- OLAPは、計画立案や意思決定支援のために迅速な回答が必要な場合、企業が集計済みかつ多次元的なデータを素早く分析するのに役立ちます。
- OLAPキューブは、製品や時間などのディメンションにわたってデータを事前に集計することができるため、従来の関係データベースクエリよりもドリルダウン分析を高速に行うことができます。
- Open iT Analysis Serverは、OLAP方式のビジネスインテリジェンスを活用し、IT管理者がライセンスの使用状況やソフトウェア の資産に関する課題を効率的に分析できるよう支援します。
単純なリレーショナルクエリを扱うアナリストは、多次元ロールアップが完了するまで90秒待ち、さらに実際に重要なスライスをドリルダウンするためにさらに90秒待たなければなりません。3回目の反復を行う頃には、すでに質問の内容が変わってしまっています。OLAPは、製品や時間といった次元にわたって事前集計を行うことでこの状況を一変させ、ドリルダウンをフルテーブルスキャンではなく、1秒未満で完了する操作に変えます。Open iT Analysis Serverは、ライセンスの使用状況やソフトウェア の資産に関する質問に対しても、このOLAPスタイルのビジネスインテリジェンスを適用します。これにより、IT管理者は、計算に時間がかかればかかるほどその価値が失われてしまう計画や最適化に関する質問に対して、迅速な回答を得ることができます。
集計データの分析に基づくビジネス・インテリジェンスは、今日のビジネス界で最も重要なトピックの1つです。競争優位を得るために、ビジネスプロセス内で利用可能な多様なデータを収集、保存、分析することの重要性を認識する企業が増えています。効果的なデータ分析を可能にするビジネスインテリジェンス技術は数多くありますが、適切なツール、つまり迅速かつ正確な結果を提供できるツールを選ぶことが重要です。この記事では、このような結果をもたらすことが証明されているツールの1つに焦点を当てます。OLAPです。
Online Analytical Processing (OLAP) is a database structure optimized for rapid display of multi-dimensional data. OLAP databases are often referred to as “cubes”, an effective way to think of multidimensional data. In a simplified sense an OLAP cube is something like a three dimensional spreadsheet, though OLAP is able to handle more than three dimensions. OLAP databases are typically implemented in specially designed relational databases, optimized to deliver rapid results to queries. OLAP databases can substantially outperform flat file databases and typical or transactional relational databases when it comes to providing fast answers to multi-dimensional queries.
But how does OLAP actually do this? Let’s compare a standard relational database and OLAP. To demonstrate this, a possible question that IT managers responsible for managing and optimizing software assets may want answered is:
ある製品の1年間の最大ライセンス使用状況はどの程度か？
ここで、IT管理者が過去の使用記録を集めた非常に大きなデータベースを持っているとします。従来のリレーショナルデータベースを使用してこの質問に答えるには、異なるテーブルから情報を取得する必要があります。すべてのデータを結合し、必要な情報を抽出するためにクエリーを実行します。
複雑なクエリの場合、この作業に時間がかかることがあります。では、IT担当者がその情報を掘り下げようとするとどうなるのだろうか。例えば、次のようなことを知りたいとします。
What is the maximum license usage for a particular feature in the product within a specific month at a particular site?
その場合、IT管理者はクエリーを再実行する必要があります。このようなフィルタを適用すると、ただでさえ遅いプロセスがさらに遅くなり、情報を素早く必要とするビジネスにとっては選択肢から外れることになります。
Where fast data retrieval is a priority in planning, problem solving and decision support, businesses can take advantage of multi-dimensional tools such as OLAP. In OLAP, stored data is pre-aggregated, which can bring results instantaneously even with large amounts of data. Cubes can have many dimensions which can be used to aggregate, slice and dice the data. In addition, one can further slice the dimensions into hierarchies built directly within the cube.
The figure above illustrates the OLAP approach to answering our first question. Two of the dimensions for our cube are Product and Time. Through the pre-aggregation of these dimensions, we can instantly retrieve the information we need. The highlighted area is the Maximum License Usage of Product C for the year 2014.
Another dimension that we may add to our OLAP cube is Location.
This shows how OLAP performs multi-dimensional analysis. In this example, the OLAP cube pre-aggregates the Location dimension with Product and Time. The highlighted area shows the Maximum License Usage of Product C for the year 2014, but this time only for North America.
そして、そのデータから、階層を使用して情報を瞬時にドリルダウンすることができます。この図は、2014年2月の北米におけるFeature 2 - Product Cの最大ライセンス使用状況を表しています。
In designing a cube, one focuses on providing answers to a small sets of questions addressing fundamental business needs. A cube built on well-considered pre-allocation of data answers these questions, easy and fast. This is what OLAP does. It allows one to explore business data efficiently – a clearly smart reason to consider business intelligence tools that utilize OLAP, such as the Open iT Analysis Server.
The Analysis Server is an advanced software asset management tool addressing the needs of individuals tasked with managing complex and expensive software asset portfolios. Along with Open iT modules, the Analysis Server can provide rich reports on the many facets of <software asset management (SAM), such as license usage, application, server and storage usage, in a fast and efficient way.
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