OLAP

OLAP（オンライン分析処理）とは

OLAP（Online Analytical Processing）とは、複雑な分析クエリに対して高速な回答を可能にする技術であり、ビジネスインテリジェンス（BI）の重要な要素です。売上報告、市場分析、経営報告、予算編成など、多岐にわたるビジネスシーンで活用されています。日本語では「オンライン分析処理」または「多次元分析」とも呼ばれます。

OLAPの主な特徴は以下の通りです。

多次元データモデルに基づく操作
複雑かつ柔軟な分析クエリへの対応
高速な応答速度（通常5秒以内）

これらの特徴から、OLAPは「FASMI（Fast Analysis of Shared Multidimensional Information）」という概念でより正確に表現されることもあります。

OLAPの仕組み

OLAPは、まずリレーショナルデータベースのスナップショットを取得し、それを多次元データとして再構成します。これにより、複雑なデータに対するクエリを高速に処理できるようになります。OLAPでは、データを事前に集計することで、リレーショナルデータベースに直接クエリを実行するよりもはるかに高速な処理を実現しています。

OLAPキューブ

OLAPのデータ構造は「OLAPキューブ」と呼ばれます。これは、スタースキーマを形成するテーブル群で構成されており、中心にはファクトテーブルが存在します。ファクトテーブルには、分析対象となる中心的な事実が格納され、複数のディメンジョンテーブルがリンクしています。ディメンジョンテーブルには、データの集計や分析方法が定義されています。

例えば、顧客を「市」「地域」「国」で分類する場合、50都市、8地域、2カ国に顧客が存在すれば、合計60の項目を持つ3階層のデータとなります。製品が250品目、20カテゴリ、3ファミリ、3部門に分類される場合、合計276項目のデータとなります。この2つのディメンジョンだけでも、16,560もの集計パターンが発生します。扱うデータが増えるほど、集計パターンは膨大な数になります。

集計結果と元データは、OLAPキューブに統合されます。理論上、OLAPキューブはあらゆるクエリに対する答えを保持できますが、集計パターンの数が膨大であるため、事前に定義されたもののみを集計し、残りは必要に応じて集計することが一般的です。

OLAPの種類

OLAPは、その実装方法によって、MOLAP（多次元OLAP）、ROLAP（リレーショナルOLAP）、HOLAP（ハイブリッドOLAP）の3種類に分類されます。

MOLAP（Multidimensional OLAP）: 伝統的なOLAP形式で、専用の多次元データベースエンジンを使用します。データと集計値を多次元の構造で保持します。データ量が少ない場合に高速な処理が可能です。
ROLAP（Relational OLAP）: リレーショナルデータベースを直接利用します。元データとディメンジョンテーブルをリレーショナルテーブルとして保持し、集計値は別のテーブルに格納します。スケーラビリティが高いですが、前処理やクエリのパフォーマンスが低い場合があります。
HOLAP（Hybrid OLAP）: 元データをリレーショナルテーブルに、集計値を多次元テーブルに保持します。MOLAPとROLAPの利点を兼ね備え、前処理が速く、スケーラビリティも高いです。

APIとクエリ言語

リレーショナルデータベースにはSQLという標準クエリ言語がありますが、OLAPには統一された規格はありません。初期の標準APIとしては、1997年にMicrosoftが発表したOLEDB for OLAPがあり、MDXクエリ言語が導入されました。MDXは、多くのOLAPベンダーによって採用され、事実上の標準となっています。2001年には、MicrosoftとHyperion SolutionsがXMLA（XML for Analysis）を発表し、これも多くのベンダーに採用されています。XMLAは、クエリ言語としてMDXを使用しています。

製品

最初にOLAPクエリを実行できる製品は、1970年に発表されたIRIのExpressです。しかし、OLAPという用語自体は1993年にエドガー・F・コッドによって提唱されました。コッドの研究はArbor社が資金援助しており、Arbor社は既にEssbaseというOLAP製品をリリースしていました。

主なOLAP製品には以下のようなものがあります。

Brio Enterprise（Brio Technology）
Cognos
DataNature
DB2 Cube Views（IBM）
Dr.Sum
Hyperion Essbase
icCube
JasperReports Server
Microsoft SQL Server Analysis Services（Microsoft）
MicroStrategy
Mondrian（オープンソース）
OpenOLAP
OpenOLAP for MySQL
Open Text Business Intelligence
Oracle OLAP Server
Pentaho
Sagent
SAP BusinessObjects（SAP）
SAP Business Warehouse (SAP BW)（SAP）
SAP HANA（SAP）
SAS OLAP Server （SAS Institute）
WebFOCUS（Information Builders）


BPM製品ベンダーも、OLAP市場で重要な役割を果たしています。

まとめ

OLAPは、ビジネスにおける意思決定を支援するための重要な技術であり、データ分析を高速かつ効率的に行うための基盤となっています。多次元データモデルを活用し、複雑なクエリに迅速に対応することで、企業のデータドリブンな経営を支えています。

もう一度検索