データウェアハウスとは
データウェアハウス（Data Warehouse: DWH）とは、企業内の複数のソースシステムからデータを収集・統合し、分析や意思決定に活用するために設計された大規模なデータ格納システムです。ビル・インモンが1990年代に提唱した概念で、ビジネスインテリジェンスの基盤となります。
| ひとことで言うと | 分析のために、社内各システムのデータを統合して整理して貯めておく基盤。 |
|---|---|
| どこで使う | 経営ダッシュボード、全社KPIの集計、部門横断の分析。 |
| 注意点 | 構造を決めてから入れるため、要件定義に時間がかかる。 |
データウェアハウスの特徴
DWHは主題指向（特定のビジネステーマ別にデータを整理）、統合性（複数ソースのデータを統一的なフォーマットで格納）、時系列性（時間軸に沿ったデータの履歴を保持）、非揮発性（一度格納されたデータは更新・削除されず蓄積される）の4つの特徴を持ちます。
1各業務システム販売・在庫・会計
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2ETLで統合形式をそろえて取り込む
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3DWHに蓄積分析しやすい構造で保存
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4データマートへ部門別に切り出す
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5BIで可視化経営判断に使う
DWHのアーキテクチャ
DWHのアーキテクチャには、キンボール方式（ディメンショナルモデリング、スター/スノーフレークスキーマ）とインモン方式（正規化されたエンタープライズDWH）があります。クラウドDWH（BigQuery、Snowflake、Redshift）の登場により、構築・運用の柔軟性が大幅に向上しています。
データウェアハウスの役割
DWHはBI（ビジネスインテリジェンス）ツールやダッシュボードと連携し、経営レポート、パフォーマンス分析、トレンド分析などを支援します。データマートやデータレイクと組み合わせた現代的なデータアーキテクチャの中核として機能しています。