summary:
OLTP[オンライン・トランザクション処理]がリアルタイムのデータ管理を目的とするのに対し,OLAPはデータの履歴や傾向を分析し,意思決定を支援することを目的とする.
OLAPでは,多次元データモデルを用いて,異なる視点[ディメンション]からデータを集計・分析することが可能である.例えば,「売上データ」を「地域」「期間」「商品カテゴリー」などの軸で集計し,ビジネスの傾向を分析することができる.この多次元的なデータの表現はしばしばOLAPキューブと呼ばれ,複雑な分析クエリの実行を容易にしている.
代表的なOLAPの処理としては,スライシング[特定の条件でのデータ抽出],ダイシング[複数条件での分析],ドリルダウン[詳細データへの掘り下げ],ドリルアップ/ロールアップ[集計レベルの変更],ピボット[分析軸の回転] などがある.これらの操作により,データアナリストや経営層は様々な角度からデータを分析し,ビジネス上の洞察を得ることができる.
OLAPの基盤となるシステムには,データウェアハウス[DWH]があり,大量のデータを統合・蓄積し,OLAPクエリによる高速な分析を可能にする.データウェアハウスは通常,運用システムからETL[抽出・変換・ロード]プロセスを通じてデータを取り込み,分析に最適化されたスター型やスノーフレーク型のスキーマで構造化される.
OLAPには主にMOLAP[多次元OLAP],ROLAP[リレーショナルOLAP],HOLAP[ハイブリッドOLAP]という3つの実装アプローチがあり,それぞれにパフォーマンスと柔軟性の面で特徴がある.近年では,インメモリ処理技術やクラウドベースの分析プラットフォームの発展により,OLAPの処理速度と拡張性は大幅に向上している.
1960年代から1970年代における企業データのバッチ処理時代では,初期のコンピュータシステムにおいてメインフレームを用いたバッチ処理が主流であり,データ分析は非常に時間のかかる処理であった.OLTPが業務処理システムとして発展する一方で,企業の経営者たちは蓄積されたデータを分析し,経営判断や意思決定に役立てる方法を模索し始めていた.この時期は現代のOLAPの前身となる考え方が芽生えた時期といえる.
1980年代にはデータウェアハウスの概念が登場した.IBMのBarry Devlinらの研究者がビジネスデータの統合・分析の必要性を提唱し,データウェアハウス[DWH]の概念が形成された.この概念は,日々の業務で生成される断片的なデータを統合し,一貫した形で蓄積・分析するための基盤を提供するものであった.企業はOLTPシステムのデータをDWHに蓄積し,バッチ処理によるレポート生成を行うようになり,データを用いた戦略的意思決定の基盤が整えられていった.
1990年代はOLAPの正式な定義とツールの発展の時代である.リレーショナルデータベースの父とも呼ばれるEdgar F. Coddが1993年にOLAPの概念を正式に定義し,データ分析のための多次元データモデルを提唱した.これにより,複雑なビジネスデータを多角的に分析するための理論的基盤が確立された.この時期には,Microsoft Excelのピボットテーブル[OLAPの簡易版]や,SAP BW[Business Warehouse]などの実用的なOLAPツールが登場し,企業におけるデータ分析が普及していった.また,ROLAPとMOLAPという２つの異なるアプローチが確立され,それぞれの特性を活かした分析環境が整備された.ROLAPはリレーショナルデータベースを基盤としてOLAP機能を実現する手法であり,MOLAPは専用の多次元データ構造を用いてより高速な分析を可能にする手法である.
2000年代にはビッグデータの時代を迎え,OLAPも進化した.企業が取り扱うデータ量が飛躍的に増大し,OLAPはデータウェアハウスだけでなく,HadoopやNoSQLなどの分散処理システムと連携するようになった.これにより,従来では対応できなかった大規模データセットの分析が可能となった.また,Amazon RedshiftやGoogle BigQueryなどのクラウドデータウェアハウスの登場により,従来よりも安価でスケーラブルなOLAP環境が提供されるようになり,中小企業でも高度なデータ分析が実現可能となった.
2010年代以降はAI・リアルタイム分析への発展の時代となっている.OLAPはリアルタイムデータストリーミング技術と連携し,リアルタイムダッシュボードの構築や異常検知などの応用分野を開拓している.データの発生から分析,意思決定までの時間が大幅に短縮され,ビジネスの俊敏性向上に貢献している.さらに,HTAP[Hybrid Transactional/Analytical Processing]の登場により,従来は明確に区分されていたOLTPとOLAPの境界が曖昧になりつつある.同一のシステム上でトランザクション処理と分析処理を同時に行うことが可能となり,より統合的なデータ管理・活用の時代へと移行している.また,AIや機械学習との連携により,予測分析や自動化された意思決定支援など,OLAPの新たな可能性が広がっている.
Mathematics is the language with which God has written the universe.