データを分析する際に参照や分類のために使われる属性やカテゴリーを指す
ディメンション（Dimension）は、データ分析、データベース設計、特にビジネスインテリジェンス（BI）やデータウェアハウスにおいて非常に重要な概念です。この用語は、データを分析する際に参照や分類のために使われる属性やカテゴリーを指します。ディメンションを効果的に使用することで、データの理解、整理、および分析が容易になります。
データベースおよびデータウェアハウスにおけるディメンション
データウェアハウスのコンテキストでは、ディメンションは主にデータの「説明」を提供するものとされています。これらは通常、事実テーブルと呼ばれるテーブルの周囲にディメンションテーブルとして配置され、多次元のデータモデルを形成します。事実テーブルには量的なデータや計測値が含まれ、ディメンションテーブルはこれらのデータを解釈するためのコンテキストを提供します。
ディメンションの一般的な例:
- 時間ディメンション: 日付、週、月、四半期、年など。
- 地理ディメンション: 国、州、市などの地理的な場所。
- 製品ディメンション: 製品ID、製品名、カテゴリー、ブランドなど。
- 顧客ディメンション: 顧客ID、名前、性別、年齢層、所得階層など。
分析とビジュアリゼーションにおけるディメンション
ディメンションは、データを特定の軸に沿って分割し、洞察を得るためのグループ化を行います。例えば、売上データを「時間ディメンション」に沿って分析することで、時間の経過に伴う売上の変動を見ることができます。また、異なるディメンションを組み合わせることで、より深い分析が可能になります（例：地理×時間での売上分析）。
ディメンションの設計と運用の重要性
ディメンションの設計は、データウェアハウスのパフォーマンスと使いやすさに直接的な影響を与えます。適切に設計されたディメンションは、データの一貫性と正確性を保ちながら、エンドユーザーがデータを簡単に探索し、必要な情報を迅速に見つけることができるようにします。また、ディメンションはデータウェアハウスのスキーマ設計において重要な役割を果たし、スターやスノーフレークスキーマの構造に影響を与えます。
ディメンションはビジネスインテリジェンスとデータウェアハウス設計の基礎的な概念であり、データを多次元的に理解し分析するための鍵となります。