今回は、データウェアハウスについてご紹介いたします。

画像 DWH（データウェアハウス）とは？要件・活用事例まで詳しく解説｜ITトレンド (it-trend.jp)

データウェアハウスとは、数多くの種類のシステムより収集した大規模なデータを時系列で整理し、保管することができるデータベースです。

データウェアハウスは英語で「Data WareHouse」と記述し、日本語に訳すと「データの倉庫」になります。つまり、あらゆる情報をまとめたサーバーやソフトウェアであり、データベースの利用形態の一つです。

データベースとデータウェアハウスの違い

・データ容量の大きさ
データが増えすぎてしまうとデータベースの容量を超えてしまい、分析が困難になります。一方、データウェアハウスではデータの分析目的に応じて整理することが可能になっています。

・データ分析のしやすさ
データがシステムごとに異なる形式で保存されている場合は、あるシステムから別のシステムへ転送する必要があり、時間と手間がかかります。しかし、データウェアハウスであれば、保存する際に時系列でデータを整理するため、スムーズ分析を始めることができます。

続いて、データウェアハウスの定義をご紹介します。

• サブジェクトごとに保管
• データの統合
• データを消去しない
• 時系列を持つ

サブジェクトごとに保管

データウェアハウスはデータを目的別ではなく、サブジェクト（内容）別に分類するという特徴があります。

図書館の本がカテゴリや作者がバラバラに置かれていても、何がなんだか分からなくなってしまいます。データ（本）が主題・内容別に並んでいるイメージです。

データの統合

データウェアハウスの目的は、企業が扱うさまざまなデータを複数のシステムから統合することです。
しかし、企業のあらゆるデータを単に集めるだけだと、1つのデータベースに同じようなデータが重複して存在してしまう可能性があるため、あまり意味がありません。
そのため、データを物理的に1つのシステムに集めるだけでなく、データの内容ごとに統合することが、データウェアハウスでは必要になります。

データを消去しない

データウェアハウスを構築する際、データを消去することはありません。
データベースの場合は不要となったデータは保有せずに消去するのが一般的ですが、データウェアハウスは膨大なデータを主題別に保管することで、データ分析に活用することを目的としています。そのため、今は不要なデータでも今後必要になる可能性があるため、基本的に消去することはありません。

時系列を持つ

古い情報は消去され新しい情報に更新されるデータベースとは異なり、データウェアハウスは新しいデータを追加する際も、古いデータを消去することなく蓄積していくため、結果としてデータに時系列が生まれます。そのため、現在の情報だけでなく現在に至るまでの履歴も確認でき、過去の状況把握も含めて、データ分析に活用することができます。

データウェアハウスとはさまざまなシステムからデータを収集し、内容別・時系列に整理して保存することができます。データウェアハウスはデータを内容別に整理して統合し、消去せず時系列で蓄積していくという特徴から、分析のしやすさが挙げられます。

【参考】データウェアハウスとデータベースとの違いは？導入のポイントを解説 (dsk-cloud.com)