DWH（データウェアハウス）とは | DB、BI、データマートとの違い
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DWH（データウェアハウス）とは
DWH（データウェアハウス）とは、直訳すると「データの倉庫」となり、データを保管しておくDB（データベース）のことを指します。DWH内のデータは分析しやすい形にまとめられており、BIツールをはじめとしたツールと直接連携するより、扱いやすい状態で分析可能。
企業によっては、DBとDWHの間に暫定的にデータを集約するためのデータレイクを導入するケースもあります。DWHを取り囲む分析の一連の流れは次のとおりです。
DWHとDB（データベース）との違い
DWHとDBの違いは、上図のように保存されているデータが異なる点です。
DBは、ERPや基幹システムに蓄積されている生のデータです。それに対しDWHは、ETLにて分析に必要なデータが整形された状態で格納されています。
たとえば、AWSのDBには生データを保存しているものの、データを整形していなければデータ分析は困難です。そこでAmazon RedshiftにてDWHを活用してデータ分析します。
DWHとデータレイクの違い
DWHとデータレイクの違いは、保存されているデータが異なることです。
データレイクは各方面に分散していたデータを一か所にとりまとめたものですが、DWHはデータレイクのデータを分析時に扱いやすいよう整えたものです。
DWHとデータマートの違い
DWHとデータマートの違いは、必要なデータとして切り出されているか否かです。
DWHはDBやデータレイクから整えたデータを蓄積しています。一方データマートは、DWHに蓄えられたデータをさらに使いやすいよう個別事象にあわせてカスタマイズして保存しています。
DWHとBIの違い
DWHとBIの違いは、データを貯めるのと分析するという違いがあります。
DWHはDBやデータマートのようにデータを蓄積しておくためのものです。それに対しBIは、DWHなどに貯められたデータを分析するためのツールです。
より詳しいDWHとBIの違いについては次の記事をチェックしてください。
DWHとETLの違い
ETLとは「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（書き出し）」の頭文字を取った略語でデータレイクやDWHにデータを整形して格納する作業を指します。
DWHはETLは異なる概念ですが、DWHを活用する際はETLが必要になります。
DHWの機能
サブジェクトごとに整理できる
DHWでは「商品」や「顧客」などのサブジェクトで整理・格納されており、サブジェクトごとに分解・分析ができます。データソースに左右されず一つのデータとして大規模なデータ分析ができるのは大きなメリットといえるでしょう。
重複排除
DHWでは複数のデータソースから情報収集しますが、その際重複したデータを排除できます。表記ゆれによっておこる重複にも対応しており、さまざまな観点から重複排除・整理を行います。
時系列整理
DHWでは過去から現在に至るまで時系列でデータを整理・格納します。包括的なデータ分析をするためで、さまざまな観点からの分析が可能です。
DWHのメリット
値がわかりやすい
DWHのメリットの一つに、蓄積されているデータの中身を理解しやすい点があげられます。
DWHにはETLの完了したデータがたまっていくため、必要なデータが必要な形でまとまっています。0と1で判別がつかない、というように不必要に冗長なデータのない点が強みです。
データを集約できる
DWHは、Extractする段階でデータを集約しているのがメリットです。
こちらにおいてもETLにおいて処理していることがプラスに働いています。多方面に存在しているDBをDWHへまとめることで分析をする際にデータの在り処を探さずに済みます。
用途を制限されづらい
DWHはデータマートと異なり、分析の用途を制限されづらい点が強みです。
DWHは必要なデータを最小公倍数の要領で集めるため、分析に用いるデータが抜け落ちるのを避けられます。反対に、データマートには分析にフォーカスして目的以外のデータを削ぎ落としてしまう欠点が存在します。
DWHでデータ分析を促進しよう
DWHは過去のデータを順次記録していくので、時系列で保存できる特徴があります。そのため基幹系業務システムなどでは見落としがちな、重要なデータを見つけられる可能性があります。
そのようなDWHを活用し、ビジネスに活用していきましょう。DWHの実際に使用されているシステムは次の記事で紹介しています。
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