PD-Dデータ分析・データ利活用 · データ基盤

ドリルダウン

Drill-down

どりるだうん

多次元分析で、集計の粒度を細かくして詳細なデータへ掘り下げる操作。年→四半期→月のようにディメンションの階層を下位へ移動し、集計値の内訳や異常の原因を確かめる。逆に上位の階層へ集約する操作をドリルアップという。

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他の資格での定義

OLAPにおいて、集約されたデータからより詳細なレベルのデータに掘り下げる操作。例えば年次の売上データから四半期、月次のデータに展開する。ドリルアップ（ロールアップ）はその逆の操作。

多次元分析で、集計の粒度を細かくして詳細なデータへ掘り下げる操作。年別の売上を四半期別や月別に展開したり、地域別から店舗別へ分解したりして、変動の要因を探る。逆に、詳細なデータを上位の階層に集約する操作をドリルアップ（ロールアップ）という。

Past Exams

過去問で 11 回出題（データベーススペシャリスト試験 3・応用情報技術者試験 2・システムアーキテクト試験 2・ITサービスマネージャ試験 2・情報処理安全確保支援士試験 1・高度試験午前Ⅰ 1）

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出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

多次元分析で、ディメンションの階層を上位へ移動して、より粗い粒度に集約する操作。日次の売上を月次・年次に、店舗別を地域別にまとめるなど、全体の傾向を把握するときに使う。ロールアップとも呼び、詳細へ掘り下げるドリルダウンの逆に当たる。

多次元分析で、データキューブのある1つのディメンションを特定の値に固定し、その断面を取り出す操作。例えば年度を「2026年度」に固定して、地域×商品の売上表として見る。複数のディメンションに範囲や条件を指定して部分を切り出す操作はダイスという。

売上などの数値（メジャー）を、期間・地域・商品などの複数の切り口（ディメンション）で構成したデータキューブとして扱い、視点を切り替えながら集計・分析する手法。OLAPの中心的な機能で、ドリルダウン、ドリルアップ、スライス、ダイス、ドリルスルーなどの操作で分析を進める。

複数の業務システムのデータを、分析しやすいように主題別に統合・整理して時系列で蓄積するデータベース。履歴を保持し、原則として更新せずに追記していく点が業務システムのデータベースと異なる。スキーマオンライトで事前に構造を定めるため、品質の揃ったデータを全社で横断的に集計・分析するのに向く。

DWHなどに蓄積した大量のデータを、多次元の切り口で対話的に集計・分析する処理。ドリルダウンやスライスなどの操作で視点を変えながら傾向や原因を探る用途に使い、少数の複雑な集計の問合せが中心となる。日々の取引を多数の短いトランザクションとして処理するOLTPと対比される。

1つのデータベースで、業務のトランザクション処理（OLTP）と分析処理（OLAP）の両方を同時に行う方式。行指向と列指向のデータ形式を併せ持つなどして互いの性能への影響を抑え、DWHへのデータ転送を待たずに最新のデータを分析できる。