การเจาะลึกข้อมูล (หรือการเจาะลึกลงลึก ) หมายถึงการดำเนินการและการแปลงข้อมูลหลายรูปแบบบนข้อมูลตาราง ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และข้อมูลหลายมิติ คำนี้มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในบริบทต่างๆ แต่ส่วนใหญ่มักเกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์ เฉพาะทาง ที่ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล โดย เฉพาะ

มีการดำเนินการบางอย่างที่พบได้ทั่วไปในแอปพลิเคชันที่อนุญาตให้เจาะลึกข้อมูล ซึ่งได้แก่:

การดำเนินการสอบถาม :

• แบบสอบถามตาราง
• การค้นหาแบบหมุน

การดำเนินการสืบค้นข้อมูลในรูปแบบตารางประกอบด้วยการดำเนินการมาตรฐานบนตารางข้อมูล

การดำเนินการเหล่านี้ได้แก่:

• ค้นหา
• เรียงลำดับ
• กรอง (ตามค่า)
• กรอง (โดยใช้ฟังก์ชันหรือเงื่อนไขเพิ่มเติม)
• แปลง (เช่น โดยการเพิ่มหรือลบคอลัมน์)

พิจารณาตัวอย่างต่อไปนี้:

โต๊ะเฟร็ดและวิลมา (รูปที่ 001) :

 เพศ, ชื่อจริง, นามสกุล, บ้าน ชาย, เฟร็ด, โชแปง, โปแลนด์ ชาย, เฟร็ด, หินเหล็กไฟ, หินฐาน ชาย, เฟร็ด, เดอร์สต์, สหรัฐอเมริกา หญิง, วิลมา, หินเหล็กไฟ, หินฐาน หญิง, วิลมา, รูดอล์ฟ, สหรัฐอเมริกา หญิง วิลมา เวบบ์ สหรัฐอเมริกา ชาย, เฟร็ด, จอห์นสัน, สหรัฐอเมริกา 

ตัวอย่างข้างต้นเป็นตัวอย่างของตารางข้อมูลแบบไฟล์แบนที่จัดรูปแบบเป็นค่าที่คั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาค ตารางนี้ประกอบด้วยชื่อ นามสกุล เพศ และประเทศบ้านเกิดของบุคคลต่างๆ ที่ชื่อเฟรดหรือวิลมา แม้ว่าตัวอย่างจะจัดรูปแบบไว้เช่นนี้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องเน้นย้ำว่าการดำเนินการสืบค้นข้อมูลในตาราง (รวมถึงการดำเนินการเจาะลึกข้อมูลทั้งหมด) สามารถนำไปใช้กับประเภทข้อมูล ใดๆ ก็ได้ ไม่ว่ารูปแบบการจัดวางข้อมูลจะเป็นอย่างไรก็ตาม ข้อกำหนดเพียงอย่างเดียวคือข้อมูลต้องสามารถอ่านได้โดยโปรแกรมที่ใช้งานอยู่

แบบสอบถามแบบ Pivot Query ช่วยให้สามารถแสดงข้อมูลได้หลายรูปแบบตามมิติที่แตกต่างกัน แบบสอบถามประเภทนี้คล้ายกับแบบสอบถามแบบตาราง แต่ยังช่วยให้สามารถแสดงข้อมูลในรูปแบบสรุปได้ตามลำดับชั้นที่ ผู้ใช้เลือกได้อย่างยืดหยุ่น การดำเนินการเจาะลึกข้อมูลประเภทนี้เป็นที่รู้จักกันในชื่อต่างๆ (ทั้งอย่างเป็นทางการและไม่เป็นทางการ) เช่นCrosstab Query , Pivot Table , Data Pilot , Selective Hierarchy , Intertwingularityและอื่นๆ

เพื่ออธิบายพื้นฐานของการดำเนินการคิวรีแบบ Pivot ให้พิจารณาตาราง Fred และ Wilma (รูปที่ 001)การตรวจสอบข้อมูลอย่างรวดเร็วเผยให้เห็นว่าตารางมีข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ความซ้ำซ้อนนี้สามารถรวมเข้าด้วยกันได้โดยใช้โครงร่างหรือโครงสร้างแบบต้นไม้หรือด้วยวิธีอื่น ๆ นอกจากนี้ เมื่อรวมเข้าด้วยกันแล้ว ข้อมูลอาจมีรูปแบบการจัดเรียงทางเลือกที่แตกต่างกันได้หลายแบบ

เมื่อใช้โครงร่างข้อความอย่างง่ายเป็นผลลัพธ์ รูปแบบการจัดวางทางเลือกต่อไปนี้ทั้งหมดสามารถทำได้ด้วยการใช้คิวรีแบบ Pivot:

สรุปตามเพศ (รูปที่ 001) :

 หญิง ฟลินท์สโตน, วิลมา รูดอล์ฟ วิลมา เวบบ์, วิลมา ชาย โชแปง เฟร็ด ฟลินท์สโตน, เฟร็ด เดอร์สต์, เฟร็ด จอห์นสัน, เฟร็ด (มิติ = เพศ; ฟิลด์ตาราง = ชื่อ, ชื่อกลาง;) 

สรุปตามที่อยู่และนามสกุล (รูปที่ 001) :

 หินฐาน หินเหล็กไฟ เฟรด วิลมา โปแลนด์ โชแปง เฟรด สหรัฐอเมริกา ... (มิติข้อมูล = บ้าน, ชื่อ; ฟิลด์ตาราง = ชื่อ;) 

การดำเนินการค้นหาแบบ Pivot มีประโยชน์สำหรับการสรุปชุดข้อมูลในหลายรูปแบบ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการนำเสนอข้อมูลพื้นฐานเดียวกันในรูปแบบต่างๆ แม้ว่าการดำเนินการประเภทนี้จะปรากฏให้เห็นอย่างเด่นชัดใน โปรแกรม สเปรดชีตและ ซอฟต์แวร์ ฐานข้อมูล บนเดสก์ท็อป แต่ความยืดหยุ่นของมันกลับถูกใช้ประโยชน์ไม่เต็มที่ มีแอปพลิเคชันจำนวนมากที่อนุญาตให้ใช้ลำดับชั้นแบบ 'คงที่' สำหรับการแสดงข้อมูลเท่านั้น ซึ่งถือเป็นข้อจำกัดที่สำคัญ

Drillupเป็นสิ่งที่ตรงข้ามกับ Drilldown ตัวอย่างเช่น หากคุณ Drilldown เพื่อดูรายได้ของผลิตภัณฑ์หนึ่ง คุณอาจต้องการ Drillup เพื่อดูรายได้ของผลิตภัณฑ์ทั้งหมด^{[ 1 ]}