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、詳細なデータを上位の階層に集約して、より大きな単位で見る操作。日別の売上を月別や年別に、店舗別を地域別にまとめて全体の傾向をつかむ。ロールアップとも呼び、詳細へ掘り下げるドリルダウンと逆の操作である。

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。

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。

OLAPにおけるデータの切り出し操作。スライスは多次元データから1つの次元を固定して2次元の断面を取り出す操作、ダイスは複数の次元に条件を指定してデータの部分集合を取り出す操作。

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。