データウェアハウスとは、企業内の複数のデータソースから抽出されたデータを集約、統合し、分析や報告に利用するために構築されたデータベースです。
データウェアハウスには、以下のような特徴があります。
- 時系列に沿って、定期的にデータが蓄積されます。
- データの統合により、意思決定をサポートするために必要な情報が簡単に取得できるようになります。
- データの冗長性を許容することで、集計や分析が高速に行えます。
- 特定の目的に特化したテーブルの設計により、クエリのレスポンス時間を改善することができます。
データウェアハウスには、以下のような利点があります。
- 企業の業務に必要なデータを効率的に取得できるため、意思決定のスピードが向上します。
- 複数のデータソースを統合することで、データの品質が向上します。
- データの集計や分析を高速に行えるため、業務プロセスの改善に役立ちます。
- スタンダードなレポーティングツールを利用することで、データの可視化や報告を自動化することができます。
しかし、データウェアハウスには以下のような課題があります。
- データの抽出や統合には時間と手間がかかるため、構築には多大なコストがかかることがある。
- データの蓄積が大量になるため、データの保守やバックアップにも多大なコストがかかることがある。
- インフラストラクチャやツールに依存するため、システムの拡張や更新には多大なコストがかかることがある。
データウェアハウスは、企業の意思決定や業務プロセス改善に重要な役割を果たしています。しかし、構築や保守には多大なコストがかかるため、適切なシステム選択やデータ管理が必要です。