データウェアハウス
データウェアハウス（データ処理）
意味 意思決定支援のDB
データウェアハウスとは？
データウェアハウスは、意思決定を支援するために、社内の様々なシステムから集約されたデータを蓄積・管理するためのデータベースです。トランザクション処理ではなく、分析・レポーティングに特化しています。データは主題別に整理され、履歴データも含めて保持されます。
データウェアハウスの具体的な使い方
「営業活動の最適化のため、データウェアハウスを構築する。」営業活動を最適化するために必要なデータを集約し、分析できるようにデータウェアハウスを構築することを述べた文です。
データウェアハウスに関するよくある質問
Q.データウェアハウスの利点は？
A.データウェアハウスの主な利点には以下があります：
1. 統合されたデータ：複数のソースからのデータを一箇所に集約
2. 履歴データの保持：長期間のトレンド分析が可能
3. 一貫性のあるデータ：クレンジングと標準化されたデータ
4. 高速なクエリ処理：分析用に最適化された構造
5. ビジネスインテリジェンス：意思決定支援のための分析が容易
6. データの品質向上：統合プロセスでのデータクリーニング
Q.データウェアハウスの構築手順は？
A.データウェアハウスの一般的な構築手順は以下の通りです：
1. 要件定義：目的と必要なデータの特定
2. データソースの特定：関連するシステムやデータベースの洗い出し
3. データモデリング：スキーマ設計（スタースキーマなど）
4. ETL設計：データの抽出・変換・ロードプロセスの設計
5. 物理的な実装：ハードウェアとソフトウェアの選定と設定
6. ETLプロセスの開発と実装
7. テストとデータ検証
8. ユーザートレーニングと展開
9. 運用とメンテナンス計画の策定
Q.OLTPとの違いは？
A.データウェアハウスとOLTP（Online Transaction Processing）システムの主な違いは：
1. 目的：データウェアハウスは分析用、OLTPは日常的なトランザクション処理用
2. データの鮮度：データウェアハウスは定期的に更新、OLTPはリアルタイム
3. クエリの複雑さ：データウェアハウスは複雑な分析クエリ、OLTPは単純な操作が中心
4. データ量：データウェアハウスは大量の履歴データ、OLTPは現在のデータが中心
5. 最適化：データウェアハウスは読み取り操作、OLTPは書き込み操作に最適化
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