データベース

データウェアハウス

Data Warehouse (DWH)

概要

意思決定支援のために、業務システムから収集・統合した大量のデータを蓄積する基盤。

詳細解説

データウェアハウスは、企業内の複数の業務システムからデータを収集・統合し、分析や意思決定支援に活用するためのデータ基盤である。サブジェクト指向、統合性、時系列性、非更新性の4つの特性を持つ。

業務データベースが日々の取引処理（OLTP）に最適化されているのに対し、DWHは分析処理（OLAP）に最適化されている。部門別に構築される小規模なDWHをデータマートと呼ぶ。

試験対策のポイント

暗記必須：データウェアハウス（DWH）は意思決定支援のため、業務システムから収集・統合した大量データを蓄積する基盤。
頻出ポイント：特徴は「サブジェクト指向・統合・時系列（時間軸を持つ）・不揮発（更新せず蓄積）」。分析用に過去データを保持する。
ひっかけ注意：日常業務の処理（OLTP）用のデータベースと、分析（OLAP）用のDWHは目的が異なる。DWHは特定目的に絞ったデータマートに細分化される。
関連づけ：ETL（抽出・変換・格納）でDWHにデータを取り込み、OLAPやデータマイニングで分析する流れを押さえる。

事例・具体例

小売業では、全店舗のPOSデータをDWHに集約し、商品別・地域別・時間帯別の売上分析を行うことで、品揃えや価格戦略の意思決定に活用している。

提唱者・関連学者

ビル・インモン（Bill Inmon）は「データウェアハウスの父」と呼ばれ、DWHの概念と設計手法を体系化した。