データウェアハウスとは？基本概念・3つの種類・4つの特徴を徹底解説

データウェアハウスの基本概念

データウェアハウスとは、さまざまな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（洞察）を提供するための技術です。データウェアハウスは、経営判断の支援を目的として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（オペレーショナル）データベースとは独立して管理されるデータベースを指します。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、分析用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実現します。

データウェアハウスは、多次元空間においてデータを汎用化・一元化します。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、データマイニングにおける重要な前処理ステップと捉えることができます。

さらに、データウェアハウスはオンライン分析処理（OLAP）ツールを提供し、さまざまな粒度の多次元データを対話的に分析できるようにします。これにより、効果的なデータ汎用化とデータマイニングが促進されます。相関分析（アソシエーション）、分類、予測、クラスタリングといった複数のデータマイニング機能をOLAP操作と組み合わせることで、さまざまな抽象化レベルにおける対話型のナレッジマイニングを構築することも可能です。

データウェアハウスの3つの主要な種類

データウェアハウスには、主に以下の3つの種類があります。

1. エンタープライズデータウェアハウス（EDW）

エンタープライズデータウェアハウス（Enterprise Data Warehouse）は、組織全体で一元化されたウェアハウスです。データの整理や表現に使用され、EDWを活用することで、ユーザーはデータをサブジェクト（主題）別に分類できます。

2. オペレーショナルデータストア（ODS）

オペレーショナルデータストア（Operational Data Store）では、データウェアハウスがリアルタイムで更新されます。そのため、レコードの保存など、日常的な業務活動に広く活用されます。

3. データマート

データマート（Data Mart）は、データウェアハウスのサブセットとして定義されます。営業部門や財務部門など、特定の部門や目的に合わせて設計される点が特徴です。

データウェアハウスの主な特徴

データウェアハウスには、以下の4つの重要な特徴があります。

• サブジェクト指向（Subject-oriented） – データウェアハウスは、意思決定者向けの情報のモデリングと分析を目的としています。意思決定支援に役立たない情報を除外することで、特定の主題に関するシンプルで簡潔なビューを提供します。
• 統合性（Integrated） – データウェアハウスは通常、リレーショナルデータベース、フラットファイル、オンライントランザクションレコードなど、複数の異種ソースを統合して構築されます。そのため、命名規則、エンコード方式、属性尺度などの一貫性を確保するために、データクレンジングとデータ統合の技術が不可欠です。
• 時間変動性（Time-variant） – データは、過去5〜10年といった履歴的な視点からの分析を可能にするために保存されます。データウェアハウス内のすべてのキー構造には、暗黙的または明示的に時間の要素が含まれています。
• 非揮発性（Non-volatile） – データウェアハウスは、運用環境のデータを変換したものを、物理的に独立したストアとして保持します。この分離により、トランザクション処理、リカバリ、同時実行制御の仕組みが不要になります。データアクセスには、初期のデータロードとデータ参照という2つの操作だけで通常は十分です。