データウェアハウジング–定義、タイプ、長所と短所
公開: 2022-05-31データウェアハウジングは、さまざまなソースからデータを収集および管理して、より効果的な意思決定を可能にするプロセスです。 データウェアハウスは、さまざまなレベルの専門知識を持つユーザーがアクセスおよび分析できるすべての関連データの中央の場所を提供します。
データウェアハウスは通常、さまざまな手法を使用して、異なるソースから単一のリポジトリにデータをETL（抽出、変換、およびロード）します。 データウェアハウスには、データクレンジング、重複排除、リアルタイムデータ統合などの機能も含まれていることがよくあります。
データウェアハウジングとは何ですか？
定義：データウェアハウジングは、より良い意思決定を可能にするために、さまざまなソースからデータを収集して処理するプロセスとして定義されます。 データウェアハウスは、さまざまなレベルのスキルを持つユーザーがデータにアクセスして分析できる、関連するすべてのデータの中央の場所を提供します。 ETL（抽出、変換、およびロード）操作は、多くの異なるソースから単一のリポジトリにデータを抽出、変換、およびロードするため、データウェアハウス間で一般的です。 データクレンジング、重複排除、およびリアルタイムのデータ統合は、データウェアハウスに含まれることが多いその他の機能です。
データウェアハウスは強力な機能を備えているため、運用に関するより良い洞察を得て、より効果的な意思決定を行うことを目指す組織にとって不可欠なツールになっています。 データウェアハウスは、ビジネスオーナー、マネージャー、アナリストのいずれであっても、組織に関する貴重な洞察を得て、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。
データウェアハウジングを理解する
データウェアハウスは、レポートとデータ分析に使用されるシステムであり、ビジネスインテリジェンスのコアコンポーネントと見なされます。
データウェアハウスは、1つ以上の異なるソースからの統合データの中央リポジトリです。 現在および過去のデータを1つの場所に保存し、ユーザーが簡単にアクセス、管理、分析できるようにします。 次に、データは意思決定をサポートするために使用できる情報に変換されます。
データウェアハウスは、組織のデータの単一のビューをユーザーに提供することにより、レポートと分析を容易にするように設計されています。 これにより、すべてのユーザーが同じデータにアクセスできるようになり、傾向の特定、機会の特定、より適切な意思決定が容易になります。
データウェアハウス情報の使用
データウェアハウスは、レポート、データ分析、意思決定支援、予測分析など、さまざまなビジネスインテリジェンスアクティビティをサポートするために使用されます。
レポート：データウェアハウスを使用すると、信頼できる唯一の情報源からレポートを生成できます。 これは、すべてのユーザーが同じデータで作業していることを保証し、傾向の特定と機会の特定を容易にするため、重要です。
データ分析：データウェアハウスは、より適切な意思決定を行うためにデータを分析する機能をユーザーに提供します。 関連するすべてのデータを1か所にまとめることで、ユーザーはパターンと関係をすばやく簡単に特定できます。
意思決定支援：データウェアハウスを使用して、潜在的な結果に関する仮説を生成し、実際のデータに対してテストすることができます。 これにより、組織はより多くの情報に基づいた決定を下し、変化する状況に迅速に対応することができます。
予測分析：データウェアハウスは予測分析にも使用できます。これにより、組織は将来のイベントや傾向を予測するために使用できるパターンを特定できます。 これは、企業が潜在的な課題に積極的に取り組み、新しい機会を活用するのに役立ちます。
全体として、データウェアハウスは、組織が運用に関する貴重な洞察を得て、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立つ強力なツールです。 データウェアハウスは、ビジネスオーナー、マネージャー、アナリストのいずれであっても、組織にとってより良い意思決定を行い、より大きな成功を収めるのに役立ちます。
データウェアハウスの種類（DWH）
データウェアハウスには主に4つのタイプがあります
1.データマート
データマートは、特定のユーザーグループに関連するデータのみを含むデータウェアハウスのサブセットです。 データマートは通常、マーケティングや販売などの特定のビジネス機能をサポートするために使用されます。
2.オペレーショナルデータストア（ODS）
運用データストアは、運用システムからの現在のリアルタイムデータを格納するデータベースです。 運用データストアは、意思決定と運用管理をサポートするために使用されます。
3.データウェアハウスアプライアンス
データウェアハウスアプライアンスは、データウェアハウス用に特別に設計されたハードウェア、ソフトウェア、およびストレージを含む事前構成されたシステムです。 データウェアハウスアプライアンスは、データウェアハウスを独自に構築および管理するためのITリソースを持たない組織によく使用されます。
4.データレイク
データレイクは、さまざまなソースからの大量の非構造化データを保持する一元化されたストレージリポジトリです。 データレイクは、運用と分析の両方の目的で使用でき、機械学習や自然言語処理などの他の分析テクノロジーと組み合わされることがよくあります。
事業運営に関する貴重な洞察を得ようとしている場合でも、より多くの情報に基づいた意思決定を行っている場合でも、データウェアハウスは非常に貴重なツールになり得ます。 データウェアハウスは、関連するすべてのデータを1か所にまとめてユーザーに提供することで、ユーザーが大量の情報から洞察を分析および抽出して、組織の将来についてより適切な意思決定を行えるようにします。 あなたかどうか
データウェアハウスのライフサイクルの一般的な段階
データウェアハウスのライフサイクルは、データウェアハウスを設計、構築、および保守するプロセスです。
1.データ要件の収集
データウェアハウスライフサイクルの最初のステップは、利害関係者からデータ要件を収集することです。 これは、データウェアハウスがビジネスのニーズを満たすことを保証するのに役立ちます。
2.データモデリング
次のステップは、異なるデータ間の関係を表すデータモデルを作成することです。 この手順は、データウェアハウスがデータを効率的に保存および取得できるようにするために重要です。
3.ETL開発
3番目のステップは、データウェアハウスに運用システムからのデータを取り込むETL（抽出、変換、読み込み）プロセスを開発することです。
4.データウェアハウスのテスト
データウェアハウスが構築されたら、それが正しく機能していることを確認するためにそれをテストすることが重要です。
5.データウェアハウスの導入
最後のステップは、データウェアハウスを展開し、ユーザーが利用できるようにすることです。
データウェアハウスのライフサイクルは反復的なプロセスであり、1回限りのイベントではないことを意味します。 ビジネスニーズの変化に応じて、データウェアハウスを更新する必要があります。 データウェアハウスを定期的に確認し、必要に応じて変更を加えて、データウェアハウスを最新かつ適切な状態に保つことが重要です。
データウェアハウスのライフサイクルは、データウェアハウスイニシアチブの重要な部分です。 このプロセスに従うことで、組織はデータウェアハウスが確実に満たされるようにすることができます。
データウェアハウスのコンポーネント
データウェアハウスの主なコンポーネントには、データ自体と、このデータの管理と分析に使用されるツールとテクノロジーが含まれます。 いくつかの主要なコンポーネントには、次のものが含まれます
1.データソース
データウェアハウスは通常、ビジネスシステム、オンラインプラットフォーム、外部データフィードなど、さまざまなソースから情報を取得します。
2.データストレージ
データウェアハウスは、大量の構造化データと非構造化データを整理された方法で保存するため、データにすばやく効率的にアクセスして分析できます。
3.データ管理ツール
データウェアハウスは、ETL（抽出、変換、読み込み）ソフトウェアやデータ視覚化ツールなど、データを管理および操作するための専用ツールを使用することがよくあります。
4.データ分析ツール
データウェアハウスには通常、機械学習アルゴリズムやビジネスインテリジェンスソフトウェアなど、データを分析および視覚化するためのテクノロジーも組み込まれています。
データウェアハウスは、会社の運営に関する豊富な情報と洞察を提供し、より適切な判断を下すのに役立ちます。 データウェアハウスは、他のビジネスツールと同様に、さまざまな目的に使用できます。
それはあなたの事業運営への有用な洞察を得たり、より多くの情報に基づいた決定を与えるのに役立つかもしれません。 データウェアハウスは、多数のソースからのデータを組み合わせ、専用のソフトウェアを使用してこのデータを魅力的な方法で分析および提示することにより、企業が活動に対する重要な洞察を得て、より賢明な意思決定を行うのに役立つ可能性があります。
データウェアハウスアーキテクチャ
データウェアハウスは、意思決定をサポートするように設計されたデータベースです。 これは、ビジネスユーザーが質問に答えたり、意思決定を行ったりするために使用できる情報の一元化されたリポジトリです。 データウェアハウスは通常、Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2などのリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）を使用して構築されます。
データウェアハウスには通常、データをファクトテーブルとディメンションテーブルに編成するデータモデルの一種であるスタースキーマがあります。 ファクトテーブルにはデータ自体が含まれ、ディメンションテーブルはデータに関する追加のコンテキストを提供します。 たとえば、ファクトテーブルには販売データが含まれ、ディメンションテーブルには顧客データが含まれる場合があります。
データウェアハウスは、シングルティア、マルチティア、またはクラウドベースの3つのアーキテクチャのいずれかを使用して展開できます。 単一層のデータウェアハウスは単一のサーバー上に存在し、大量のデータを処理するために大規模なハードウェアリソースを必要とする場合があります。
多層データウェアハウスはよりスケーラブルですが、通常、専用のデータベース管理ツールを使用する必要があります。 クラウドデータウェアハウスは、ホストされたアーキテクチャにより柔軟性とスケーラビリティが向上しますが、他のアプローチよりもコストがかかる可能性があります。
データウェアハウスに選択するアーキテクチャに関係なく、データウェアハウスがビジネスのニーズを確実に満たすように、展開を慎重に計画することが重要です。 注意深い計画と定期的なメンテナンスにより、効率的で効果的なデータウェアハウスを構築できます。これは、今後何年にもわたってより適切な意思決定を行うのに役立ちます。
データウェアハウジングの仕組み
データウェアハウジングは、複数のソースから中央の場所にデータをプルすることで機能します。 次に、このデータはクレンジングされ、変換されて、データウェアハウスにロードされます。 データウェアハウスは、ETL（抽出、変換、読み込み）ソフトウェア、データ視覚化ツール、機械学習アルゴリズムなど、さまざまなテクノロジーを使用してデータを管理および分析します。
データがデータウェアハウスに保存されると、ビジネスユーザーはビジネスインテリジェンスソフトウェアを使用してデータにアクセスして分析できます。 このソフトウェアを使用すると、ユーザーはレポート、ダッシュボード、および視覚化を作成して、ビジネスオペレーションに関する洞察を得ることができます。 データウェアハウスは、履歴データを使用して傾向とパターンを特定することにより、予測分析と予測をサポートするためにも使用できます。
データウェアハウスの進化—データ分析からAIおよび機械学習まで
データウェアハウジングの進化は、テクノロジーの進歩とビジネスニーズの高まりによって推進されてきました。 データウェアハウスは、データを分析および視覚化するためのシンプルなツールとして始まりましたが、その後、より高度な予測分析、人工知能（AI）、および機械学習をサポートするように進化しました。
データウェアハウジングの最も初期の形式の1つはスタースキーマとして知られており、標準のデータベースソフトウェアを使用して簡単にアクセスおよび分析できる明確に定義されたテーブルにデータを編成しました。 ETLソフトウェアやデータ視覚化ツールなどの強力な分析ツールの出現により、企業はデータウェアハウスからより深い洞察を得ることができました。
ビッグデータが普及するにつれて、データウェアハウスも進化し、機械学習アルゴリズムなどの新しいテクノロジーが組み込まれました。 これらのアルゴリズムにより、企業はデータのパターンと傾向を自動的に識別できるため、将来の結果を簡単に予測できます。 データウェアハウスもより柔軟になり、企業が必要に応じて展開を拡張できるクラウドベースのアーキテクチャが導入されました。
データウェアハウジングの将来は、ビッグデータの継続的な成長とAIおよび機械学習の採用の増加によって推進される可能性があります。 データウェアハウスは、これらの変化に対応するために進化を続ける必要があり、新しいテクノロジーや機能が出現したときにそれを取り入れます。
データマイニング
データマイニングアルゴリズムは通常、データウェアハウスの分析に使用されます。 これらのアルゴリズムは、予測または推奨を行うために使用できるデータのパターンを検索します。 たとえば、データマイニングアルゴリズムを使用して、解約する可能性のある顧客を特定したり、購入履歴に基づいて顧客に製品を推奨したりできます。
データマイニングは、大規模なデータセットから貴重な情報を抽出するプロセスです。 データウェアハウスは、洞察を得るためにマイニングできる大量のデータを含んでいるため、データマイニングによく使用されます。 データマイニングを使用して、データのパターンと傾向を見つけ、それを使用して将来のイベントに関する予測を行うことができます。
データウェアハウジングとデータベース
データウェアハウジングシステムとデータベース管理システムには多くの類似点がありますが、いくつかの重要な違いもあります。 データウェアハウスは通常、従来のデータベースよりもはるかに大量のデータを格納するため、分析やレポートの目的により適しています。 データウェアハウスも長期保存用に設計される傾向がありますが、データベースはパフォーマンスと高速アクセス時間のために最適化されることがよくあります。
データウェアハウスとデータベース管理システムのもう1つの違いは、データベースは通常、単一のアプリケーションまたはユースケースをサポートしますが、データウェアハウスには複数のソースからのデータが含まれる場合があることです。 データウェアハウスは、ETLプロセス、視覚化ツール、予測分析アルゴリズム、機械学習モデルなど、さまざまな種類の分析もサポートできます。
データウェアハウスの長所と短所
利点
- データウェアハウスを使用すると、大量のデータの傾向を簡単に追跡および分析できます。
- データウェアハウスは、複数のソースからのデータを一元化することで、企業が業務に関する貴重な洞察を得て、改善すべき領域を特定するのに役立ちます。
- 適切なツールとアクセス制御を導入することで、データウェアハウスは企業のデータに一定レベルのセキュリティとプライバシーを提供できます。
- データウェアハウスは、最前線の労働者から上級管理職まで、組織のすべてのレベルでの意思決定をサポートするために使用できます。
短所
- データウェアハウスは、特に頻繁な更新が必要な場合、構築と保守にコストがかかる可能性があります。
- データウェアハウス内のデータは、リアルタイムの意思決定をサポートするのに十分なタイムリーではない場合があります。
- データウェアハウスは、セットアップと管理が複雑になる可能性があり、専門的なスキルと知識が必要になります。
- データソースの品質によっては、データウェアハウス内のデータが正確または完全でない場合があります。
クラウドデータウェアハウスとは何ですか？
クラウドデータウェアハウスは、従来のデータウェアハウスと同じ利点の多くを提供すると同時に、いくつかの重要な課題に対処する新しいタイプのデータウェアハウスです。 これらの長所と短所には、パフォーマンスの高速化、スケーラビリティの向上、セキュリティとプライバシーの向上、管理とセットアップの容易化、データの正確性または完全性の向上などがあります。 ただし、クラウドデータウェアハウスは従来のデータウェアハウスよりも高価になる可能性があり、すべてのビジネスに適しているとは限りません。
クラウドデータウェアハウスがビジネスに適しているかどうかを判断するときは、特定のニーズと目的を考慮することが重要です。 高速でスケーラブルで使いやすいデータウェアハウスソリューションをお探しの場合は、クラウドデータウェアハウスが適しています。 ただし、コストやデータ品質が心配な場合は、従来のデータウェアハウスの方が適している可能性があります。
最新のデータウェアハウスとは何ですか？
最新のデータウェアハウスは、大量のデータを迅速かつ効果的に分析する必要がある企業にとって強力なツールです。 これは、パフォーマンスの高速化、スケーラビリティの向上、セキュリティとプライバシーの向上、管理とセットアップの容易化、データの正確性または完全性の向上など、従来のデータウェアハウスと同じ利点の多くを提供します。 ただし、ビッグデータやクラウドコンピューティングなどの革新的な新技術も組み込まれており、さらに強力な洞察を提供します。
ビジネスデータウェアハウスの設計
ビジネスデータウェアハウスは、ビジネスの意思決定のニーズをサポートするように設計されたデータウェアハウスの一種です。 これには、組織の運用システムとトランザクションシステム、および外部データソースからのすべてのデータが含まれます。 次に、このデータは、傾向の追跡と分析を容易にする方法で編成および構造化されます。
エンタープライズデータウェアハウスシステム
エンタープライズデータウェアハウスは、組織全体の意思決定のニーズをサポートするデータの一元化されたリポジトリです。 これには通常、すべてのビジネスユニットのデータだけでなく、顧客関係管理システムやサプライチェーン管理システムなどの他の主要なデータソースも含まれます。 エンタープライズデータウェアハウスは、この貴重な情報へのアクセスを1つの場所で提供することにより、組織がより適切で情報に基づいた意思決定を行えるようにします。
結論！
データウェアハウスは、大量のデータを追跡および分析する必要がある企業にとって貴重なツールです。 これらは、セキュリティとプライバシーの向上、管理とセットアップの容易さ、より正確または完全なデータなど、多くの利点を提供します。
ただし、構築と保守にコストがかかる可能性もあり、すべてのビジネスに適しているとは限りません。 データウェアハウスがビジネスに適しているかどうかを判断するときは、特定のニーズと目的を考慮することが重要です。