BIの技術要素と活用のコツを知る

ツールの機能ばかりにとらわれず、本質を見極めよ

（2006年05月12日）

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（1）ETL

画面1：ビーコンITのETLツール「Waha! Transformer」の操作画面

　ETLとは、基幹系業務システムなど複数のデータ・ソースからデータを抽出（Extract）したうえで、それを適切な形式に変換（Transform）して、DWHなど対象のデータベースにロード（Load）する機能を指す。つまり、基幹系システムと情報系システムのデータ・ハブの役割を担っているのだ。

　上記の中でも特に重要なのは、データの整合性や妥当性をチェックして修正するクレンジング（変換処理）のプロセスである。具体的には、明細データとマスタ・データの参照整合性をとったり、メインフレームの漢字コードをSJISに変換したりする処理だ。ツールを用いることで、ETLのフローを容易かつ子細に作成することが可能になる（画面1）。

（2）DWH／データ・マート

画面2：日本IBMのDWH「Red Brick Warehouse」の操作画面（スター・スキーマを表示している）

　DWHとは、企業内のさまざまなシステムからデータを集積して構築された大規模なデータベースのことである。DWHは意思決定支援を行うためのデータベースなので、データの更新処理は行われず、目的別、時系列に編成される。データベースには、OracleやSQL ServerといったRDBMSが用いられることが多いが、IBMの「IBM Red Brick Warehouse」などDWH専用のRDBMSも使われる（画面2）。

　DWHでは検索において高いパフォーマンスを実現するために、スター・スキーマと呼ばれる構造が用いられるのが一般的である。スター・スキーマは、中央に分析対象の大きなテーブルを配置し、その周辺に参照用のマスタ・テーブルを配置した、星型の構造となっている。

　一方、データ・マートは、DWHから部門や個人の使用目的に応じて、必要なデータを抽出して格納したデータベースである。そのため、「目的別データ・マート」と表現されることもある。

　データ・マートは、用途に応じて2タイプに分類することができる（図2）。1つは、RDBMSを用いる「明細データ型」である。このタイプは、商品や顧客の分析を行う場合など、詳細なデータを必要とする場合に用いられる。もう1つは、多次元データベースを用いる「集計データ型」である。このタイプは、管理会計や原価管理など集計した結果から2次的に生み出される指標が重要視される場合に用いられる。

図2：用途によって2タイプに分類できるデータ・マート

　DWHとデータ・マートの違いを簡単にまとめると、表1のようになる。

表1：DWHとデータ・マートの相違点

（3）OLAP

画面3：ハイペリオンのBIツール「Hyperion Performance Suite」のOLAPによる分析結果の画面

　OLAPとは、データを多次元データベースに格納して、そのデータを検索・集計することにより、あらかじめ立てておいた仮説を検証することができる分析手法、またはそのためのツールのことである。OLAPはエンドユーザーに直接かかわるプロセスを担うツールであるため、特に重視される。

　OLAPの分析方法には、参照する項目軸の組み合わせを切り替えられる「スライス＆ダイス」やデータの階層を掘り下げて検索する「ドリルダウン」、その逆の「ドリルアップ」などがある。

　具体的には、ドラッグ＆ドロップによって検索条件を指定する機能やデータを表やグラフに加工する機能を備えている（画面3）。

（4）リポーティング・ツール

　リポーティング・ツールは、複雑なデータ・ソースから、データを適切なフォーマットに変換し、配信することを可能にするツールである。発注書、残高確認書といった定型ビジネス文書のほか、任意のフォーマットでもリポートを作成することができる。対応している出力形式としては、HTML、PDF、XML、CSVなどがある。また、最近は、Webに対応しているツールが増えており、ユーザーがWebブラウザから操作することも可能である。