データウェアハウスとは?データウェアハウス(DWH)の意味を丁寧に解説

マーケティングの用語、データウェアハウス(DWH)の意味を解説していきます。

データウェアハウスとは
時系列に蓄積されているデータの集まりの中から
それぞれの項目ごとの間に存在する関連性を
分析するシステムを指すマーケティングの用語です。

データウェアハウスを利用することによって
単純な時系列などでの集計では
明らかにすることができなかった関連性などを洗い出し、
新しい情報・データを導き出すことができます。

データウェアハウス(DWH)は時系列に蓄積したデータの関連性を分析するためのシステム

データウェアハウスとはデータを時系列に保管し、
さらにその時系列に保管したデータ同士の中に
関連性などはあるのかどうかを分析するためのシステムです。

時系列にデータを並べただけでは分からない関連性を分析することで
これまでは見いだすことができなかった関連性、
また新しい情報などを見つけ出し、
マーケティングやビジネス戦略の構築に
役立てていくのがデータウェアハウスというシステムです。

データを保管するためのシステムには
データベースがありますが、
データウェアハウスはデータベースとは異なるシステムです。

データウェアハウス(DWH)と一般的なデータベース

データウェアハウスもデータベースも
膨大なデータを保管するためのシステムという点では共通しています。

しかし、データウェアハウスとデータベースは
利用する目的も異なっていて、別のものになります。

データウェアハウスと一般的なデータベース:一般的なデータベースの特徴

一般的なデータベースは、
マーケティングや何かしらのプロジェクトなど
企業活動(ビジネス)において現在進行形のデータを格納し、
必要に応じて即座に取り出せるようにするためのシステムです。

つまり、一般的なデータベースで必要になるのは
現在のビジネスにおいて利用されてるデータのみなので、
必要のなくなった古いデータに関しては
容量・処理速度の品質を保つためにも
一定期間経過後に削除されていきます。

ビジネスにおける業務を円滑に進めていくことが
一般的なデータベースにおける目的になるのです。

データウェアハウスと一般的なデータベース:データウェアハウスの特徴

データウェアハウスの大きな特徴として、
「時系列に保管する」という特徴があります。

そのため、データウェアハウスの場合、
一般的なデータベースが現在進行形で利用されるデータを
格納するためのシステムであるのに対し、
現在は使わない、過去の膨大なデータを
時系列に保管していくのがデータウェアハウスとなります。

さらに、時系列に保管されているデータについて
その関連性を分析することによって
新しい情報・データを見いだしていくことができます。

データウェアハウスの4つの定義

データウェアハウスのシステムは
4つの定義を満たしている必要があります。

つまり、次の4つの定義を満たすことによって
データウェアハウスと呼ぶことができるシステムになるのです。

データウェアハウスの定義1:内容別に保管する

データウェアハウスでは目的別にデータを保管するのではなく、
データの内容別に保管することになります。

たとえば、目的別に保管するというのは
利用者のニーズに合わせて書籍を陳列する本屋・書店であり、
図書館の場合には、純粋に書籍の内容で分類を行います。

データウェアハウスはこの書籍の例で言う、
後者の図書館になるのです。

データウェアハウスの定義2:企業全体のデータを統合する

データウェアハウスには企業全体の様々なデータが集まります。

そのため、部署によってデータに付いているラベルが異なっている場合があり、
データが統合されていない可能性が出てきます。

たとえば、取引先の会社に関するデータが
部署によっては「顧客」、他の部署では「取引先」など、
異なっていては別のデータとして保管されてしまいます。

企業全体のデータが統一されていることが
データウェアハウスの条件となります。

データウェアハウスの定義3:データが時系列である

データウェアハウスは過去のデータ、ということが
重要なポイントのひとつになります。

そのため、現在のデータの状況だけでなく、
過去の履歴が記録されていて
それを時系列に見ることができるのもデータウェアハウスの
重要な定義のひとつとなります。

データウェアハウスの定義4:データが消去されないこと

データウェアハウスは過去の膨大なデータを保管することで
その後の業務に活かしていくことが目的になります。

そのため、原則的にデータを消去したり、、
上書きして更新する必要がありません。

データ容量や使用頻度にもよりますが、
基本的にデータウェアハウスのデータは削除せずに
膨大なデータを保管していくことになります。

まとめ:データウェアハウス(DWH)

ビッグデータを扱うことがあたり前になった現在では
企業における膨大な情報を蓄積し、
分析することができるデータウェアハウスを
設計・構築することで、
過去の膨大なデータを利用できるようにすることが需要になります。

単にデータを引き出しやすい保管場所としての
データベースの他にも、
データウェアハウスが企業にとって
重要なシステムとなってくるのです。

以上が、マーケティングの用語、データウェアハウス(DWH)の意味になります。

ぜひ、参考にしてください。

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もちろんスーパーで野菜と肉買って一人鍋とかする日もあります。
学生時代は牛丼屋の松屋でもバイトしてた食いしん坊な男です。

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