問題 No.6939
ある企業では、全社的な売上データを多次元的に分析し、経営戦略に役立てるための新しい情報システムを導入した。このシステムでは、蓄積された膨大なトランザクションデータに対し、製品カテゴリ、販売地域、月度などの複数の軸（ディメンション）を組み合わせて、ドリルダウンやスライスといった高速な集計・分析処理を行うことが可能である。このシステムで採用されているアプローチとして最も適切なものはどれか。
【正解の解説】
多次元データ分析を行い、迅速な意思決定を支援するOLAP
OLAPは、スーパーの店長が「どの地域のどの製品が、何曜日に一番売れているか」を立体的なサイコロのようにグルグル回して即座に把握するようなイメージです。ドリルダウンで詳細なデータへ掘り下げることも得意で、経営層の迅速な意思決定を強力にサポートします。
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【その他の選択肢の解説】
日々の定型業務における大量のトランザクション処理を効率化するOLTP
OLTPは銀行のATMやコンビニのレジのように、今起きたばかりの細かな取引データを正確かつスピーディに記録する仕組みです。問題文にあるような「多次元的な分析」ではなく「日々の記録」が主役なので、目的がまったく異なります。
業務プロセスの流れをモデル化して業務効率の改善を図るワークフロー
ワークフローは会社の稟議書や申請書類が上司へ回っていく仕組みをデジタル化するものです。データ分析ではなく「仕事の通り道と承認の自動化」を指しているため、多次元的な売上分析を行う今回のシステムとは無関係です。
過去の売上データから顧客の潜在的な購買パターンを発見するデータマイニング
データマイニングは「おむつを買う人はビールも一緒に買う」といった意外な相関関係を宝探しのように見つけ出す技術です。問題文にある「あらかじめ決めた軸（製品、地域、月など）で高速に集計する」というOLAPの仕組みとはアプローチが異なります。