データ ウェアハウジングとはタイプ、定義、例

データ ウェアハウジングとは

データ ウェアハウジングとは、データがさまざまなソースから収集され、ビジネスに役立つ洞察を提供するために適切に管理されるプロセスを指します。 データ ウェアハウスのプロセスには、すべてのデータが異種ソースから格納される仮想ウェアハウスが含まれます。

データ ウェアハウスは、あらゆるビジネス インテリジェンス プラットフォームの中核と見なされます。 これは、プラットフォームがウェアハウスからあらゆる種類のデータを抽出するためです。 データ ウェアハウスは、データから有意義な洞察を引き出すのに役立つさまざまなコンポーネントとテクノロジを使用します。 2028 年までに 76 億 9000 万ドルに達すると推定されているデータ ウェアハウジングは、何百万もの企業がデータ駆動型のメリットを享受する方向に進んでいます。

データ ウェアハウスには、組織の運用データベースは含まれていません。 意思決定支援データベースのみを保存します。 また、ストレージのように機能しますが、実際のストレージではありません。 ユーザーが現在および過去の意思決定支援情報にアクセスできるアーキテクチャ フレームワークを作成します。

データ ウェアハウス システム全体は、さまざまなビジネスでさまざまな目的を果たします。 そのため、意思決定支援システム、ビジネス インテリジェンス ソリューション、エグゼクティブ インフォメーション システムなど、さまざまな名前で呼ばれています。

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データ ウェアハウジングとは何かがわかったので、プロセスを管理するすべての側面とその長所と短所を理解することが重要です。

データ ウェアハウスの種類

さまざまな企業がさまざまな種類のデータ ウェアハウスを使用していますが、ほとんどの企業では 3 つの標準データ ウェアハウスが使用されています。 これらの倉庫タイプのいくつかを見てみましょう。

エンタープライズ データ ウェアハウス

エンタープライズ データ ウェアハウスは、企業全体でアクセスが共有される中央ウェアハウスとして機能します。 組織全体のサポートおよび意思決定サービス プロバイダーとして機能します。 データを収集して表示するための一貫した方法を提供します。 さらに、サブジェクトごとにデータを分類し、そのような部門ごとにアクセスを許可することができます。

オペレーショナル データ ストア

OLTP もデータ ウェアハウス システムも組織のレポート要件を満たすことができない場合、ODS とも呼ばれるオペレーショナル データ ストアが必要になります。 ODS のデータ ウェアハウスは継続的に更新されます。 その結果、従業員の記録を保持するなどの日常的なタスクに頻繁に選択されます。

データ市場

データ マートとは、特定の部門、エリア、またはビジネス ユニットを管理するために設計されたデータ ウェアハウスの一部を指します。 企業の各部門には、データが保管される中央リポジトリまたはデータ マートがあります。 ODS は定期的にデータ マートからのデータを格納します。 その後、データは ODS から EDW に送信され、そこで使用および保存されます。 特定の事業部門を管理する倉庫のサブセットとして機能します。

組織のタイプに基づいて、データ ウェアハウスのタイプが決定されます。 データ ウェアハウスの種類とその概念は、新入生向けの技術面接の質問として尋ねることができます。

データウェアハウスの働き

データ ウェアハウスのさまざまな側面が、その動作に関して明らかになります。 これは、すべての情報が複数のデータ ソースから収集される中央リポジトリです。 データがデータ ウェアハウスに流れ込むためのトランザクション システムが配置されています。

データは、そのソースに応じて、構造化、非構造化、または半構造化することができます。 データがウェアハウスに入ると、処理および分析されるため、ユーザーはさまざまなビジネス インテリジェンス ツールを使用してデータを利用できます。 データ ウェアハウスは、複数のソースからのデータがまとめられ、データ マイニングに使用できる単一のデータベースになる場所でもあります。

データ ウェアハウスは、組織が抽出および分析できるすべてのデータのワンストップ宛先になります。 それは、データユーザーの指先ですべてを利用できるようにします。 データ ウェアハウスは、データ マイニングのプロセスを簡素化します。データ マイニングは、収益と収益性の向上につながるデータのさまざまなパターンを探し出します。

データ ウェアハウスの利点

データ ウェアハウスにはいくつかの利点があります。 これらの利点には、次のようなものがあります。

• ビジネス ユーザーは、データ ウェアハウスを使用して、さまざまなソースから重要なデータに簡単にアクセスできます。
• 複数のクロスファンクショナル オペレーションに関する一貫したデータは、データ ウェアハウスを介して提供されます。 アドホックなレポートとクエリもサポートされています。
• データ ウェアハウスは、複数のデータ ソースを統合して、運用システムの負荷を軽減するのに役立ちます。
• データ ウェアハウスを使用すると、分析とレポート全体を高速化できます。
• 再構築と統合のおかげで、ユーザーはレポートと分析により簡単に使用できます。
• ユーザーは、データ ウェアハウスの助けを借りて、1 つの場所にある多数のソースから重要なデータを取得できます。 その結果、さまざまなソースからデータを取得する際のユーザーの時間を節約できます。

データ ウェアハウスの欠点

データ ウェアハウスにはいくつかの利点がありますが、いくつかの欠点もあります。 これらの欠点には次のようなものがあります。

• 非構造化データには不適切な選択
• データ ウェアハウスの開発と実装は、時間のかかる作業です。
• データ ウェアハウスは簡単に時代遅れになる可能性があります。
• データ型と範囲、データ ソース スキーマ、インデックス、および検索の変更は困難です。
• データ ウェアハウジング プロジェクトの範囲は、プロジェクト管理に最善を尽くしたとしても、常に拡大します。
• ウェアハウスのユーザーは、独自のビジネス ルールを作成する場合があります。
• 組織は、トレーニングと実装にかなりのリソースを投資する必要があります。

データ ウェアハウジングの例

さまざまなセクターがデータ ウェアハウジングを利用しています。 データ ウェアハウスを利用する業界とその使用方法を以下に示します。

ソーシャルメディア

Instagram、Facebook、Twitter などのソーシャル メディア プラットフォームは、データ主導のインサイトを利用して、ユーザーに関連するデータを処理し、より良いサービスを拡張し、最適化された広告を実行します。

小売チェーン

データ ウェアハウスは、流通およびマーケティングのために小売チェーンで頻繁に利用されます。 さらに、製品、消費者の購入傾向、プロモーション、および価格設定ポリシーを追跡するのに役立ちます.

金融と銀行

データ ウェアハウジングは、金融や銀行の分野でよく利用され、頻繁な支出を通じて得られたパターンを理解し、関連するオファーを顧客に提示します。

Eコマース業界

e コマース セクターでは、データ ウェアハウスを利用して顧客の行動や傾向を評価し、顧客サービスの向上、在庫管理、価格設定ポリシーの改善などを期待しています。

徴税

データ ウェアハウスは、責任ある当局が各人の税金データと健康保険の記録を維持および分析するために、世界中の政府によって利用されています。

投資

この業界では、倉庫は主に市場動向の追跡、消費者動向の評価、およびデータ パターンの分析に使用されています。

ホスピタリティ

この業界では、顧客からのフィードバックと旅行の習慣に基づいて、倉庫サービスを使用して、広告とプロモーションの取り組みの場所を計画および予測しています。

新入生のためのインタビューの質問と回答

データ ウェアハウジングは、インタビューで興味深い会話のきっかけになりました。 したがって、新入生向けの一般的な技術面接の質問を知っておく必要があります。 新入生向けのインタビューの質問と回答をいくつか見てみましょう。

Q. データ ウェアハウス システムを実装する手順はどのようなものですか?

答え。データ ウェアハウス システムを実装するには、3 つの重要な手順を使用します。 これら 3 つの戦略を使用して、データ ウェアハウスから情報にアクセスできます。 まず、エンタープライズ戦略を使用して、現在のアーキテクチャ ツールと必要なデータ ポイントを特定する必要があります。 段階的な配信段階に来る投稿。 ここで、情報は要件に基づいてさまざまなセクションに段階的に分けられます。 第 3 段階は、反復プロトタイピングです。 ここでは、データ ウェアハウスが繰り返しテストされます。

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Q. 最も一般的に使用されているデータ ウェアハウス ツールにはどのようなものがありますか?

答え。現在、いくつかのデータ ウェアハウス ツールが使用されています。 これらのツールには、MarkLogic、Oracle、Amazon RedShift などがあります。

Q. データ ウェアハウスにおけるロード マネージャーの役​​割は何ですか?

答え。フロント コンポーネントは、ロード マネージャーの別名です。 データを抽出してウェアハウスにロードするために必要なすべてのタスクを完了します。 これらのアクティビティには、データ ウェアハウス用のデータを準備するための変換も含まれます。

学ぶべきトップ データ サイエンス スキル

まとめ！

データを使用する現代のビジネスの一部である場合、データ ウェアハウジングの概念を理解することは非常に重要です。 いくつかのコースは、データ ウェアハウスの重要性と機能をよりよく理解するのに役立ちます。 そのようなコースの 1 つは、アリゾナ大学のデータ サイエンスの科学のupGrad のマスターです。 このオンライン コースでは、9 つ​​のプログラミング ツールと言語について説明します。 求人ポータルにもアクセスできます。

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