表す概念階層が含まれています。時間ディメンションには、年 → 四半期 → 月 → 日などが含まれます。地理ディメンションには、国 → 地域 → 州 → 都市などが含まれる場合があります。これらの概念階層により、集約されたデータから詳細なデータビューへ簡単に移行できます。

OLAPシステムは多くの場合、概念階層の各レベルで事前集計されたサマリーをコンピュートします。多くの分析クエリーでは定期的な合計や平均が必要となるため、事前集計によってクエリーのパフォーマンスが高速化し、ユーザーやチーム間で一貫したメトリクス定義が保証されます。このアプローチにより、大量のヒストリカルデータを分析している場合でも、OLAPキューブは迅速に応答できます。

スター スキーマによるディメンショナル モデリング

ディメンション モデリングは、ほとんどの OLAP システムの基礎であり、パフォーマンスが高く、理解しやすいようにデータを構造化します。最も一般的なパターンは スタースキーマで、次のようなものが含まれます:

• メジャーとキーを含む中央ファクトテーブル
• 説明的なコンテキストを提供するディメンションテーブル

スター スキーマは、シンプルで効率的なため人気があります。ユーザーはリレーショナル テーブルを迅速に解釈でき、OLAP ツールはより少ない結合で確実にクエリーを生成します。このデータベーススキーマは、予測可能な高性能の分析ワークロードをサポートし、OLAP データベースがデータを効果的に整理できるようにします。

このアプローチは、企業が自社の業務をどのように捉えているかを反映するものでもあります。つまり、売上データ、出荷、インタラクションの閲覧などの測定可能なイベントが、製品、顧客、場所といった記述的属性に関連付けられています。実世界のプロセスとの整合性と、プラットフォームの進化に伴うスケーラビリティが相まって、スタースキーマは OLAP データモデル設計の基礎となっています。

スノーフレーク スキーマとファクト コンステレーション スキーマ

ほとんどの分析ワークロードではスター スキーマがうまく機能しますが、環境によっては、より大きな複雑さを処理するために追加のモデリング アプローチが必要になります。これらの代替案は、より深い概念階層、より厳格なガバナンス要件、または複数のデータソースからデータを統合する複数のビジネス プロセスを持つシナリオに対応します。

スノーフレーク スキーマは、ディメンション テーブルを複数の関連テーブルに正規化します。たとえば、製品の詳細、サブカテゴリ、カテゴリを単一のディメンションではなく個別に保存します。この構造により冗長性が削減され、大規模な環境や規制された環境でのメンテナンスを簡素化できます。しかし、これにより結合が増え、OLAPクエリーが遅くなったり、技術者でないユーザーにとってデータモデルが直感的でなくなったりする可能性があります。

ファクト コンステレーション（ギャラクシー スキーマとも呼ばれる）は、1つ以上のディメンションを共有する複数のファクト テーブルを含めることで、ディメンション モデリングを拡張するものです。この設計により、マーケティング費用が売上分析に与える影響や、在庫レベルがフルフィルメントのパフォーマンスに及ぼす影響の調査など、さまざまなビジネスプロセスにまたがる分析が可能になります。

スタースキーマよりも複雑ですが、これらのアプローチは、多様な分析ニーズがある場合にモデリングの柔軟性をもたらします。共有ディメンション間の一貫性を維持しながら、よりリッチなビジネス リレーションシップを表現する方法を提供します。

モデリングのトレードオフのバランス

適切なモデリング手法を選択するには、いくつかのトレードオフを比較検討する必要があります。

• パフォーマンス: スタースキーマは通常、OLAP オペレーションのためのより高速なクエリーとシンプルなロジックを可能にします。
• ストレージ: Snowflake スキーマは容量を節約しますが、クエリーのパフォーマンスを低下させる可能性があります
• ビジネスの複雑性: ファクト コンステレーションは複数のプロセスをサポートしますが、慎重なガバナンスが必要です
• 使いやすさ：よりフラットなデータモデルは、データアナリストやBIチームにとってより直感的です
• 拡張性: モデルは、データ量、ディメンション、ビジネスニーズの増大に合わせて進化する必要があります

組織は多くの場合、これらのモデリングパターンを組み合わせて使用します。コアのスタースキーマは主要なアナリティクスをサポートし、スノーフレークまたはコンステレーションの要素は複雑なディメンションや部門横断的なレポートを処理します。目標は変わりません。高速で明確、かつビジネスニーズに合致した OLAP データモデルを維持することです。

多次元分析のための主要な OLAP 操作

OLAP 操作により、ユーザーは詳細レベルを柔軟に調整し、組織のデータをさまざまな角度から探索できます。それらは OLAP スタイルの多次元データ分析の基盤を形成し、ディメンション間の高速なナビゲーションを可能にするとともに、データアナリストが幅広い要約から的を絞った知見に迅速に移行できるよう支援します。

ドリルダウンとロールアップによる詳細レベルの変更

OLAP の最も重要な操作のうち 2 つはドリルダウンとロールアップです。これらにより、ユーザーは高レベルの要約と詳細なデータビューの間を移動できます。

ドリルダウンは全体像から起動し、より詳細な情報を明らかにします。アナリストは、まず年間収益から始め、次に四半期、月、日にドリルダウンすることがあります。各ステップで、上位レベルでは見えなかった季節的なピークや異常な落ち込みなど、より多くのコンテキストが明らかになります。この基本的な分析操作は、チームがデータを集計ビューから粒度の高い知見に変換するのに役立ちます。

ロールアップはその逆を行います。詳細なデータを集計して、店舗レベルの結果を地域または全国レベルのビューにまとめるなど、より高レベルのサマリーを作成します。ロールアップにより、リーダーは詳細度の低いデータを扱うことで、全体像を把握し、地域やセグメント間のパフォーマンスを比較し、全体的な影響を理解することができます。

ドリルダウンとロールアップは、OLAPキューブ内の概念階層レベル間での円滑な移動を可能にすることで、探索的分析と経営レベルのレポート作成の両方をサポートします。

スライス アンド ダイスによるビューの絞り込み

ドリルダウンとロールアップが詳細レベルを管理するのに対し、スライス アンド ダイスはデータキューブのどの部分を調査するかを定義します。これらの OLAP 操作はフィルタとして機能するため、アナリストは関連するサブセットにすばやく焦点を当てることができます。

スライス操作では、ディメンション内の単一の値を選択します。たとえば、すべての地域と製品にわたって第 3 四半期のみを見るといった操作です。スライスは、多次元データ間で比較できるように他のディメンションを維持しながら、1 つの期間、チャンネル、またはカテゴリを分離するのに役立ちます。

ダイス操作では、1 つ以上のディメンションにわたって複数の値を選択します。たとえば、選択した製品カテゴリを地域と月のサブセットにわたって比較する場合などです。ダイシングは、ターゲット セグメントや主要な製品グループなどの特定の組み合わせを、無関係なビジネスデータによる煩雑さをなくして比較したい場合に役立ちます。

スライスアンドダイス操作は、セルフサービスアナリティクスの中心です。データエンジニアに単発のレポートを依頼する代わりに、ビジネスユーザーは必要に応じてビューを絞り込んだり拡大したりしながら、データを直接探索できます。これにより、オーダーメイドのレポーティングへの依存が軽減され、ビジネスインテリジェンスプラットフォームが変化するニーズにより迅速に対応できるようになります。

ピボットによるディメンションの再編成

ピボットは、レポートやビジュアライゼーションでディメンションがどのように配置されるかを変更します。テーブルでは、ピボットによってディメンションが列から行に移動される場合があります。OLAP キューブでは、ピボットによってディメンションが回転し、多次元データモデル全体で異なる属性の組み合わせが表示されます。

たとえば、アナリストはまず、地域を列に、製品カテゴリを行にして売上データを表示します。ピボットすることで、代わりに顧客セグメント全体で製品カテゴリを比較できます。ビジネスデータは同じままですが、視点が変わり、パフォーマンスの低いセグメントや外れ値の市場などのパターンが明らかになることがよくあります。

ピボット機能を使用すると、ユーザーはOLAPクエリーを書き換えることなく、顧客、チャンネル、期間などの代替ビューをテストして探索的分析をサポートできます。

OLAP が実世界の分析をどのようにサポートするか

これらの OLAP 操作がどのように連携して機能するかを確認するために、第 3 四半期の売上減少を調査している小売企業の幹部を想像してみてください。

1. 経営幹部は、まずロールアップされた全国ビューから確認を始め、前四半期比で 8% の減少を確認します。
2. 地域別にドリルダウンすると、他の地域は安定しているのに対し、西部地域は 22% 減少していることがわかります。
3. データをスライスして西部地域を分離し、次に7月から9月にかけて上位3つの製品カテゴリにダイスすることで、特定の製品ラインに集中したより急激な減少が明らかになります。
4. ビューを店舗グループにピボットし、業績不振がカリフォルニア州に集中していることを特定します。
5. これらの調査結果を結びつけると、経営幹部は7月に新規の競合他社がカリフォルニア州に参入し、それらの製品ラインに偏った影響を及ぼしていると見ています。

何がなぜ変化したのかを明確に把握した上で、マーケティングチームは影響を受けたカテゴリと市場に対して、ターゲットを絞った競合対策を迅速に策定します。カスタム SQL クエリーと複雑な分析計算で数日を要していた作業が、OLAP のインタラクティブで多次元的なデータ探索を使用することで、わずか数分で完了します。

OLAPシステムの種類

さまざまな OLAP アーキテクチャは、同様の分析目標をサポートしますが、パフォーマンス、規模、柔軟性の点で異なります。これらの違いを理解することで、組織はデータ量、モデリングのニーズ、クエリーパターンに合ったアプローチを選択できます。

MOLAP: 多次元キューブを使用した多次元OLAP

多次元OLAPシステムは、情報を物理的にキューブ構造へと構成する、独自の多次元データベースにデータを格納します。事前集計されたサマリーと最適化されたインデックス作成により、複雑なクエリーに対して高速で予測可能なレスポンスが可能になります。

強み

• 高度に集約された、あるいは多次元の分析クエリーであっても、非常に高速な応答時間
• 事前計算された集計による予測可能なクエリー パフォーマンス
• 階層ナビゲーションと複雑な計算の強力なサポート

制限事項

• データを保存するキューブ構造のために、追加のストレージが必要です。
• キューブの更新サイクルにより、新しいヒストリカルデータへのアクセスが遅れる可能性があります。
• ディメンションやコンセプト階層が頻繁に変更される場合、柔軟性が低い

多次元 OLAP が最も効果を発揮する場面

迅速なスキーマ変更よりも一貫したパフォーマンスが重視される、財務計画、収益性分析、運用レポートなどの安定したOLAPデータモデルを持つチーム。

ROLAP: リレーショナルおよびクラウドウェアハウスのためのリレーショナル OLAP アナリティクス

リレーショナル OLAP システムは、リレーショナルデータベースまたはクラウドデータウェアハウスに保存されているリレーショナルテーブルに対して、OLAP 操作を直接実行します。ROLAPエンジンは、OLAPキューブを保存する代わりに、レポートを動的に生成し、計算にはデータベースのクエリオプティマイザを利用します。

強み

• 基盤となるデータウェアハウスのみを制限として、非常に大量のビジネスデータを処理します
• リレーショナル データソースの新しいディメンションや属性に簡単に適応できます
• 広く理解されているSQLと既存のインフラストラクチャを使用

制限事項

• クエリーのパフォーマンスは、データベースの設計、インデックス作成、ワークロードのパターンによって異なります
• 事前に計算されたサマリーがない場合、複雑な集計は遅くなる可能性があります
• リレーショナル モデリング手法への依存度が高い

リレーショナル OLAP が最も効果を発揮する場面

大規模なデータセットや頻繁に変更されるデータセット（eコマース アナリティクス、顧客行動分析、エンタープライズ レポートなど）があり、事前集計の速度よりも柔軟性やスキーマ進化が重要となる組織。このアプローチは、チームが複数のデータソースからデータを統合する必要がある場合にうまく機能します。

HOLAP: ハイブリッド分析ストレージ向けのハイブリッド OLAP

ハイブリッド OLAP は、多次元 OLAP スタイルの集計とリレーショナルな詳細データのストレージを組み合わせたものです。概要は速度向上のためにキューブ形式で格納され、粒度の細かい詳細データはリレーショナル テーブルに残ります。

強み

• OLAP 機能による集計レベル分析の高速なパフォーマンス
• 必要なときに完全な詳細データにドリルダウンできる柔軟性
• フル MOLAP と比較してバランスの取れたストレージ要件

制限事項

• 設計と管理がより複雑なアーキテクチャ
• OLAPキューブ構造とリレーショナルデータ間の同期が必要です
• データのパーティション分割方法によって、クエリーのパフォーマンスは異なる場合があります。

ハイブリッド OLAP が最も効果を発揮する場面

サマリー メトリクスへの迅速なアクセスが必要でありながら、詳細レベルのドリルダウンも時折必要とする組織 — サプライチェーン管理、マーケティング パフォーマンス分析、運用ダッシュボードで一般的です。

OLAP の種類の比較

各 OLAP アーキテクチャは、パフォーマンス、スケーラビリティ、柔軟性において、それぞれ異なるトレードオフを提供します:

今日の分析ワークフローにおける最新のOLAP

クラウドプラットフォームは、組織がOLAPシステムを設計および運用する方法を大きく変えました。従来の OLAP ツールは、バッチロードされたヒストリカルデータ、静的なキューブ構造、固定されたハードウェア容量に依存していたため、データ量と分析ニーズの増大に伴いスケーラビリティが制限されていました。クラウドネイティブなアーキテクチャは、分散された弾力性のあるインフラストラクチャ上で OLAP ワークロードのランを可能にすることで、これらの制約を取り除きます。

クラウド時代の OLAP

最新のOLAPシステムは、超並列処理（MPP）と分散コンピューティングを使用して、多数のノードで複雑なクエリーを並行して実行します。単一のOLAPサーバーに依存するのではなく、このアプローチは、多様な分析ワークロードをサポートするために組織が必要とする弾力性を提供します。

クラウド OLAP の主な利点は、ストレージとコンピュートが分離されていることです。これにより、各レイヤーを独立してスケーリングできます。コンピュート クラスターは、要求の厳しいワークロードに合わせて一時的に拡張し、不要なときには縮小できます。これにより、組織はコストを管理し、分析処理中に使用されたリソースに対してのみ料金を支払うことができます。

リアルタイムOLAP機能

クラウドインフラストラクチャの進歩により、現在ではニアリアルタイムのOLAPがサポートされるようになり、従来のバッチ分析とリアルタイム分析の間のギャップが埋められています。夜間のキューブ更新を待つ代わりに、データアナリストはストリーミングデータソースから頻繁に更新されるビジネスデータを扱うことができます。これにより、需要パターンの変化、顧客とのやり取り、サプライチェーンの変動といった運用シグナルに、より迅速に対応できるようになります。

データレイクとlakehouseアーキテクチャ上のOLAP

クラウドネイティブなOLAPデータベースは、クラウドのデータレイクに保存されたデータ上で直接動作するケースが増えています。In a lakehouse architecture, technologies like Delta Lake provide the reliability, governance and performance features—such as indexing, caching and data skipping—that OLAP-style analysis requires.OLAPワークロードは、機械学習、ストリーミングデータ、データエンジニアリングに使用されるのと同じ組織データ上で実行できるため、チームは個別のOLAPエンジンを維持したり、システム間でデータを移動したりする必要がなくなります。

このアプローチの主な利点には以下が含まれます。

• サイロを減らした統合データ ストレージ
• データをBI、機械学習、AIツールと統合するオープンフォーマット
• ビジネスデータを複製することなく、より高速な分析クエリーを実行
• 簡素化されたアーキテクチャとガバナンス

OLAPの現在のビジネスアプリケーション

現代のOLAPシステムは、さまざまな業界にわたり、次のような多様な分析ワークフローに対応しています：

• 財務計画と分析: 予算実績報告、予測、財務分析、財務報告を通じた収益性モデリング
• 販売実績アナリティクス: 販売分析ツールを使用したテリトリー分析、プロダクトミックス評価、収益トレンド分析のモニタリング
• 顧客行動分析: 多次元データにおけるセグメンテーション、購入パターン、顧客生涯価値
• サプライチェーンの最適化: 在庫分析、サプライヤーのパフォーマンス、需要予測
• ヘルスケアアナリティクス：集団全体にわたる患者の転帰、リソースの利用率、治療効果

これらのビジネス インテリジェンス アプリケーションは、複数のディメンションを効率的かつ一貫して評価する OLAP の能力に依存しており、チームはデータを実用的な知見に変換するレポートを生成できます。

新しい分析エコシステムにおける OLAP

分析エコシステムが進化しても、OLAPの原則は依然として基盤となります。最新のデータ可視化プラットフォームやSQLベースのBIツールは、基盤となるシステムが従来のOLAPキューブ構造を使用しているかどうかにかかわらず、スライシング、ピボット、ドリリングといったOLAPスタイルのインタラクションを組み込むことで、データを探索するための高速で多次元な方法を提供します。

レイクハウスアーキテクチャでは、OLAP の概念はオープンなデータ形式とクラウド規模のコンピュートと統合されます。OLAP スタイルのクエリーは、個別のスタックとして動作するのではなく、ストリーミングデータ、AI、データエンジニアリングに使用される組織の共有データ上で直接実行されます。この統合により、クエリーのパフォーマンスと一貫性が向上すると同時に、重複したデータや専用の OLAP サーバーの必要性が減少します。

OLAP は machine learning も補完します。データアナリストは OLAP スタイルの探索を使用してデータマイニングを通じてパターン、セグメント、仮説を特定する一方、機械学習モデルはこれらの知見を基に予測分析を用いて予測を行い、意思決定を自動化します。OLAP は、スタンドアロンのテクノロジーとしてではなく、最新のプラットフォーム全体でより高速でインタラクティブなデータ探索を可能にする組み込みの分析機能セットとして、依然として重要な役割を果たしています。

貴組織に対する OLAP の適合性の評価

ご自身の環境で OLAP を評価する際には、データ量、クエリーの複雑さ、インタラクティビティのニーズ、既存のインフラストラクチャ、より広範なクラウド戦略などの要因を考慮してください。分析クエリーが頻繁に繰り返されたり、複数のコンセプト階層が含まれたり、高速で一貫した応答時間が要求されたりする場合、OLAP は非常に適しています。

予測が非常に困難な複雑なクエリー、探索的なmachine learningの実験、またはストリーミングファーストのアナリティクスが中心のワークロードには、あまり適していない可能性があります。チームがビジネスデータをどのように探索し、そのワークフローがどのようなスピードと構造を要求するかを理解することは、分析アーキテクチャにおいてOLAPが中心的な役割を果たすべきかどうかを判断するのに役立ちます。

ビジネスでOLAPを活用する

OLAP (オンライン分析処理) は、複雑で多次元のデータを、明確で実用的な知見に変えます。メジャーとディメンションを直感的な方法で整理し、高速でインタラクティブな分析クエリーをサポートすることで、OLAP は、チームが何が変化したか、なぜ変化したか、そして地域、製品、または顧客セグメント間でパフォーマンスがどのように異なるかを理解するのに役立ちます。これらの強みにより、OLAP テクノロジーは、ビジネス トレンドを探索し、情報に基づいた意思決定を行うための信頼できる基盤となります。

ドリルダウン、ロールアップ、スライスアンドダイスといったコア OLAP 操作をしっかりと理解することで、より優れた分析的思考がサポートされます。これらの基本的な分析操作は、データアナリストが仮説を検証し、セグメントを比較し、有意義なパターンを特定するのに役立ちます。適切な OLAP アーキテクチャを選択することも重要です。多次元 OLAP (MOLAP)、リレーショナル OLAP (ROLAP)、ハイブリッド OLAP (HOLAP) は、それぞれクエリーのパフォーマンス、スケール、柔軟性において異なるトレードオフを提供します。最適なものは、データ量、クエリーの複雑さ、そしてビジネスユーザーがどの程度インタラクティブなエクスペリエンスを必要とするかによって決まります。

データアーキテクチャが進化しても、OLAP の原則は最新のビジネスインテリジェンス アプリケーションの中心であり続けます。最新のプラットフォームは、OLAP スタイルのアクセラレーションをSQL エンジン、セマンティック レイヤー、レイクハウス アーキテクチャに統合し、データエンジニアが個別のキューブシステムを維持することなく共有データを分析できるようにします。

OLAPが自社の環境にどのように適合するかを評価する際には、分析ワークロードの構造、鮮度の要件、ユーザーがデータをインタラクティブに探索する頻度を考慮してください。最新のアナリティクスプラットフォームは、クラウド規模の柔軟性でOLAP機能を拡張し、組織がより迅速かつ一貫して知見を得られるように支援します。

今日のクラウド規模のアナリティクス ソリューションが、より広範なデータ戦略とAI戦略をサポートしながら、OLAPスタイルのパフォーマンスを提供する方法をご覧ください。