​データウェアハウス（DWH）

企業が意思決定をするために、さまざまなデータを集めて整理・保存する大きなデータの倉庫のこと　　　　　　　　　　　　　　

簡単な説明

データウェアハウス（DWH）ってのは、ざっくり言うと「会社のいろんなデータをまとめてぶち込んで、あとで分析しやすくするデータの倉庫」だよ。
売上とか在庫とかバラバラにあるデータを一か所に集めて、グラフとかで見れるようにするの。
社長とか偉い人が「この先どうする？」って考えるときにめっちゃ役立つんだよね。

由来

データウェアハウスの概念は、1980年代後半にIBMのバリー・デブリンとポール・マーフィーによって提唱されました。​その後、1990年代にビル・インモンが「データウェアハウスは、主題指向、統合性、時系列性、非可変性を持つデータの集合体であり、意思決定支援のために設計されている」と定義しました 。​

具体的な説明

データウェアハウス（DWH）は、企業内のさまざまなシステムやアプリ、クラウドサービスなどから定期的にデータを取得し、時系列に蓄積していくデータサーバーです。​意思決定者やデータアナリストがアクセスして、業務横断的にデータ活用できる環境を構築します 。

企業は日々、販売、在庫、顧客情報など多くのデータを扱っています。​これらのデータは異なるシステムに分散しており、そのままでは全体を把握するのが難しいです。​データウェアハウスは、これらのデータを一箇所に集め、整理・統合して保存します。​これにより、経営者や分析担当者は、過去の売上推移や顧客の購買傾向などを簡単に分析でき、より良い意思決定が可能になります。​

データウェアハウスは、主題指向、統合性、時系列性、非可変性の4つの特性を持つデータベースです。​主題指向とは、特定の業務分野（例：販売、在庫）に焦点を当ててデータを整理することです。​統合性は、異なるソースからのデータを一貫性のある形式で統合することを指します。​時系列性は、データが時間の経過とともに蓄積され、過去の情報を保持することを意味します。​非可変性は、一度保存されたデータが変更されず、読み取り専用であることを示します。​これらの特性により、データウェアハウスはビジネスインテリジェンスやデータ分析の基盤として機能します 。

実際の企業での導入事例として、ある小売業者がデータウェアハウスを導入し、販売データと在庫データを統合しました。​これにより、商品の売れ行きと在庫状況をリアルタイムで把握できるようになり、在庫切れや過剰在庫を減らすことができました。​結果として、売上の向上とコスト削減を実現しました。

例文

「私たちの会社では、データウェアハウスを使って、過去5年間の売上データを分析し、次のキャンペーン戦略を立てています。」

疑問

Q1: データウェアハウスと通常のデータベースの違いは何ですか？

A1: 通常のデータベースは日々の業務処理（例：注文処理）を目的としていますが、データウェアハウスは過去のデータを蓄積し、分析や意思決定を支援するために設計されています。

Q2: データウェアハウスに保存されたデータは更新されますか？

A2: 一般的に、データウェアハウスのデータは非可変性を持ち、一度保存されたデータは更新されず、読み取り専用です。​

Q3: データウェアハウスはどのような業種で利用されていますか？

A3: 小売業、金融業、医療業など、データ分析を必要とする多くの業種で利用されています。​

Q4: データウェアハウスの構築にはどのような技術が使われますか？

A4: ETL（抽出、変換、ロード）プロセスやデータモデリング技術、BIツールなどが使用されます。​

Q5: クラウド型のデータウェアハウスとは何ですか？

A5: クラウド型のデータウェアハウスは、インターネット経由で提供されるサービスで、オンプレミスの設備を持たずにデータの保存・分析が可能です。

理解度を確認する問題

データウェアハウスの特徴として適切なものはどれか。

ア. データは頻繁に更新されることが前提である
イ. 日々の業務処理の効率化を目的としている
ウ. 分析・意思決定支援のために設計されている
エ. 同じデータが複数回書き込まれることが基本である

正解： ウ. 分析・意思決定支援のために設計されている

関連論文や参考URL

Building the Data Warehouse（著者：W.H. Inmon）

解説： この論文では、データウェアハウスの基本的な設計原則（主題指向・統合性・時系列性・非可変性）について体系的に解説されています。ビジネスにおける分析業務を支えるためには、運用システムとは別に分析に特化した構造が必要であると述べられており、今のビジネスインテリジェンスの基礎となる考え方です。

結果： データウェアハウスは企業の意思決定の質とスピードを飛躍的に高め、特に大規模データを扱う企業においてその効果が顕著であることが実証されました。

まとめ

データウェアハウス（DWH）は、企業内のさまざまなシステムからデータを集めて一箇所に保存する「データの倉庫」です。
保存されたデータは時系列で整理されており、分析や経営判断に使われます。
一度保存されたデータは基本的に変更されず、読み取り専用で活用されます。