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データウェアハウスユーザーとは?4つのユーザー種類と役割を徹底解説

データウェアハウスとは

データウェアハウス(DWH)とは、複数のソースからデータを収集・管理し、ビジネスにとって意味のある洞察(インサイト)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構築されるものです。

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から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を導入することで、複数のアプリケーションシステムを統合でき、分析用に統合された履歴データの堅牢なプラットフォームを基盤としたデータ処理が実現します。

データウェアハウスユーザーの4つの種類

データウェアハウスのユーザーは、その利用スタイルによって主に以下の4種類に分類できます。

1. 統計専門家(Statisticians)

どのような組織にも、高度なスキルを持つアナリストや統計専門家、オペレーションズリサーチの専門家はごく少数しか存在しません。しかし、その数は少ないながらも、彼らはデータウェアハウスの最良のユーザーであり、その業務は組織の運営と収益性を深く支えるクローズドループ型システムの構築に貢献します。

こうしたユーザーには、データウェアハウスを積極的に活用してもらうことが重要ですが、これは通常それほど難しいことではありません。彼らは非常に自立心が高いため、データベースの場所を示し、情報へのアクセス方法や、大規模なクエリを実行して分析用データを取得するのに適した時間帯などを簡単に説明するだけで十分です。あとは各自が高度なツールを使って自律的に分析を進めていきます。

2. ナレッジワーカー(Knowledge Workers)

比較的少数のアナリストが、データウェアハウスに対して新しいクエリや分析を数多く実行します。これらのユーザーは、「Designer」版や「Analyst」版といった高機能なユーザーアクセスツールを使用する層です。

何度かの試行錯誤を経て作成されたクエリやレポートは、一般に公開され、情報消費者の利益となる形で共有されます。ナレッジワーカーはデータウェアハウスの設計に深く関わることが多く、運用チームに対してトレーニングやサポートの面で最も高い要求を行うユーザー層でもあります。

3. 情報消費者(Information Consumers)

データウェアハウスのユーザーの中には、情報消費者と呼ばれる層がいます。彼らはおそらく、自ら有効なアドホッククエリを作成することはありません。代わりに、事前に作成された静的なレポートやシンプルなインタラクティブなドキュメントを利用します。

このユーザー層は、他のユーザーの成果物を通じてのみデータウェアハウスと接するため、つい存在を見落としがちですが、データウェアハウスの価値を最終的に享受する重要なユーザー群であることを忘れてはいけません。

4. 経営幹部(Executives)

経営幹部は、情報消費者グループの特殊なケースに位置づけられます。一部の経営幹部は自らクエリを発行しますが、経営幹部のちょっとした思いつきが、他のユーザー層の間で一連の活動を引き起こすことも少なくありません。

賢明なデータウェアハウス設計者であれば、経営幹部向けにシンプルで手軽なデジタルダッシュボードを開発するでしょう。これは容易かつ低コストで実現できるからです。一般的には、この取り組みは他のデータウェアハウス作業の後に行うべきものですが、経営層に良い印象を与え、プロジェクトへの理解を得るという点で決して無駄にはなりません。

まとめ

データウェアハウスのユーザーは、高度な分析を行う「統計専門家」、新たなクエリや分析を生み出す「ナレッジワーカー」、既存のレポートを利用する「情報消費者」、そして意思決定を行う「経営幹部」の4種類に大別されます。それぞれのニーズを正しく理解し、適切なツールとサポート体制を整えることが、データウェアハウス活用の成功の鍵となります。

  1. データウェアハウス設計とは?基本概念と4つの設計視点を解説

    データウェアハウスとはデータウェアハウスとは、複数の情報源からデータを収集・管理し、ビジネスにおける重要なインサイト(洞察)を支えるための仕組みです。経営層の意思決定を支援することを目的として特別に構築されており、日常業務で使われる運用データベースとは切り離して管理されます。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実現し、分析用に統合された過去のレコードを蓄積する堅牢なプラットフォームを提供することで、データ処理を支えます。データウェアハウスは、リモートにある基盤データ上に定義された「マテリアライズドビュー(実体化ビュー)」の集合体と捉えることができます。クエリが発行

  2. 外れ値(アウトライヤー)とは?定義とノイズとの違い、活用例をわかりやすく解説

    外れ値(アウトライヤー/outlier)とは、他のデータオブジェクトから大きく乖離しており、あたかも別のメカニズムによって生成されたかのように見えるデータのことです。説明を簡潔にするため、外れ値ではないデータは「正常」あるいは「期待される」データとして定義され、外れ値は一般的に「異常」なデータとして扱われます。 外れ値の基本的な性質 外れ値は、与えられたクラスやクラスタにうまく分類できないデータ要素であり、他のデータオブジェクトの usual な振る舞いとは明らかに異なる挙動を示します。こうした異質なデータの分析は、隠れた知識を発見するデータマイニングにおいて重要な意味を持つことがあります。