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
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
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!

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
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
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。

PR