OLAP分析とは？ | DTS Data Management Solution
OLAP分析とはオンライン分析処理のことで、BIツールの機能の一つです。ある問題点についてその結果に至った要因がどこにあるかを調査するなど、複雑な分析を素早く行うことができます。 OLAP分析を行うことで、たとえば営業部門なら部署ごとの営業成績を分析するほか、支店別、個人別なども分析でき、目標に対する進捗把握ができます。またマーケティング部門なら、市場分析やマーケティング施策ごとの目標に対する進捗状況の把握といった活用方法が考えられます。 本コラムでは、OLAP分析の基本的な知識をまとめてご紹介いたします。 OLAP（オーラップ）分析とは、Online Analytical Processingの頭文字を取ったもので、日本語では「オンライン分析処理」と訳されます。 データベースに蓄積された膨大なデータを対象に複雑な集計や分析を行ユーザーが求める結果を素早く返してくれるため、リアルタイムにデ
AWSの薄い本Ⅲ データ分析基盤を作ってみよう 〜設計編〜 - 佐々木拓郎のオンライン本屋 - BOOTH
技書博5で頒布したAWS本です。AWSの薄い本のシリーズですが、この本は内容的には心機一転データ分析基盤を扱っています。データレイクやDWHをどうつなげるかといった本をメインのテーマとしています。 ■ 本書の目的 「AWSの薄い本Ⅲ データ分析基盤を作ってみよう 〜設計編〜」を手にとっていただき、ありがとうございます。本書は「AWSの薄い本」のシリーズではありますが、前二作（IAMのマニアックな話、アカウントセキュリティのベーシックセオリー）と異なるテーマとなっています。また、AWSの薄い本と銘打っていますが、AWS成分は薄めです。データ分析基盤を作る上での設計の考え方を中心です。 ビッグデータ活用の掛け声の元でデータ分析に注目が集まり、今ではDX推進という看板にかけ替えられつつあります。どのようなお題目で呼ばれるかはさておき、いろいろな現場でデータ分析に取り組む人が増えているように思えま
ビッグデータ - Wikipedia
この項目は内容が専門的であり、一般の閲覧者にはわかりにくくなっているおそれがあります。専門用語をわかりやすい表現にするための修正をして下さる協力者を求めています。（2015年4月） IBMによるWikipediaの可視化イメージ 大きさはテラバイトでビッグデータの典型的な例である。 ビッグデータ [1][2]（英: big data）とは、組織が非常に大きなデータセットとそれらが保存されている施設を作成、操作、および管理できるようにするすべての技術を指す[3]。一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を表す用語である。組織が非常に大きなデータセット[注釈 1]を作成、操作、および管理できるようにするすべてのものと、これらが格納されている機能を指す[4]。 ビッグデータを取り巻く課題の範囲は、情報の収集、取捨選択、保管[5]、検索、共有、転送、解析[
Tech’s New Wave, Driven by Data (Published 2012)
TECHNOLOGY tends to cascade into the marketplace in waves. Think of personal computers in the 1980s, the Internet in the 1990s and smartphones in the last five years. Computing may be on the cusp of another such wave. This one, many researchers and entrepreneurs say, will be based on smarter machines and software that will automate more tasks and help people make better decisions in business, scie
TechCrunch | Startup and Technology News
TechCrunch Disrupt 2024 will be in San Francisco on October 28–30, and we’re already excited! This is the startup world’s main event, and it’s where you’ll find the knowledge, tools… As a part of a multi-part series, TechCrunch is highlighting women innovators — from academics to policymakers —in the field of AI.
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