データウェアハウスとは？
意味・定義
データウェアハウス（DWH）は、企業や組織が必要とするデータを整理し、分析に適した形で蓄積するためのシステムです。異なるデータソースからの情報を統合し、データの一貫性を保ちながら、迅速にアクセスできるようにします。これにより、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを使用して、データの分析やレポーティングが容易になります。
目的・背景
データウェアハウスは、企業が膨大なデータを効率的に管理し、意思決定を支援するために必要です。多くの企業は、異なるシステムからのデータを利用しており、それぞれのデータ形式や構造が異なるため、分析が困難です。データウェアハウスは、これらのデータを統合し、整形することで、分析を容易にし、ビジネスの戦略的な意思決定をサポートします。
使い方・具体例
- 売上データを月ごとに集計し、トレンド分析を行うことで、販売戦略を見直す。
- 顧客データを統合し、セグメンテーションを行うことで、ターゲットマーケティングを実施する。
- 在庫データをリアルタイムで更新し、需給予測を行うことで、効率的な在庫管理を実現する。
- 複数のデータソースからの情報を組み合わせて、業務プロセスのボトルネックを特定する。
- 定期的なレポート作成を自動化し、経営陣に迅速な情報提供を行う。
関連用語
まとめ
- データウェアハウスは、データを整理し分析しやすい形で蓄積するシステムである。
- 異なるデータソースを統合することで、分析の効率を向上させる。
- 売上や顧客情報など、様々なデータを活用してビジネスの意思決定を支援する。
現場メモ
データウェアハウスの導入時には、データの整合性や品質管理が重要です。異なるデータソースからの情報を統合する際に、データの不一致や欠損が発生することがあります。これを防ぐためには、事前にデータのクレンジングや標準化を行うことが求められます。