BIツールにおける「キューブ（cube）」とは
BIツールで用いられるキューブ（cube）とは、データを多次元的に格納・集計する構造です。OLAP（Online Analytical Processing）処理の中核技術であり、蓄積されたデータを柔軟かつ高速に分析するために不可欠な要素です。
キューブの基本構造と役割
キューブとは、売上や在庫、地域、時間など、複数の切り口（軸）を組み合わせてデータを管理・分析できる仕組みです。Excelのピボットテーブルのように、ユーザーが視点を切り替えながら情報を可視化できます。通常は「ディメンション（切り口）」と「メジャー（数値項目）」のセットで構成されます。
キューブの分析軸と切り口の例
例えば、「商品カテゴリ × 地域 × 年月」のように軸を自由に組み合わせて集計が可能です。多次元的なデータ分析を実現するための基盤となり、より深いビジネス洞察を得ることに貢献します。
その他、時間（年・月・日）、地域（国・都市）、製品（ブランド・カテゴリ）など複数の視点での分析が可能です。これにより、特定の期間・地域・製品カテゴリでの傾向を把握できます。
通常、キューブはディメンションとメジャー（考察の対象のこと。ここでは売上数量を指す）のセットで定義され、BIツールユーザーはそれをもとに分析を行います。
キューブ構築のポイントと設計要素
多次元データ分析の実現には、事前にキューブの構築が必要です。データベースに蓄積された情報をもとに、ディメンションとメジャーを定義して設計されます。
特に重要なのが「階層」の設計です。例えば商品ディメンションでは「商品 → カテゴリ」、組織ディメンションでは「部 → 課 → チーム」といった順序が定義されます。階層設定により、分析粒度を柔軟に調整できるようになります。
このように、キューブは事前に定義された複数の次元に沿ってデータを集約し、迅速な意思決定を支える仕組みとなっています。
そもそもBIツールとは何か、または具体的な製品や機能が知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください。
BIツール初心者が知っておきたい基礎知識
BIツール初心者にとって、キューブという用語は馴染みがないかもしれません。ここでは、基礎知識として「キューブの役割」や「データ分析における位置付け」などを簡単にまとめます。
- ●キューブとは：データを多次元的に整理・集計する仕組み
- ●活用目的：複数の視点（例：売上 × 地域 × 時期）からの柔軟な分析
- ●対象ユーザー：経営者やマーケターなど、非エンジニアでも使える
BIツールのキューブ活用によるメリット・デメリット
多次元分析を可能にするBIツールのキューブを活用する際のメリットとデメリットをそれぞれ解説します。
メリット：ビッグデータを短時間で分析できる
キューブ型のデータ構造により、従来のようにSQL文を書かなくても、瞬時に多次元集計を行えます。特に大量データを扱う大企業では、リアルタイム分析やダッシュボードへの即時反映が可能になります。
デメリット：キューブ設計に知識が必要
一方で、キューブ構築には分析目的や利用シナリオに応じた設計力が求められます。適切な軸を選定できていないと、必要な分析ができなかったり、パフォーマンスに影響が出たりします。
キューブ利用時の注意点とは
キューブを活用する際は、その柔軟性と高速性ゆえに、設計段階での注意が必要です。以下のようなポイントを押さえることで、BI導入後のトラブルを未然に防げます。
- ●設計段階のミス：不要な軸や粒度を持たせすぎると集計が重くなる
- ●データ更新との整合性：定期的に更新されるデータに追従できない設計だと、実態と乖離する
- ●可視化ツールとの連携：使用しているBIツールによっては連携に制限がある場合も
BIツールとデータベースの関係とは
BIツールは、データベースに蓄積された情報をもとに分析を行います。特に、キューブの生成にはデータベースとの密な連携が不可欠です。
データベースからのデータ抽出とキューブ構築の流れ
キューブは単体では存在できず、データベースに蓄積された膨大な情報をもとに構築されます。以下に一般的な構築プロセスの流れを示します。
- １．RDBやDWHに蓄積されたデータを抽出
- ２．データ整形・加工を行い、キューブ構築
- ３．BIツールがそのキューブを参照し、視覚的なグラフや表として出力
代表的なデータベースとBIツールの連携事例
BIツールとデータベースの連携は、分析スピードやデータの網羅性に大きく影響します。以下は代表的な組み合わせの一例です。
- ●SQL Server × Power BI
- ●Oracle × OBIEE
- ●PostgreSQL × Tableau
このようにBIツールとデータベースの相性を理解しておくことで、スムーズな分析環境が構築できます。
キューブによってデータ分析の精度を高めましょう
キューブは、多次元的な視点でのデータ可視化・集計を支える重要な技術です。BIツールの活用をさらに進めるためには、キューブの構造や仕組みを正しく理解し、自社の分析目的に合った設計を行うことが成功のカギとなります。
