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多次元データ分析とは

多次元データ分析は、時間、場所、商材、担当など複数の次元(ディメンション)を切り替えて、さまざまな角度からデータを分析する手法です。この分析のために重要な役割を担うのが、データを立体的に連携しやすくした「キューブ」を構築する専用の多次元データベース(MDDB:Multi Dimension Data Base)です。

多次元データ分析は、DWH(データウェアハウス)に蓄えられたデータを、時間、地域、お客様の購買動向など、いろいろな視点から分析します。売り上げアップ、顧客との友好な関係を築く、商品開発など、目的に応じた分析が必要となります。多次元データ分析は、現状を分析することで隠れていた法則を発見し、その法則に基づいて仮説を立て、施策を実行し、その結果を検証するといった一連のサイクルを繰り返すことで、企業経営に役立てます。

多次元データ分析の代表的な方法

下の図では、関東、中部、関西、西日本、九州の地区があり、各地区には、各県(東京、千葉、神奈川、埼玉のように)、さらに県には、それぞれA店、B店、のように店舗があるという組織を持つ企業の売上データを元に多次元分析を行う例を挙げています。

分析方法(上図参照)内容
ドリルダウン/アップ関東地方と関西地方の売り上げを集計した結果から、関東地方の東京、千葉2地区の売り上げを調べています。図にはありませんが、東京をドリルダウンすると、店舗ごとの売上集計を見ることができます。
ダイス店舗別・期間別のデータから店舗別の売上商品構成を調べ、さらに商品を軸に期間別の売り上げを集計しています。
ドリルスルー店舗別の売上集計から、特定の店舗を指定し、売り上げの商品構成と、売り上げた日時から、季節変動などを読み取ります。
スライスある特定の商品売上データを店舗別に取り出します。この例では店舗別になっていますが、都道府県別、関東、関西のようなエリア別で集計をかけることで、商品と地域との関係が見えてきます。

これらの分析方法を活用することで、関東地区から下位の都県を検索する、特定の商品を指定して、その商品の月別、店舗別売り上げを見る、11月にA店で売れたX商品の内訳(明細データ)検索といった処理が可能となります。

多次元データ分析から見えるもの

販売管理システムに記録されたデータを例に多次元分析からどのような結果が得られるかを紹介しましょう。
作業手順は、以下のようになります。

  1. 1.データ集計

    集計の結果、金曜の夕方に、粉ミルク、紙おむつ、ビールの売り上げがほかの曜日に比べて増加している。

  2. 2.データ分析

    商品の合わせ購入率を調べると、かなり高い数値を示している。

  3. 3.仮説

    合わせ購入が多いのなら、3商品をレジ前にまとめたらもっと売れるのではないか?

  4. 4.施策・実行

    翌週の金曜午前中に、商品展示場所の変更。

  5. 5.データ集計

    土曜に前日の売上データ集計。

オンライン分析の種類

多次元分析を行うためには、専用のデータベースである「キューブ」を構築する方法が一般的です。キューブは分析の視点となるディメンションと金額や数量などの分析の対象となる、集計した値で構成されています。
多次元データベース以外にも、リレーショナルデータベースを使った方法、多次元データベースとリレーショナルデータベースを使った方法も利用されます。

分析方法内容
MOLAP多次元データベースを使った分析になります。一般的にはリレーショナル・データベースを使用したROLAPよりレスポンスが高いと言われています。分析対象のディメンション数が増加するとデータ容量も増加します。
ROLAP多次元データベースにリレーショナル・データベースを使用します。ディメンションを柔軟に変更できるのですが、MOLAPに比べややパフォーマンスが低くなってしまいます。
HOLAP多次元データベースにMDB(集計データ)とRDB(明細データ)を使用し、MOLAPとROLAPの両方の特徴を備えたタイプとなります。
  • (注)OLAP(On-line Analytical Processing)
    オンライン環境で膨大なデータを分析すること。大容量のデータでもスムーズに処理できるよう、さまざまな機能が盛り込まれた分析システム。

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