PD-DNewデータ分析・データ利活用 · データ基盤

ダイス

Dice (OLAP)

だいす

多次元分析で、複数のディメンションにそれぞれ値の範囲や条件を指定し、データキューブから小さな部分キューブを切り出す操作。「関東の店舗」「飲料と菓子」「上半期」のように絞り込んで分析する。分析の軸を入れ替えて別の視点から見る操作をダイス（ダイシング）と呼ぶ資料もある。

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Past Exams

過去問での出題

過去問で 8 回出題（システムアーキテクト試験 2・データベーススペシャリスト試験 2・ITサービスマネージャ試験 2・応用情報技術者試験 1・情報処理安全確保支援士試験 1）

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、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。

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。

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。

多次元分析で、集計値の元になった明細データを、別のレポートや元のデータソースにたどって参照する操作。集計の中で掘り下げるドリルダウンと異なり、集計の枠組みを出て個々の取引記録などを確認するため、異常値の原因の特定や数値の裏付けに使う。

データウェアハウスなどから、特定の部門や用途に必要なデータだけを切り出して格納した小規模なデータベース。営業部門の売上分析用、マーケティング用などに作り、対象を絞ることで利用者が扱いやすく、検索の応答も速くなる。