データ ウェアハウス 101

今日、インターネットやモノのインターネットなどのテクノロジーの急速な発展に伴い、ますます多くのデータが生成され、データ管理ツールも急速に開発されています。データベース、 データ ウェアハウス, メタデータ管理 データレイクなど。以前の記事で詳しく説明しました データレイクとは そしてそれがあなたのビジネスにどのように役立つか。本日は、この記事で、データ ウェアハウスとは何か、その利点は何か、データ レイクとの違いなどを紹介します。

データ ウェアハウスとは

データベースの大規模なアプリケーションにより、情報産業のデータは爆発的に増加しました。データ間の関係を調査し、データの隠れた価値を掘り起こすために、ますます多くの人々がオンライン分析処理 (OLAP) を使用してデータを分析し、いくつかの深いレベルの関係と情報を掘り起こす必要があります。しかし、異なるデータベース間でデータを共有することは難しく、データの統合と分析は非常に困難です。

データ ウェアハウスとは

企業データの統合と分析の問題を解決するために、 コンピュータ科学者 ビル・インモンは、 データウェアハウス その主な機能は、独自のデータ ストレージ アーキテクチャを通じて、長年にわたって OLTP によって蓄積された大量のデータを OLAP し、最終的に意思決定者が大量のデータから貴重な情報を迅速かつ効果的に分析して提供できるようにすることです。意思決定支援。データ ウェアハウスの出現以来、情報産業はリレーショナル データベースに基づく運用システムから意思決定支援システムへと徐々に発展してきました。

その利点は何ですか？

大量の異種データを効率的に分析し、データから価値を抽出し、履歴記録を保存するという独自の利点があります。 Bill Inmon は、データ ウェアハウスの 4 つの特徴を定義し、その強力な利点の強固な基盤を築きました。

• 主題指向: 売上など、特定の主題または機能領域に関するデータを効率的に分析できます。
• 統合： さまざまなソースからのさまざまなデータ型の間で一貫性が生まれます。
• 相対的に安定している： データウェアハウスに入った後、データは安定したままで変化しません。
• 歴史的変化の反映: データ ウェアハウスの分析は、過去の変化を反映することに重点を置いています。

適切に設計されたデータ ウェアハウスは、高速クエリ、高いデータ スループット、および優れた柔軟性をサポートし、ユーザーがデータ ボリュームを細分化または削減して、より詳細なデータ検査を実行し、高レベルで洗練されたデータ管理のニーズを満たすのに役立ちます。

データ ウェアハウスの設計方法

設計を開始する前に、まずビジネス要件を特定し、ビジネス スコープに同意して概念設計を作成し、次にデータ ウェアハウスの論理および物理設計を作成する必要があります。その中で、論理設計はオブジェクト間の関係に焦点を当て、物理設計はオブジェクトを最適な方法で格納および取得する方法に焦点を当てます。もちろん、物理設計には、転送、バックアップ、および回復プロセスも含まれます。

データ ウェアハウスの設計では、次の問題に対処する必要があります。

• 特定のデータコンテンツ;
• データ セット内およびデータ セット間の関係。
• データ ウェアハウスをサポートするシステム環境。
• データ変換タイプ;
• データ更新頻度

また、エンド ユーザーのニーズもデータ ウェアハウスの設計における重要な問題です。通常、ほとんどのエンド ユーザーは、個々のトランザクションではなく、分析の実行と集計データの表示に関心があります。実際、エンド ユーザーは、特定のニーズが発生するまで、自分が何を望んでいるのか正確にはわかりません。したがって、計画プロセス中にエンド ユーザーのニーズを可能な限り調査して予測します。最後に、データ ウェアハウスの設計には、変化するエンド ユーザーのニーズに対応するための拡張と成長に十分な余地を残しておく必要があります。

データレイクとの違いは?

データレイクは、主にデータを一元的に保存するために使用されます。これは、ストレージ データベースのようなものです。非構造化データと構造化データの両方を保存でき、非構造化データの処理によく使用されますが、データ ウェアハウスは大容量のリポジトリであり、主に大量の構造化データの保存に使用されますが、分析することもできます。

データレイクの適用分野は非常に広いです。物流分野だけでなく、製造業などの分野でもご利用いただけます。容量が大きいため、データウェアハウスの適用分野も非常に広いです。大企業の運用に使用できます。市場データは非常に大きいため、多くの企業はさらなる開発を行う前に、データ ウェアハウスを使用して市場分析を行います。さらに、意思決定に非常に役立つ履歴データの法則をマイニングできるため、意思決定分析にも適用できます。

データ レイクとデータ ウェアハウスの違いはそれほど大きくありません。データの分析は非常に客観的であり、データレイクとデータウェアハウスはユーザーが正しい決定を下すための大量のデータを提供できるため、どちらも組織の発展に非常に役立ちます。

クラウド データ ウェアハウスとは

クラウド テクノロジーを使用して、さまざまなデータ ソースからデータを抽出して保存するデータ ウェアハウスを指します。当初、データ ウェアハウスはローカル サーバー上に構築されていました。今日、これらのオンプレミス データ ウェアハウスは依然として多くの利点を提供しており、場合によっては、より高いレベルのガバナンス、セキュリティ、および速度を提供しています。

ただし、オンプレミスのデータ ウェアハウスは回復力が低く、将来の需要を満たすためにデータ ウェアハウスを拡張する方法を決定するために、企業は複雑な予測を行う必要があります。さらに、オンプレミスのデータ ウェアハウスも管理が非常に複雑です。

対照的に、クラウド データ ウェアハウスには次の利点があります。

• 柔軟性が高く、コンピューティング容量とストレージ容量を個別に拡張できます。
• コンピューティングまたはストレージの要件を満たす高度なスケーラビリティと柔軟性。
• 使いやすく、管理しやすく、コストを削減できます。

理想的なクラウド データ ウェアハウスは、完全なホスティングと自動運転をサポートし、初心者でも数回クリックするだけでデータ ウェアハウスを作成して使用できるようにする必要があります。さらに、ほとんどのクラウド データ ウェアハウスは従量課金制モデルを使用しているため、さらに多くの費用を節約できます。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。データ ウェアハウスとは何かについての理解を深めていただければ幸いです。詳細については、こちらをご覧ください。 Gudu SQLFlow 公式 Web サイト 詳細については。

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