OLAPとは？意味をわかりやすく簡単に解説

OLAPとは

OLAP（Online Analytical Processing）とは、多次元にデータを分析し、ビジネスの意思決定を支援する技術です。大量のデータを高速に処理し、様々な角度から分析できるため、企業の戦略立案や業務改善に役立ちます。OLAPは、データウェアハウスに蓄積されたデータを活用し、経営者やアナリストが求める情報を迅速に提供することが可能です。

OLAPは、従来のデータベースシステムとは異なり、分析に特化したデータ構造を持っています。これにより、複雑なクエリを高速に実行し、多角的な分析を可能にします。例えば、売上データを地域別、商品別、期間別など、様々な切り口で分析することで、売上傾向や課題を把握できます。

OLAPの主な機能として、ドリルダウン、ロールアップ、スライス、ダイシングなどがあります。これらの機能を活用することで、ユーザーはデータを自由に探索し、必要な情報を効率的に見つけ出すことができます。OLAPは、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの中核技術として、多くの企業で活用されています。

OLAP分析の種類

「OLAP分析の種類」に関して、以下を解説していきます。

• ROLAP（関係OLAP）
• MOLAP（多次元OLAP）

ROLAP（関係OLAP）

ROLAPは、リレーショナルデータベース（RDB）上のデータを直接分析するOLAPです。既存のRDBインフラを活用できるため、導入コストを抑えられます。ROLAPは、大規模なデータセットの分析に適しており、リアルタイムに近い分析が可能です。

ROLAPは、SQLクエリを使用してデータを分析するため、RDBに精通したユーザーにとっては扱いやすいという利点があります。しかし、複雑な分析クエリを実行する際には、パフォーマンスが低下する可能性があるため、適切なデータベース設計とクエリ最適化が重要です。

MOLAP（多次元OLAP）

MOLAPは、多次元データベース（MDDB）にデータを格納し、分析に特化したOLAPです。MDDBは、データを多次元的に構造化することで、高速なデータアクセスと分析を可能にします。MOLAPは、複雑な分析処理を高速に実行できるため、高度なビジネス分析に適しています。

MOLAPは、事前にデータを集計しておくことで、クエリの実行速度を向上させています。しかし、データの更新頻度が高い場合には、集計処理に時間がかかるというデメリットがあります。MOLAPは、比較的小規模なデータセットの分析に適しており、高速なレスポンスが求められる場合に有効です。