Glossary 用語集
データウェアハウス
データウェアハウス
データウェアハウスとは、企業のさまざまなシステムから集めたデータを一箇所にまとめ、分析や経営判断に活用できるようにした巨大なデータベースのことです。
データウェアハウス(DWH:Data Warehouse)は、日常業務のシステム(販売管理、顧客管理、在庫管理など)からデータを集め、それらを整理・統合して分析できるようにした「企業の情報基盤」です。
DWHの特徴は、「データ分析のために最適化されている」という点です。通常のデータベース(OLTP)は高速な取引処理が得意ですが、DWHは「過去のデータを大量に集め、傾向を分析する」ことに特化しています。
たとえば、あるスーパーが1年間の売上データをDWHに集めておけば、「どの時間帯にどの商品が売れているか」「季節ごとの売上傾向はどうか」といった分析ができます。これにより、経営者は販売戦略や仕入れ計画を科学的に立てられます。
データウェアハウスの仕組みには、次の3段階があります。
① ETL処理(抽出・変換・格納):各システムからデータを取り出し、統一フォーマットに変換して保存します。
② データモデリング:分析しやすい形にデータを整理します(例:スタースキーマ)。
③ BIツールとの連携:Power BI、Tableauなどで可視化・分析します。
近年では、クラウド型のDWH(例:BigQuery、Snowflake、Amazon Redshift)が主流です。これらはスケーラブルでコスト効率が良く、データ分析をリアルタイムに行える点が評価されています。DWHは、企業の「データドリブン経営(データに基づく意思決定)」を支える中核的な存在です。
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