ビジネスアナリストは、データウェアハウスを持つことで何を得ることができますか？

データウェアハウジングは、複数のソースからデータを収集して処理し、ビジネスに重要なビジネス洞察を提供できるアプローチです。データウェアハウスは、サポート管理の意思決定を目的として特別に作成されています。

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データ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は、OLTPデータベースが蓄積するレコードをオフロードする場所を提供し、OLTPデータベースで実行された場合にOLTPサービスを複雑にし、低下させる可能性のあるサービスを提供することにより、OLTPシステムをサポートします。

データウェアハウスは、データを多次元空間で一般化および一元化します。データウェアハウスの開発には、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のインタラクティブな手法のためのオンライン分析処理（OLAP）ツールをサポートし、効率的なデータの一般化とデータマイニングをサポートします。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知識のインタラクティブなマイニングを構築できます。

データウェアハウスは、運用環境で検出されたアプリケーションデータから変換されたデータの物理的に分離されたストアであり続けます。この分離により、データウェアハウスはトランザクション処理、リカバリ、および同時実行制御構造を必要としません。通常、データの元の読み込みとデータへのアクセスなど、データアクセスには2つの操作しか必要ありませんでした。

まず、データウェアハウスは、パフォーマンスを計算し、競合他社に勝つための重要な調整を開発するための関連データを提示することで、競争上のメリットをサポートできます。

次に、データウェアハウスは、組織を正確に定義するデータ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。

第3に、データウェアハウスは、すべての事業部門、すべての支店、およびすべての市場にわたるユーザーとアイテムの一貫したビューをサポートするため、ユーザー関係の管理をサポートします。

最後に、データウェアハウスは、傾向、パターン、および例外を長期間にわたって一貫して確実に追跡することにより、コスト削減をもたらす可能性があります。ビジネス要件を学習および分析し、ビジネス分析フレームワークを生成するために必要な効率的なデータウェアハウスを設計できます。

大規模で複雑な情報システムの構築は、所有者、建築家、建築家が異なる見解を持っている、大規模で複雑な建物の建設と見なすことができます。