ドリルアップ

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、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。

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。

表のデータを行単位ではなく列単位にまとめて格納するデータベース。集計に必要な列だけを読み出せばよく、同じ種類の値が並ぶため圧縮の効率も高いので、大量データの分析処理（データウェアハウス）に向く。1行単位の追加や更新は行指向のデータベースより不得手である。

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。

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。

多次元データ分析を対話的に行うためのシステム。ダイスアップ/ダウン（集約レベルの変更）、スライス/ダイス（次元の切出し）、ピボット（軸の回転）などの操作でデータを多角的に分析する。