More Guides

OLAPとOLTPの比較：違い

データは使用する前に処理する必要があります。オンライン分析処理（OLAP）とオンライントランザクション処理（OLTP）は、データサイエンスで使用される2つの主要なデータ処理システムです。OLAPとOLTPの主な違いは、OLAPは複雑なデータ分析に使用され、OLTPはオンライントランザクションの大規模なリアルタイム処理に使用されるという点です。データ処理の目的と方法はそれぞれ異なりますが、OLAPシステムとOLTPシステムはどちらもビジネス上の複雑な問題を解決するのに役立ちます。OLAPとOLTPの詳しい違いと、それぞれのユースケースを表すさまざまなアプリケーションを見てみましょう。

OLAPとOLTPの主な違い

これらのプロセスはそれぞれ明確に異なっていますが、通常は組織がOLAPとOLTPのどちらかに決めることはありません。いずれか一方を必要とするチームもあれば、両方を必要とするチームもあります。この2つのシステムの主な違いを以下に示します。

目的

OLAPとOLTPの主な違いは各システムの中核目的です。OLAPシステムは、大量のデータを迅速に処理し、意思決定および問題解決のための複数の次元にわたる詳細なデータ分析を可能にします。チームはこのデータを、意思決定や問題解決に役立たせることができます。

対照的に、OLTPシステムは、複数のユーザーにかかわる大量のトランザクションデータを処理できるようにできています。リレーショナルデータは、少量のデータをリアルタイムで迅速に更新、挿入、または削除します。ほとんどのOLTPシステムは、オンラインホテル予約、モバイル銀行取引、eコマースでの購入、店内での精算などのトランザクションの実行に使用されます。多くのOLAPシステムは、OLTPデータベースからETLパイプラインを介してデータを取り込み、ATMのアクティビティや経時的なパフォーマンスの分析などのインサイトを提供できます。

簡単に言うと、OLTPシステムは組織がビジネスを運営するために使用し、OLAPシステムは組織がビジネスを理解するのに役立ちます。

データソース

OLAPの多次元スキーマは、前述のOLTPソースなどを含む、複数のデータセット（履歴データや最新データなど）からデータを取得する複雑なクエリに適しています。OLTPシステムは、システムに投入される大量のトランザクションデータの処理用に最適化されたリレーショナルデータベースにトランザクションデータを保存します。

更新とバックアップ

OLAPシステムは、数千～数百万のデータ行を含むクエリを処理できます。データは、組織のニーズに応じて1時間～1日に一度更新されます。対照的に、OLTPシステムでは、通常は一度に少数の行がリアルタイムまたはほぼリアルタイムで更新されます。OLTPシステムはまた、OLAPシステムよりもはるかに頻繁にバックアップされます。トランザクション処理ツールとしての性質により、ビジネス運営を維持するため、および関連する法規制要件を遵守するために定期的なバックアップが必要になるからです。OLAPシステムでデータ損失が発生した場合は、失われたデータを元のソースから再ロードするだけで修復できます。

速度

定義により、OLTPにはミリ秒単位で測定されるレスポンスタイムがあります。OLAPデータベースはデータの処理量がかなり多いため、レスポンスタイムはより長くなります。OLAPシステムのレスポンスタイムは使用されるテクノロジーと処理されるデータの量に応じて1秒から数時間に及ぶ場合があります。

データストレージ容量

履歴トランザクションデータがアーカイブされる場合、OLTPシステムのデータストレージ要件は比較的控えめです。対照的に、OLAPシステムが機能するためには、大量のデータストレージ容量が必要です。OLAPアプリケーションでは大量の集合データが必要になるため、大規模ストレージ要件に対応できる最新のクラウドデータウェアハウスを使用する必要があります。

対象ユーザー

OLTPは顧客向けのシステムで、店員、ホテルの予約担当者、オンライン買い物客などの最前線の作業者を対象としています。OLAPは、ビジネス向けのシステムで、データサイエンティスト、アナリスト、ビジネスユーザー（チームリーダーやエグゼクティブなど）によって使用されます。これらの意思決定者は分析ダッシュボードを使用してデータにアクセスします。

OLTPアプリケーション

OLTPデータベースは、多岐にわたる重要なビジネスおよびコンシューマー向けアプリケーションをサポートし、シームレスでリアルタイムのトランザクション処理を促進する上で極めて重要な役割を果たします。ビジネスのシナリオでは、これらのデータベースはさまざまな必須タスクを支援します。このようなタスクには、通話中に即座に顧客情報にアクセスするコールセンタースタッフ、効率的な受注と倉庫内での管理、オンライン金融取引の安全な処理、その他のさまざまな時間的制約のあるオペレーションの処理などがあります。

OLTPの重要性は、迅速なデータ処理機能によって円滑なユーザーエクスペリエンスが可能になるコンシューマー向けアプリケーションにも及びます。消費者は、OLTPを活用したアプリケーションから複数の方法（テキストメッセージを即座に送信したり、リアルタイムで空き状況を確認しながら貸し別荘の予約を行ったり、オンライン食事配達サービスから迅速かつ簡単に購入したりするなど）でメリットを享受できます。これにより、利便性とユーザー満足度が高まります。

OLTPデータベースを活用することで、企業は日常業務のニーズに応える短いレスポンスタイムと確実なデータ処理を確保でき、消費者はオンラインエクスペリエンスで円滑なインタラクションとシームレスなトランザクションを享受できます。これらのデータベースは、多数の重要なシステムのバックボーンを形成し、企業と消費者のインタラクションのさまざまな領域でリアルタイムデータ要件が効率的かつ効果的に満たされるようにします。

OLAPアプリケーション

OLTPとは異なり、OLAPはデータをクエリして分析するために使用されます。医療、製造、広告など、さまざまな業界の組織がOLAPを使用してビジネスを強化しています。

ヘルスケア部門：OLAPにはデータを掘り下げて詳しく調べる機能があります。この機能のおかげで、ヘルスケア機関は健康転帰に関する詳細な分析を実行できます。入院の長さ、関与するヘルスケア機関、患者の人口統計データなどの重要な要因を調査できます。これにより、ヘルスケア機関は価値あるインサイトを獲得したり、患者治療を改善したり、健康転帰を改善するための意思決定を十分な情報に基づいて行ったりできます。

製造：OLAPの多彩な機能により、オペレーションのさまざまな側面に関する豊富なインサイトが提供されます。製造業者は、個々の顧客と製品の収益性について深く掘り下げて考えることで、戦略的な計画立案とリソース割り当ての改善を促進できます。さらに、OLAPは供給と需要の予測にも役立ち、製造業者による生産プロセスと在庫管理の最適化を可能にします。OLAPによって提供される分散分析は、改善点を特定し、運用を合理化して全体的な効率性を高めるのに役立ちます。

広告：OLAPは、顧客データを処理して詳細な分析を実現する上で極めて重要な役割を果たします。広告主は、OLAPの機能を活用して顧客の行動、解約パターン、エンゲージメントレベルに関する理解を深めることができます。この知識を活用して広告戦略に磨きをかけたり、特定のターゲットオーディエンスに合わせてキャンペーンを調整したり、顧客生涯価値の増大に取り組んだりすることで、最終的にマーケティング投資の収益率を高めることができます。

OLAPの多用途性と分析能力は、複数の分野の組織に活力を与え、実用的なインサイトと絶え間なく進化し続けるビジネス環境における競争優位性をもたらします。OLAPがさまざまな業界で広く導入されているという事実は、未加工データを価値ある知識に変えてより良い意思決定をサポートし、全体的なビジネスの成功を促進するのにOLAPが有効であることを証明するものです。

トランザクションデータと分析データのためのSNOWFLAKE

データクラウドの一部であるSnowflakeユニストアは、シングルプラットフォームでトランザクションデータと分析データを組み合わせて利用する最新のアプローチを提供します。ユニストアにより、チームは、このような従来サイロ化されていたデータタイプを解放し、Snowflake上にトランザクションビジネスアプリケーションを直接構築したり、トランザクションデータに対してリアルタイムの分析クエリを実行したり、ガバナンスやセキュリティに対する統合アプローチを活用したりできるようになります。

SnowflakeのOLAP機能をお客様自身でご確認ください。この機能を試してみるには、無料トライアルに登録してください。