オンライン分析処理とは何ですか？

オンライン分析処理（OLAP）は、トレンド分析を頻繁に含む迅速なレポートをサポートするために多次元データベースを使用する方法です。OLAPの主要なクエリ言語は、多次元式（MDX）と呼ばれます。その名前は、オンライントランザクション処理（OLTP）と呼ばれるプログラムクラスから派生しています。オンライン分析処理は、ビジネスインテリジェンス（BI）フィールドで使用されるデータ分析の手法です。biは、テクノロジーを使用して組織の内部プロセスとデータを分析して意思決定をサポートすることを伴います。BIにオンライン分析処理を使用する場合、歴史的なデータは分析の対象となることがよくありますが、BIは現在および将来の状態の分析を含むこともあります。OLAPに加えて、BIの領域に分類される他のデータ管理手法には、データマイニング、レポート、運用パフォーマンス管理、予測分析が含まれます。マトリックス形式。OLAPを使用する可能性のある部門には、財務、運営、販売、マーケティングが含まれます。使用の種類には、予算編成と予測が含まれます。キューブの概念は、さまざまな測定のメタデータを説明する測定と寸法として知られる要素を相関させます。リレーショナルデータベースのスノーフレークまたはスタースキーマテーブルは、メタデータのソースである可能性があります。キューブの例は、ビジネスの個々の売掛金額を尺度として使用することであり、期日はディメンションとして使用されます。これらのデータベースは、ビジネスインテリジェンスによく使用されるデータウェアハウジング機能に必要なデータベースよりも小さい場合があります。他のタイプの分析と比較して、通常、オンライン分析処理で必要なトランザクションの詳細が少なくなります。OLAPデータベースはデータウェアハウスよりも小さいことが多いだけでなく、OLAPデータベースへのアクセスにアクセスすることは、リレーショナルデータベースにアクセスするよりも速いことがよくあります。より頻繁に使用される専門分野のいくつかには、多次元、リレーショナル、ハイブリッドが含まれます。多次元OLAPは、多次元配列のデータを保存し、リレーショナルOLAPはリレーショナルデータベースを使用し、ハイブリッドOLAPはリレーショナルテーブルと特殊なテーブルの組み合わせを使用します。予測分析とビジネス分析に関心のある組織向け。予測分析は、顧客の購入行動などのイベントを予測するために頻繁に使用されます。通常、ビジネスパフォーマンスデータはビジネス分析の目標です。