データウェアハウスとデータマートの違いを比較【前編】
いまさら聞けない「データウェアハウス」の基礎 何ができるのか？
データ活用の要となるシステムが「データウェアハウス」だ。どのような役割やメリットを持つのか。データウェアハウスの基本的な特徴を整理する。
筆者がIT分野で働き始めた頃、自社のデータを他者と共有するという考え方も、データが企業にもたらす価値を理解するという考え方もなかった。IT部門は日常業務に重点を置くアプリケーションを設計、管理することが仕事だった。意思決定を支援するレポートやアプリケーションはあったものの、「あれば便利」といった程度の位置付けでしかなかった。
データウェアハウスとは
業務部門はさまざまなレポートを作成するようになるにつれ、自社で収集したデータに、意思決定に役立つ戦略的価値があることに気付き出した。さまざまな部門のデータストアが企業資産となり、自社に利益をもたらすことに気付いたIT部門は、データを収集して標準化し、「データウェアハウス」（DWH）に格納し始めた。それが「データマート」の源流だ。
データウェアハウスとデータマートは、どちらも大量のデータを取り込んで格納し、データ処理を容易にする仕組みを持つ。だが両者には異なる点がある。定義と比較に際する問題は、データウェアハウスとデータマートを分類する基準がやや曖昧なことだ。
さまざまなデータソースから得た、大量のデータを保有する業務別のシステムがあるとする。このシステムは、意思決定に役立つデータを各部門に提供する点ではデータマートの基準を満たす。一方で規模や詳細度の観点から考えるとデータウェアハウスに分類することもできる。
データウェアハウスは、全社的なデータを集約する集中管理型リポジトリだ。企業がデータを基にした意思決定を下せるようにすることを目的とする。最高責任者クラスの管理職から各業務部門まで、多様な人がエンドユーザーになる。
企業が収集するほとんどのデータは、データウェアハウスに格納する対象になり得る。データウェアハウス管理者は一般的に、データ取得元になる可能性のあるデータソースを特定して評価するために、高度な分析を実行する必要がある。
データウェアハウスは、複数の業務分野にわたって関係性を持つ取引先のデータを保有する。それらの取引先との俯瞰（ふかん）的な関わり合い方を観察できるようになることは、データウェアハウスの主なメリットだ。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
技術文書・技術解説
[Jamf Japan 合同会社] MDMだけでモバイルセキュリティは十分？ 不足する対策を16項目でチェック -
事例
[Wrike Japan 株式会社] 世界的な家電メーカーが実践する「クリエイティブプロセス効率化」の方法とは？ -
事例
[Wrike Japan 株式会社] 世界的テクノロジー企業に学ぶ、プロセス標準化とプロジェクト納品自動化の秘訣 -
事例
[Wrike Japan 株式会社] ソニー・ピクチャーズ テレビジョンに学ぶ、次世代サービスデリバリーのヒント -
事例
[Wrike Japan 株式会社] ソミック石川に学ぶ、ICT浸透後に直面した「工数管理」の課題と解決策
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
2
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4％
-
3
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
4
HDDではもう限界？ AIのGPU待機時間を解消する「大容量SSD」の条件
-
5
「高すぎるGPU」を捨てAI推論をCPUへ Armが示す電力とコストの現実解
-
6
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
7
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
8
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
9
Anthropicが明かす AIは入力データを「どこまで覚えているのか」
-
10
膨らむAIコストに歯止め GitHubのマルチモデルルーターは何が違うのか
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
5回聞くだけじゃ足りない？ トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か？ 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
マンガで解説：「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
7
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
8
情報セキュリティ対策早分かりガイド：25の自社診断で弱点と解決策を理解
-
9
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは？
-
10
AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー