DWH - データウェアハウス
データウェアハウス（DWH、Data Warehouse）とは、組織が大量のデータを統合、保存、分析するためのシステムまたはデータベースを指します。データウェアハウスは、複数の異なるソースからデータを収集し、ビジネスインテリジェンス（BI）やデータ分析のために最適化された形で保存します。これにより、組織はデータに基づいた意思決定を迅速かつ効果的に行うことができます。
データウェアハウスの主な特徴
データ統合:
さまざまなソース（例：トランザクションデータベース、CRMシステム、外部データソース）からデータを収集し、一元的に保存します。
データのクレンジングと変換:
データウェアハウスに取り込む前に、データをクレンジング（不要なデータやエラーの修正）し、分析に適した形式に変換します。
履歴データの保存:
時系列データを含む履歴データを保存することで、長期間にわたるデータ分析を可能にします。
高いクエリパフォーマンス:
データウェアハウスは、複雑なクエリを高速に実行できるように設計されています。インデックスや分割、データキューブなどの技術を用いてパフォーマンスを最適化します。
データウェアハウスの構成要素
ETLプロセス（Extract, Transform, Load）:
抽出（Extract）
: ソースシステムからデータを抽出します。
変換（Transform）
: データをクレンジングし、分析に適した形式に変換します。
ロード（Load）
: 変換されたデータをデータウェアハウスにロードします。
データストレージ:
データを保存する物理的またはクラウドベースのストレージシステム。データベース管理システム（DBMS）を利用します。
データマート:
特定の部門や機能に特化したデータサブセットを保存する小規模なデータウェアハウス。データ分析をより効率的に行うために使用されます。
OLAP（Online Analytical Processing）:
データ分析を行うための技術。多次元データモデルを用いて、複雑なクエリやデータ分析を迅速に実行します。
データウェアハウスの利点
意思決定の迅速化:
組織全体のデータを一元管理することで、意思決定に必要な情報を迅速に取得できます。
データ品質の向上:
データのクレンジングと統合により、データ品質が向上し、信頼性の高い分析が可能になります。
過去のデータの分析:
履歴データを保存することで、過去のトレンドやパターンを分析し、将来の予測や計画に役立てることができます。
複雑なクエリの実行:
高性能なクエリ実行環境を提供し、大量のデータを迅速に分析できます。
データウェアハウスの実用例
小売業:
販売データ、在庫データ、顧客データを統合し、売上トレンドや在庫管理、顧客行動の分析を行います。
金融業:
取引データ、顧客データ、リスクデータを統合し、リスク管理、顧客セグメンテーション、パフォーマンス分析を行います。
ヘルスケア:
患者データ、治療データ、医薬品データを統合し、患者ケアの改善、コスト管理、医療トレンドの分析を行います。
製造業:
生産データ、品質管理データ、サプライチェーンデータを統合し、生産効率の向上、品質向上、供給チェーンの最適化を行います。
まとめ
データウェアハウス（DWH）は、組織が大量のデータを統合、保存、分析するための重要なシステムです。高品質なデータを提供し、迅速な意思決定をサポートするために、ETLプロセス、データストレージ、データマート、OLAPなどの技術を活用します。多くの業界で利用されており、ビジネスインテリジェンスやデータ分析に欠かせないツールとなっています。