スライス

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。

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。

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。