ビジネスアナリストがデータウェアハウスを必要とするのはなぜですか？

データウェアハウジングは、主にさまざまなソースからデータを収集および管理して、ビジネスに有意義なビジネス洞察を与えるために使用される手法です。データウェアハウスは、管理上の意思決定をサポートするように特別に設計されています。

簡単に言うと、データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。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の統合を可能にします。分析用の統合された履歴情報の強固なプラットフォームをサポートすることにより、データ処理を提供します。

データウェアハウスのテクノロジーには、データクリーニング、データ統合、オンライン分析処理（OLAP）、つまり、要約、統合、集計などの機能を備えた分析手法と、さまざまな角度から情報を表示する機能が含まれます。

データウェアハウスの作成には、データクリーニング、データ統合、データ変換が含まれ、データマイニングの重要な前処理ステップと見なすことができます。

さまざまな粒度の多次元データをインタラクティブに分析するためのオンライン分析処理（OLAP）ツールを提供し、効果的なデータの一般化とデータマイニングを促進します。関連付け、分類、予測、クラスタリングなど、いくつかのデータマイニング機能をOLAP操作と統合して、さまざまな抽象化レベルでの知識のインタラクティブなマイニングを強化できます。

データウェアハウスは、組織の電子的に保存された情報のリポジトリです。データウェアハウスは、レポートと分析を容易にするように設計されています。これは、ビジネスアナリストに次のようないくつかの利点を提供します-

• データウェアハウスは、パフォーマンスを測定し、競合他社に勝つための重要な調整を行うための関連データを表示することで、競争上の優位性をサポートできます。

• データウェアハウスは、組織を正確に説明する情報を迅速かつ効率的に収集できるため、ビジネスの生産性を向上させることができます。

• データウェアハウスは、すべての事業部門、すべての部門、およびすべての市場にわたって顧客とアイテムの一貫したビューを提供するため、顧客関係マーケティングを容易にします。

• データウェアハウスは、傾向、設計、および例外を長期間にわたって継続的かつ正確に追跡することにより、コスト削減をもたらすことができます。

• データウェアハウスは、データのソースに関係なく、対象となるすべてのデータに共通のデータモデルをサポートします。これにより、異なるソースからの複数のデータモデルを使用して、売上請求書、領収書、総勘定元帳などのデータを取得する場合よりも、データのレポートと分析が簡単になります。

• データウェアハウスは運用システムとは別のものであるため、運用システムの速度を低下させることなくデータを取得できます。