「データウェアハウス(data warehouse)」とは、企業の意志決定のため、目的別に編成、統合され、なおかつ時系列で削除や更新をしないデータの集合体を指す。具体的には、複数の基幹システムからトランザクションを抽出して、再構成・再蓄積したデータの集合体を意味する。

  • データウェアハウスとは

データウェアハウスとは

「データウェアハウス(data warehouse)」とは、企業の意志決定のため、目的別に編成、統合され、なおかつ時系列で削除や更新をしないデータの集合体を指す。具体的には、複数の基幹システムからトランザクションを抽出して、再構成・再蓄積したデータの集合体を意味する。

データウェアハウス(data warehouse)」とは、企業の意志決定のため、目的別に編成、統合され、なおかつ時系列で削除や更新をしないデータの集合体を指す。具体的には、複数の基幹システムからトランザクションを抽出して、再構成・再蓄積したデータの集合体を意味する。

単純にデータを集めただけのデータベースとの違いは、データベースとして企業の変化に対応する柔軟性があること、組織横断的なデータ共有環境を提供できることなどがポイントになる。

データウェアハウスの定義は、次のとおり。

■データを、主題別に分類する。
データを目的別ではなく、主題別に分類して格納する。

基幹システムの販売実績データを例にとると、基幹システムでは「販売日」「顧客氏名」「住所」「商品コード」といった分類でデータが並ぶが、データウェアハウスでは「顧客」「商品」「店舗」「従業員」「取引」という主題別に分解して格納する。

■企業内におけるあらゆるデータを、論理的に統合する。
複数の業務システムからのデータを物理的に一元化するのではなく、論理的に統合する。

別々の業務システムからデータを取り込む場合、同じ概念、同じ意味のデータが重複することがある。データウェアハウスでは、データの中身を吟味して、データを抽象化した上で、主題ごと整理していく。

■不要なデータを削除しない。更新しない。
各種データ分析を行うには、データの履歴が重要な意味を持つ可能性が高いため、データウェアハウスではデータの更新や消去は行わない。

■時系列を保つ
データウェアハウスは、新しいデータが入ってきた場合でも、古いデータを消さずに過去のデータとして蓄積していく。

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