データ分析とBI

BI（Business Intelligence）は、企業内外のデータを収集・蓄積・分析・可視化し、経営や現場の意思決定に役立てる考え方と仕組みです。基幹システムが日々の取引処理を正確に行うのに対し、BIは蓄積データを多角的に読み解き、傾向や問題の把握を支援します。目的を先に定め、KPIなど意思決定に結び付く指標を選ぶことが重要です。

典型的な流れでは、複数の業務システムからデータを抽出し、形式の変換や欠損・表記の整備を行い、分析用のデータウェアハウスへ格納します。この処理がETLです。部門や用途別に切り出した小規模な分析用データベースはデータマートと呼ばれます。OLAPは時間、商品、地域など複数の次元から集計値を対話的に分析し、ダッシュボードは指標を一覧で可視化します。

試験では、処理の目的と分析操作を対応付けます。集計結果から明細へ掘り下げるのがドリルダウン、逆に上位へまとめるのがロールアップ、特定の次元や値を切り出すのがスライス、分析軸を組み替えるのがダイスです。大量データから未知の規則性を探索するデータマイニングとも区別します。

• BIはデータの収集・蓄積・分析・可視化を通じて意思決定を支援します。
• ETLはデータを抽出し、分析可能な形に変換して格納する一連の処理です。
• データウェアハウスは分析向けに統合したデータを蓄積する基盤です。
• OLAPは時間・商品・地域など複数次元から集計値を対話的に分析します。
• KPIの定義とデータ品質が不適切なら、可視化しても有効な判断にはつながりません。

BI画面で全国の年間売上高を確認した後、「関東」「東京都」「各店舗」の順に、地域階層をたどってより詳細な集計へ掘り下げた。このOLAP操作はどれか。

• ア. ロールアップ
• イ. スライス
• ウ. ダイス
• エ. ドリルダウン