OLAPキューブ
データを階層ディメンションを持つキューブとして考えると、概念的に単純な操作になり、分析が容易になる。データコンテンツを使い慣れた視覚化と揃えることで、アナリストの学習と生産性が向上する。 回転とドリルダウン/アップによるスライスの指定を通じて、ページ表示を対話的に呼び出すことによってユーザーが開始するナビゲーションプロセスは、「スライスとダイス」と呼ばれることがある。一般的な操作には、スライスとダイス、ドリルダウン、ロールアップ、ピボットがある。
スライスは、ディメンションの1つに単一の値を選択して、キューブの長方形のサブセットを選択し、ディメンションが1つ少ない新しいキューブを作成するものである。 図はスライス操作を示している。2005年と2006年の会社のすべての販売地域とすべての製品カテゴリの売上高は、データキューブから「スライス」されている。
ダイス: ダイス操作は、アナリストが複数の次元の特定の値を選択できるようにすることでサブキューブを生成する。 図はダイス操作を示している。新しいキューブは限られた数の製品カテゴリの売上高を示し、時間と地域のディメンションは以前と同じ範囲をカバーしている。
ドリルダウン/アップにより、ユーザーは、最も要約された(上)から最も詳細な(下)までの範囲のデータレベル間を移動できる。 図はドリルダウン操作を示している。アナリストは、サマリーカテゴリ「Outdoor-Schutzausrüstung」から移動して、個々の製品の売上高を表示する。
キューブは、2次元または3次元のスプレッドシートの多次元の一般化と考えることができる。例えば企業が製品ごと、期間ごと、および都市ごとに財務データを集計して、実際の費用と予算の費用を比較したい場合すると、製品、時間、都市、シナリオ(実際と予算)はデータのディメンションである。
データが任意の数の次元を持つことができる場合、キューブは多次元データセットの省略形である。ハイパーキューブという用語は、特に3次元を超えるデータで使用されることがあるが、厳密な数学的意味では、すべての辺が必ずしも等しいわけではないため、キューブは「立方体」ではない。しかし、この用語は広く使用されている。
スライスは、すべてのセルで一定に保たれる次元の用語で、スプレッドシートまたはピボットテーブルの(n-1)次元の物理空間に多次元情報を表示できる。
キューブの各セルには、売上、利益、費用、予算、予測など、ビジネスの「メジャー」を表す数値が保持されている。
OLAPデータは通常、リレーショナルデータウェアハウスのスタースキーマ、スノーフレークスキーマ、または専用のデータ管理システムに格納される。メジャーはファクトテーブル(実際の集計や分析の対象となる大量の数値データを含む表)のレコードから派生し、ディメンションはディメンションテーブルから派生する。