ドリルスルー

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、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。

売上などの数値データを、期間・地域・商品・顧客といった複数の切り口（次元）を組み合わせて集計・比較する分析手法。データを立方体（キューブ）状の構造で扱い、ドリルダウン、ドリルアップ、スライス、ダイスなどの操作で視点を切り替えながら分析する。OLAPツールやBIツールで行う。