BIツールの「キューブ(cube)」とは？初心者にもわかりやすく解説！

2020年02月10日最終更新
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キューブ(cube)とは、BIツールで操作対象となる多次元データベースのことです。Excelで作成するような、列（縦軸）と行（横軸）で定義されるデータベースとは異なり、列と行以外に奥行きのような新たな軸を持つことができます。縦軸と横軸以外に新しく切り口（ディメンジョン）を得ることで、立方体（キューブ）構造となることが名前の由来です。

近年、多くの企業では情報資産を活用するためにBIツールの導入が進んでいます。BIは大量のデータを抽出し、データ分析に活用できるツールの１つです。この記事ではBIツールによるデータ分析の基となるキューブとは何か、詳しく解説していきます。

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BIツールにおける「キューブ(cube)」とは

BIとは「ビジネス・インテリジェンス（Business Intelligence）」の略語です。会計システムなどに蓄積される膨大なデータを分析・可視化し、それを基に経営の意思決定に活用するツール全般を指します。

そして、BIツールには多角的な分析を可能とする「キューブ」と呼ばれる保存形式があります。キューブについて詳しく見ていきましょう。

様々な切り口で分析できるデータ群

キューブ(cube)は、さまざまなディメンション（切り口）での分析を可能とするデータベース群のことです。例えば、商品の売上数量を分析する際などキューブを操作することで「日付」「製品名」「営業担当者」などのさまざまなディメンションから多角的な分析を可能にします。

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、ユーザはBIツールで分析をする際にキューブを操作したり参照します。

多次元データ分析の際にキューブの構築が必須

多次元データ分析は、さまざまなディメンションから多角的にデータを分析する手法です。この多次元データ分析を行うためにはキューブの構築が必要です。キューブは分析をする際の切り口となるディメンションと、金額などの考察の対象となるメジャーで構成されています。

またキューブを構成する際、「階層」の定義が重要です。階層は、集計結果を表示する順序を表すものであり、商品のディメンションの場合、「商品」「商品カテゴリ」などがあり、組織のディメンションの場合「部」「課」などがあります。

あらゆる角度からの詳細な分析を行うには、ディメンションと階層の定義が重要だといえるでしょう。

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ツールのキューブですが、活用する際のメリット・デメリットをそれぞれ解説していきます。

メリット：ビックデータを短時間で分析できる

キューブは、ビッグデータの分析に特化しているデータベースです。そのため、短時間でリアルタイムに大量のデータを分析できます。また、スプレッドシートやCSVなどのデータだけではなく、SNSやネット上の情報をデータ分析に活用可能です。

デメリット：キューブ設計に知識が必要

キューブ活用のデメリットとしては、設計が難しいことが挙げられます。多次元分析を可能にするキューブですが、設計をする際にデータ分析についての専門的な知識とBIツールを使いこなせるスキルがなければ、キューブの設計さえ困難なものになってしまうでしょう。

キューブによってデータ分析の精度を高めましょう

BIツールのキューブは、多次元分析を可能にするデータベースです。Excelなどではできない、あらゆる角度からの詳細な分析が可能となっています。

キューブを活用することでデータ分析の精度を高めることができ、そのデータをもとに企業に蓄積されている情報資産をより有効に活用できるでしょう。

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