データウェアハウス
データウェアハウス（ビッグデータ分析）
意味 分析に特化したデータ倉庫
データウェアハウスとは？
データウェアハウスは、企業内の様々なデータを分析しやすい形式で一元的に管理するデータベースのことです。データウェアハウスでは構造化されたデータを格納します。
データウェアハウスの具体的な使い方
「データウェアハウスに蓄積された売上データや顧客データを分析して、マーケティング戦略に活かしています。」データウェアハウスに整理・統合されたデータを用いて分析を行い、その結果に基づいてマーケティング戦略を立てているという状況を表した文です。
データウェアハウスに関するよくある質問
Q.データウェアハウスの主な特徴は？
A.データウェアハウスの主な特徴は：
1. 統合性：複数のソースからのデータを一元管理
2. 主題指向：特定の分析目的に合わせてデータを整理
3. 時系列性：履歴データを保持し、時間軸での分析が可能
4. 不変性：一度格納されたデータは通常変更されない
Q.データウェアハウスの利用例は？
A.データウェアハウスの一般的な利用例：
1. 顧客分析：購買履歴や顧客属性の分析
2. 財務分析：複数部門の財務データの統合と分析
3. 在庫管理：販売傾向と在庫レベルの最適化
4. マーケティング効果測定：キャンペーンの効果分析
5. 業績管理：KPIの追跡と分析
Q.データレイクとの違いは？
A.データウェアハウスとデータレイクの主な違い：
1. データ構造：ウェアハウスは構造化データ、レイクは非構造化データも含む
2. データ処理：ウェアハウスはETL処理後に格納、レイクは生データを格納
3. 用途：ウェアハウスは特定の分析目的、レイクは将来の多様な分析に備える
4. コスト：ウェアハウスは初期コストが高い、レイクは比較的低コスト
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