データウェアハウスのツールとユーティリティとは？主要機能をわかりやすく解説

データウェアハウス（Data Warehousing）は、さまざまなデータソースからデータを収集・管理し、ビジネスにとって有益なインサイトを導き出すための手法です。データウェアハウスは、経営層の意思決定を支援する目的で特別に設計されています。

簡単に言えば、データウェアハウスとは、組織の運用系データベース（OLTP）とは切り離して管理されるデータベースのことです。データウェアハウスシステムは複数のアプリケーションシステムを統合できるほか、分析用に統合された履に統合された履歴情報の堅牢なプラットフォームを提供することで、高度なデータ処理を可能にします。

また、データウェアハウスは多次元領域において情報を汎用化・統合する役割も担います。その構築プロセスには、データクレンジング、データ統合、データ変換が含まれており、これらはデータマイニングに不可欠な前処理ステップであると言えます。ここでは、データウェアハウスに関わるツールやユーティリティが持つ主な機能について詳しく見ていきましょう。

データ抽出（Data Extraction）

データウェアハウス構築の第一歩は、複数のソースから必要なデータを抽出することです。抽出されたデータは、その後のクレンジングや変換の工程へと引き渡されます。

データクレンジング（Data Cleaning）

データクレンジングとは、欠損値の補完、ノイズを含むデータの平滑化、外れ値の特定と除去、データ間の不整合の解消などを行い、データの品質を高める作業のことです。分析精度を左右する重要なステップです。

データクレンジングの主な種類

• 欠損値（Missing Values）への対応：欠損している値を適切な値で補完します。
• ノイズを含むデータ（Noisy Data）への対応：ノイズとは、測定対象に含まれるランダムな誤差や分散のことです。以下のような平滑化手法によって対処します。

• ビニング（Binning）：ソート済みのデータ値を複数のバケット（ビン）に分割し、隣接する値（近傍）を参照しながら平滑化を行う手法です。近傍の値を利用するため、局所的な平滑化が実現できます。

• 回帰分析（Regression）：データを関数に当てはめることで平滑化する手法です。線形回帰では、2つの属性（変数）に対して最適な直線を見つけ、一方の属性からもう一方を予測できるようにします。さらに、3つ以上の属性を扱い多次元曲面にデータを適合させる重回帰分析へと拡張することも可能です。

• クラスタリング（Clustering）：類似した値をクラスタ（集合）としてグループ化し、クラスタから大きく外れた値を外れ値として検出するのに役立つ手法です。

データ変換（Data Transformation）

データ変換では、データをマイニングに適した形式へと変換・統合します。主な変換処理は以下の通りです。

• 平滑化（Smoothing）：データからノイズを除去する処理です。ビニング、回帰分析、クラスタリングなどの手法が用いられます。

• 集約（Aggregation）：データに対して集計や要約の操作を適用する処理です。

• 一般化（Generalization）：概念階層を活用し、低レベルの「プリミティブ（生）」データを、より抽象度の高い上位概念へと置き換える処理です。

ロード（Load）

ロード処理では、データのソート、集計、統合を行うほか、ビューの作成、整合性チェック、インデックスやパーティションの構築などを実施します。

リフレッシュ（Refresh）

リフレッシュ処理では、データソース側で発生した更新内容をデータウェアハウスへ反映させ、常に最新の状態を保ちます。