データウェアハウス
データウェアハウス（BI関連）
意味 意思決定支援のための統合データベース
データウェアハウスとは？
データウェアハウスは、企業内の様々なシステムから得られるデータを統合し、意思決定を支援するために最適化された大規模なデータベースです。業務データを一箇所に集約し、多次元的な分析を可能にすることで、経営戦略の立案やビジネスインテリジェンスに活用されます。
データウェアハウスの具体的な使い方
基幹システムや販売管理システムのデータをデータウェアハウスに集約し、BIツールを使って売上動向や顧客動向を多角的に分析する。各業務システムに分散して存在するデータをデータウェアハウスに統合することで、全社的な視点でのデータ分析が可能になります。BIツールと組み合わせることで、売上動向や顧客動向を様々な角度から分析し、経営判断に役立てられることを表しています。
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は以下の通りです：
1. データの一元管理による効率的な分析
2. 異なるシステムからのデータ統合
3. 過去データの蓄積と傾向分析
4. 意思決定の迅速化と精度向上
5. データの一貫性と品質の確保
Q.構築時の注意点は？
A.データウェアハウス構築時の主な注意点は：
1. 適切なデータモデリング
2. データクレンジングと品質管理
3. スケーラビリティの確保
4. セキュリティとアクセス制御
5. パフォーマンスの最適化
6. ユーザーのニーズ把握と反映
Q.OLTPとの違いは？
A.データウェアハウスとOLTPの主な違いは：
1. 目的：DWHは分析用、OLTPは日常的なトランザクション処理
2. データ構造：DWHは非正規化、OLTPは正規化
3. クエリの複雑さ：DWHは複雑な集計、OLTPは単純な参照・更新
4. データの鮮度：DWHは定期更新、OLTPはリアルタイム
5. 最適化：DWHは読み取り、OLTPは書き込みに最適化
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