OLAPとは？

OLAPの意味

蓄積したデータを多次元の立方体として捉え、集計値を対話的に切り替えながら分析する処理形態。日々の登録・更新を高速に処理する形態と対比され、どちらの特性を問う設問かを見分けることが解答の分かれ目になる。

OLAPの具体例

売上を商品・地域・期間の3軸で見る立方体を用意し、地域を都道府県まで掘り下げる、期間を月から四半期へ集約する、商品軸のある値で断面を切る、軸を入れ替える、といった操作を数秒単位で繰り返して不振の原因を探る。

OLAPは試験でどう引っ掛けられる？

掘り下げ・集約・断面切出し・軸の入替えといった操作名の対応を取り違えやすい。またOLAPは分析のための参照が中心で、大量の更新を高速に処理する用途には向かない。

OLAPと関連する用語

• データウェアハウス
• 集約関数
• 列指向データベース

OLAPが出た過去問

• BI（Business Intelligence）の活用事例として、適切なものはどれか。

  正解：業績の評価や経営戦略の策定を行うために、業務システムなどに蓄積された膨大なデータを分析する。

  要点：BIは蓄積データの分析で経営判断を支援する

  BIは、業務システムなどに蓄積された大量のデータを集約・分析し、経営判断に使える形の情報として引き出す仕組みや取組を指す。データウェアハウスやOLAP、ダッシュボードなどを用い、業績評価や戦略立案の根拠を得ることを目的とする。

  出典：平成28年度 秋期 高度共通_午前I試験 am1 問24（IPA）

• データマイニングの説明として、最も適切なものはどれか。

  正解：ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って、大量に蓄積されているデータから、特徴あるパターンを探し出す。

  要点：データマイニングは大量データから未知のパターンを掘り出す

  データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析や機械学習の手法を適用し、人が気付かなかった規則性や特徴的なパターンを掘り起こす技術である。仮説を人が立てて確かめるのではなく、データから知見そのものを発見する点が特徴である。他の選択肢はデータウェアハウス、データマート、OLAPの説明である。

  出典：平成29年度 秋期 高度共通_午前I試験 am1 問10（IPA）