データウェアハウスとは、大量のデータを一元的に蓄積し、分析やレポート生成に利用するためのデータベースシステムです。

解説

データウェアハウスは、企業や組織が日々生成する膨大なデータを長期的に保存し、容易にアクセスして分析できるように設計されたデータベースシステムです。通常、データは複数の異なるソースから抽出され、変換されてデータウェアハウスに取り込まれます。

この過程はETL（Extract, Transform, Load）プロセスと呼ばれます。データウェアハウスは、企業が市場のトレンドを把握し、将来の意思決定を最適化するのに役立ちます。例えば、コールセンターにおいては、顧客からの問い合わせデータやオペレーターのパフォーマンスデータをデータウェアハウスに集約することで、サービスの改善点を見出したり、時間帯別の呼出し数の予測を行うことができます。

このように、データウェアハウスは、戦略的なビジネスインテリジェンスの基盤として機能します。

データレイクとの違い

似た言葉に「データレイク」がありますが、データレイクは構造化されていないあらゆる形式のデータをそのまま蓄積することを目的としています。対照的に、データウェアハウスは、分析用に特定の形式で整理されたデータを保存します。

利用シーン

より簡単な説明

データウェアハウスは、学校や会社がたくさんの情報を集めて保管し、あとで調べたりするのに便利な仕組みです。例えば、学校で毎年たくさんの生徒の成績や出欠情報を集めて、そのデータをうまくまとめておくことで、どの先生のクラスが良い成績を出しているかを分析するのに使います。

コールセンターでは、お客さんが電話でどれだけの時間話したかや、どんな質問をしたかなどをここに集めておくと、サービスを良くするための手がかりを見つけられます。

類義語・関連用語

OLAP（オンライン分析処理）、ビジネスインテリジェンス（BI）

読み方・表記

データウェアハウスは、英語で "Data Warehouse" と表現されます。

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