データウェアハウス（でーたうぇあはうす）

データウェアハウスとは

データウェアハウス（DWH）は、企業内の様々なシステムから収集されたデータを、分析や意思決定を支援するために統合的に保管するデータベースシステムです。単なるデータ保管場所ではなく、データの分析に特化した構造を持つことが特徴です。

データウェアハウスの構成要素

データウェアハウスは、一般的に以下の要素で構成されます。

• データソース: 企業内の基幹システム（販売、生産、人事など）や外部データソースからデータが収集されます。
• ETLプロセス: 抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）のプロセスを経て、データソースからデータを抽出、クレンジング、変換し、データウェアハウスに格納します。
• データモデリング: データを分析しやすいように、スター型スキーマやスノーフレーク型スキーマなどのデータモデルで設計します。
• メタデータ: データウェアハウス内のデータに関する情報（データの意味、構造、更新履歴など）を管理します。

データウェアハウスのメリット

• 迅速なデータ分析: 統合されたデータにより、複雑な分析を迅速に行うことができます。
• 意思決定の支援: 分析結果に基づいた、より正確な意思決定を支援します。
• ビジネスインテリジェンス(BI)の強化: BIツールとの連携により、データの可視化やレポート作成を容易にします。
• 過去データの活用: 過去のデータを分析することで、将来の予測や傾向分析を行うことができます。

データウェアハウスとデータマート

データマートは、特定の部門や業務に特化したデータウェアハウスです。データウェアハウス全体から必要なデータを抽出して構築されるため、より迅速に分析を開始できます。データウェアハウスが企業全体のデータ分析を目的とするのに対し、データマートは特定のニーズに対応します。

データウェアハウスの技術

代表的なデータウェアハウス技術としては、Teradata、Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQueryなどがあります。