データウェアハウス（DWH）は、企業における業務上の取引記録やデータを時系列で保管するデータベースを指します。
このシステムは、情報を集約し、分析するための重要な役割を果たします。
本記事では、データウェアハウスの定義、構成要素、関連技術、さらにデータマートやデータレイクとの違いについて詳しく解説します。
データウェアハウスの基本概念
データウェアハウスの定義
データウェアハウスとは、企業内で発生する様々な取引データを蓄積し、管理するためのデータベースシステムです。
単にデータを保存するだけでなく、組織内の異なる情報システムやデータベースからデータを集め、統合して整理します。
これにより、データを同じ意味で横断的に扱えるようになります。
ETLツールの役割
データの収集、変換、統合を行う専門的なツールがETLツール（Extract, Transform, Load）です。
このツールは、データを効率的に処理し、分析可能な形式に整えるために不可欠です。
データは発生した時系列で記録され、過去のデータを参照するために更新や削除は行われません。
データウェアハウスの利用方法
分析と意思決定支援
蓄積されたデータは、OLAP（Online Analytical Processing）やBIツール（Business Intelligence）を用いて抽出、集計、解析されます。
このプロセスにより、企業は過去のデータに基づいた計画立案や意思決定を行うことが可能となります。
データマートとの関係
データウェアハウスから特定の部門や用途に応じて必要なデータを抽出し、集計したデータベースをデータマートと呼びます。
小規模なシステムでは、データウェアハウスを構築せずにデータマートのみを使用することもあります。
データレイクとの違い
データの構造と管理方法
データウェアハウスは主に構造化データを扱いますが、データレイクは非構造化データも含む多様なデータを一元管理するシステムです。
データレイクは文書ファイルやソーシャルメディアの書き込みなど、形式が整っていないデータを扱うため、企業のデータ管理の幅を広げる役割を担っています。
まとめ
この記事では、データウェアハウス（DWH）の定義、重要性、及び関連する技術について解説しました。
データウェアハウスは企業のデータ分析を支える基盤であり、効率的な意思決定に貢献します。
データマートやデータレイクとの関係を理解することで、データ管理の全体像がより明確になります。
データウェアハウスの活用を通じて、企業は競争力を高めることができるでしょう。