OLAP のドリルダウン
多次元データベースを用いた OLAP の操作のうち，ドリルダウンの説明として，適切なものはどれか。
- ア分析の切り口とする次元を入れ替えて，異なる視点から集計結果を表示する。
- イある次元の値を特定の値に固定して，データキューブの断面を切り出して表示する。
- ウ年から月へ，地域から店舗へのように，集計の単位をより詳細な階層に展開して表示する。
- エ月から年へ，店舗から地域へのように，集計の単位をより上位の階層にまとめて表示する。
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正解 ウ
この問題の基礎知識
- OLAP は，多次元データベース（データキューブ）に蓄積したデータを，利用者が対話的に様々な切り口で集計・分析する処理である。
- 次元には階層があり（例えば年→四半期→月，地域→店舗），階層を下ると集計の粒度が細かくなり，上ると粗くなる。
- OLAP の主な操作には，次元の階層をたどって集計の粒度を変えるドリルダウンとロールアップ，次元の値を固定して断面を取り出すスライシング，分析の切り口とする次元を変えるダイシングがある。
ア分析の切り口とする次元を入れ替えて，異なる視点から集計結果を表示する。
集計表の縦軸と横軸の次元を入れ替えるなど，分析の切り口を変えて別の視点から集計結果を見る操作は，ダイシング（ダイス）である。集計の粒度は変わらない。
イある次元の値を特定の値に固定して，データキューブの断面を切り出して表示する。
特定の次元の値（例えば年度を 2025 年に）を固定してデータキューブの断面を取り出す操作は，スライシング（スライス）である。
ウ年から月へ，地域から店舗へのように，集計の単位をより詳細な階層に展開して表示する。正解
ドリルダウンは，次元の階層をたどって集計の粒度を細かくし，例えば年別の売上を月別に展開して内訳を掘り下げる操作である。異常値の原因の分析などに用いられる。
エ月から年へ，店舗から地域へのように，集計の単位をより上位の階層にまとめて表示する。
集計の単位を上位の階層にまとめて大局的に見る操作は，ドリルダウンとは逆のロールアップ（ドリルアップ）である。
検証用の出典出典照合済み
E. F. Codd, S. B. Codd, C. T. Salley, Providing OLAP to User-Analysts: An IT Mandate (1993)照合の根拠（2 件）
- ウ（正解）: ドリルダウンは集計値から OLAP 階層のより詳細なレベルへ下りていく操作である。逆方向（上位階層への集約）のエと，階層の粒度を変えない次元の入替えのアは，この定義から排除される
At some point, the user decides to drill-down from a consolidated value to lower levels of detail in an OLAP hierarchy, possibly down to the lowest level input value(s) in the hierarchy.
OMG Common Warehouse Metamodel (CWM) 1.1 · 2.3.2 OLAP Scenario（新しいタブで開きます） - イ（誤り）: 次元の値を固定してキューブの断面を取り出すのはスライスである
This is not intended to represent arbitrary selections from the observations but uniform slices through the cube in which one or more of the dimension values are fixed.
W3C The RDF Data Cube Vocabulary (Recommendation 2014) · 7.2 Slices and groups of observations（新しいタブで開きます）
Codd らの文書の代わりに OMG CWM と W3C Data Cube を用いた。アの操作を「ダイシング」と呼ぶ点（日本の試験での呼称）は一次資料で確認していないが，アがドリルダウンでないことは CWM の定義から明らか