ECサイトや予約システムでは、注文や在庫の登録・更新がリアルタイムで行われています。一方で、蓄積されたデータをもとに売上分析や需要予測を行う仕組みも活用されています。
実はこれらは同じデータを扱っていても、求められる役割が大きく異なります。
日々の業務処理を支える仕組みは「OLTP（Online Transaction Processing）」、分析や意思決定を支える仕組みは「OLAP（Online Analytical Processing）」と呼ばれ、それぞれ異なる設計思想で構築されています。
なぜ業務システムと分析基盤は分けて運用されるのでしょうか。
本記事では、ECサイトを例にOLTPとOLAPの特徴や違いを整理し、業務システムと分析基盤を使い分ける理由を解説します。
◆OLTPの概要
OLTP（Online Transaction Processing：オンライントランザクション処理）は、業務システムにおける日常的なトランザクション処理を行う仕組みです。
トランザクションとは、注文登録、会員登録、在庫更新、入金処理などの一連の業務処理です。利用者の操作に対し、正確かつ高速に処理することが求められます。
◆ECサイトで考えてみる
顧客がECサイトで商品を購入する場合、システムでは注文情報の登録、在庫数の更新、決済情報の登録といった複数の処理が発生します。これらの処理は、顧客の操作に応じて短時間で完了する必要があります。
また、多数の利用者が同時にアクセスしても、在庫がマイナスになったり、注文が重複して登録されたりしないよう、データの整合性を維持しなければなりません。
◆OLTPの特徴
◆OLAPの概要
OLAP（Online Analytical Processing：オンライン分析処理）は、蓄積されたデータを集計・分析し、意思決定に役立てるための仕組みです。
OLTPが業務を実行するための仕組みであるのに対し、OLAPはデータから傾向や課題を発見することを目的としています。
◆ECサイトで考えてみる
ECサイトでは、日々の注文処理によってデータが蓄積されていきます。分析担当者は、そのデータを利用して次のような分析を行います。
OLTPは日々の業務を支え、OLAPは蓄積されたデータの分析を支えます。両者の違いを整理すると、次のようになります。
| 項目 | OLTP | OLAP |
|---|---|---|
| 目的 | 日々の業務処理 | データの集計・分析 |
| 主な処理 | 登録・更新・削除 | 参照・集計 |
| 扱うデータ | 現在の業務データが中心 | 履歴を含む大量データ |
| クエリの傾向 | 少数のデータを対象とした比較的単純な処理 | 大量データを対象とした複雑な処理 |
| 更新頻度 | 高い | OLTPと比べると低いことが多い |
| 重視する点 | 応答速度、整合性、同時実行 | 集計性能、分析の柔軟性 |
| 主な利用者 | 顧客、業務担当者 | 分析担当者、管理者 |
| 利用例 | 注文、決済、予約、在庫更新 | 売上分析、在庫分析、レポート作成 |
OLTPとOLAPは、どちらか一方が優れているという関係ではありません。
OLTPは注文登録や在庫更新などの業務処理に、OLAPは大量データの集計・分析に適しています。
OLAPはOLTPの上位互換ではありません。大量データを高速に集計できても、注文や決済に必要な業務要件を満たすとは限りません。
両者は競合するものではなく、異なる役割を持つ仕組みです。多くのシステムでは、OLTPで発生したデータを分析基盤へ連携し、OLAPで活用することで、業務運営とデータ分析を両立しています。
ここまで読むと、一つのデータベースで業務処理も分析も行えばよいのではないかと思うかもしれません。
例えば、ECサイトの注文データベースで、過去数年分の商品別・地域別売上を分析するとします。大量の注文データを複数条件で集計するため、日々の注文処理と同じ環境で実行すると、負荷が高くなる可能性があります。
業務処理と分析処理を同じ環境で実行した場合、負荷の状況によっては次のような影響が考えられます。
近年はクラウド型の分析基盤が普及し、データ連携の方法も多様化しています。夜間バッチによる連携だけでなく、従来より短い間隔で業務データを分析基盤へ反映する構成も選択できるようになっています。
しかし、データ連携の方法が変化しても、業務処理と分析処理で求められる性能や役割の違いがなくなったわけではありません。
システム構成や利用する製品は変化しても、OLTPとOLAPをそれぞれの役割に応じて使い分ける考え方は、現在でも重要です。
この考え方はECサイトに限りません。金融の入出金処理と取引分析、小売のPOS登録と売上分析、通信の契約処理と利用状況・トラフィック分析などにも当てはまります。
業務システムと分析基盤を分けて考えることは、特定の製品や業界に依存するものではなく、目的や要件に応じて適切な仕組みを選ぶための基本的な考え方です。
富士ソフトでは、データ基盤構築からデータ連携・AI活用・可視化まで、組織のデータ利活用を強力に推進するご支援をしています。データ分析基盤の構築・検証（PoC）の経験を活かし、お客様のデータに関わるお悩みの解決をサポートいたします。
データ利活用する際、以下のお悩みを抱えていますでしょうか？
富士ソフトでは、上記のお悩みを解決することが可能です。
また、お客様の業務内容およびデータ特性に合わせたPoCならびに導入支援も提供いたします。
本記事が、OLTPとOLAPの違いや、業務システムと分析基盤の使い分けを検討する際の参考になれば幸いです。
また、データ分析・利活用ソリューションにご関心のある方は下部のボタンよりお問い合わせください。
