データウェアハウス（Data Warehouse）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

データウェアハウス（Data Warehouse）

データウェアハウス（Data Warehouse）とは、社内のあちこちにあるデータを集め、分析しやすい形に整えて長くためておく仕組みのことです。「データの倉庫」という意味で、略して「DWH」と呼ばれます。販売システム、会計、顧客管理などの情報を同じ形に整えて集めるので、部署をまたいだ集計や過去との比較が楽になります。

データウェアハウス（Data Warehouse）関連用語

データウェアハウス（Data Warehouse）に関連する単語は以下の通りです。

• データレイク加工前のデータをためる場所は？→
• ビッグデータ（Big Data）集めるデータはどれくらい多い？→
• データクリーニング（Data Cleaning）倉庫に入れる前の下ごしらえは？→
• データ分析たまったデータをどう読み解く？→
• データガバナンスデータの管理ルールはどう決める？→
• メタデータデータの説明書きって何？→

データウェアハウス（Data Warehouse）で知っておくと得する有益情報

データウェアハウスは、分析のための倉庫です。導入前に知っておきたい3つの点です。

• 分析向けに整える日々の業務用データベースと違い、集計や比較がしやすい形にします。
• 履歴を残せる過去のデータを保管するので、去年との比較など時間をまたぐ分析ができます。
• 規模より目的全部を集めようとせず、まず見たい指標に必要なデータから始めます。

業務DBとデータウェアハウスの違い

データを集約する必要性チェック

当てはまる項目を数えて、導入の目安にしましょう。

• 部署ごとに別の表で数字を管理している
• 月次の集計を手作業で行っている
• 過去の数字との比較に時間がかかる
• システム間でデータが食い違う
• AIや分析に使いたいデータがある

確認できた数 0 / 5

まずは表計算ソフトの整理で足りるかもしれません。

まず見たい数字を決め、それに必要なデータから集めましょう。

データウェアハウス（Data Warehouse）やさしい解説

データウェアハウスって、ただのデータベースとは違うの？

お店のバックヤードと、売り場の違いに似ています。売り場は今すぐ売る場所で、倉庫は整理して保管し必要なときに取り出す場所です。

日々の処理は業務のデータベース、分析は倉庫と役割を分けます。

仕事に置き換えると、営業は顧客管理、経理は会計ソフトと別々に数字を持っている状態です。月末に経営会議用の資料を作るたび、各部署から集めて手で合わせていませんか。倉庫に集めておけば、同じ数字をいつでも誰でも見られるようになります。

データウェアハウス（Data Warehouse）についてのみんなの疑問

データウェアハウスとデータベースは何が違いますか？

目的が違います。分析向けか、日々の処理向けかの差です。データベースは日々の入力や検索に向き、データウェアハウスは複数の情報を集めて集計や比較をするのに向いています。

中小企業にも必要ですか？

必須ではなく、数字の集計が大変になってから考えれば十分です。データ量が少ないうちは、表計算ソフトやクラウドの簡易ツールで足りることも多いです。部署をまたぐ集計が負担になったら検討しましょう。

導入にはどれくらい費用がかかりますか？

規模と製品によって大きく変わるため、一概には言えません。クラウド型は使った分だけ払う料金体系が多く、小さく始められます。料金は変わるため、各社の最新の情報で見積もりを取りましょう。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

AI関連の用語集（全用語）気になった言葉は、ここからまとめて探せます。用語集を開く →

この記事は役に立ちましたか？

はい、役に立った いまいち

この記事をシェア

X Facebook LINE はてブ URLをコピー

ブログやSNSで紹介していただくときは、このページのURLをそのままお使いください（リンクはご自由にどうぞ）。

このサイトをホーム画面に追加

分からない言葉が出たとき、すぐ開けます。