更新:2025/01/03
データウェアハウスとは?ゆるーくわかりやすく解説


はるか
データウェアハウスって、名前の通りデータの「倉庫」って意味だよね。

ふゅか
そうそう!企業がいろんな情報を整理して蓄積する場所みたいな感じ!英語だとData Warehouseって言うわ!
目次
1. データウェアハウスの要点
データウェアハウスとは・・・
- データを整理して蓄積する
- 英語だと、Data Warehouse
2. データウェアハウスとは?
データウェアハウス(Data Warehouse)は、企業や組織が持つ大量のデータを効率的に蓄積し、分析するためのデータベースです。
2.1. 英語から推測すると
「Data Warehouse」を直訳すると、「データ倉庫」となります。
この言葉は、企業や組織が大量のデータを体系的に整理し、蓄積するための「データを保管する倉庫」のような場所を比喩的に表現しています。
3. データウェアハウスの仕組み
3.1. データの収集
- データウェアハウスは、企業内外のさまざまなデータソース(ERPシステム、CRM、外部マーケットデータなど)から情報を取得します。
3.2. データの保存
- データは一元的に保存され、特定の基準で整理されます。
- 保存形式は、行と列で整理されたリレーショナルデータベースや、カラム型ストレージがよく使われます。
3.3. データの分析と活用
- BIツール(Business Intelligenceツール)やデータマイニングツールを使い、保存されたデータを分析します。
- 分析結果は、経営戦略の立案や業務改善に役立ちます。
4. データウェアハウスとデータレイクの違い
特徴 | データウェアハウス | データレイク |
---|---|---|
データの形式 | 構造化データが中心(表形式) | 構造化・半構造化・非構造化データを含む |
目的 | 分析用 | 保存と多用途活用 |
アクセス性 | 標準化されたデータ、特定ユーザー向け | 多様なデータ、より幅広いユーザー向け |

はるか
データウェアハウスとデータレイク、違い分かる?

ふゅか
もちろん!データウェアハウスは整った「表形式」のデータ中心で、分析が目的。データレイクは、整ってないデータも含めて何でも保存できて、幅広い活用ができるの!
5. データウェアハウスの利点
5.1. 効率的なデータ分析
一元化されたデータにより、データの整合性が確保され、分析がスムーズになります。
5.2. 過去のトレンド把握
長期的なデータを蓄積しているため、過去の動向を分析し、未来を予測する基盤を提供します。
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