組織はデータウェアハウスからの情報をどのように使用していますか？

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および管理して、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、管理上の意思決定を提供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データの強固なプラットフォームを提供することにより、データ処理をサポートします。

データウェアハウスは、意思決定支援データモデルの物理的な実行として処理される、意味的に一貫性のあるデータ保存です。企業が戦略的意思決定を行うために必要なデータを保存します。データウェアハウスは、いくつかの異種ソースからのレコードを統合して、構造化されたアドホッククエリ、分析ドキュメント、および意思決定を提供することによって構築されたアーキテクチャと見なされます。

データウェアハウスの構築には、データクリーニング、データ統合、およびデータ統合が必要でした。データウェアハウスを使用するには、一連の意思決定支援テクノロジーが必要です。これにより、マネージャー、アナリスト、エグゼクティブなどの「知識労働者」は、データの概要を迅速かつ便利に取得し、ウェアハウス内のデータに応じて適切な意思決定を行うために、ウェアハウスを必要とすることができます。

一部の組織は、このデータを使用して、次のようなビジネス上の意思決定活動を提供しています。

• 購入の好み、購入時間、予算サイクル、支出の需要など、ユーザーの購入パターンの分析を含む、ユーザーの関心を高める可能性があります。

• 四半期ごと、年ごと、地域ごとの販売の実装を比較して生産方法を微調整することにより、製品の再配置と製品ポートフォリオの処理に使用できます。

• 業務を分析し、利益の源泉を探すことができます。

• 顧客との関係の管理、環境の修正、企業資産のコストの管理などが可能です。

データウェアハウジングは、異種データベース統合の観点から有益です。組織は通常、いくつかの種類のデータを収集し、複数の異種の自律的な分散データソースから大規模なデータベースをサポートします。

このようなデータを組み合わせて、データへの簡単で効果的なアクセスをサポートすることは、非常に望ましいことですが、困難です。この目的を達成するために、データベース市場と研究コミュニティでは多くの努力が払われてきました。

異種データベース統合に対する従来のデータベース方式は、複数の異種データベースの上にラッパーとインテグレーター（またはメディエーター）を構築することです。クエリがユーザーサイトに提示されると、メタデータディクショナリを使用して、クエリを、含まれている単一の異種サイトに適したクエリに解釈できます。

これらのクエリは、ローカルクエリプロセッサにマッピングおよび共有されます。複数のサイトから復元された結果は、グローバルな回答セットに統合されます。このクエリ駆動型の方法では、複雑なデータフィルタリングと統合手順が必要であり、リソースの処理についてローカルサイトと競合します。頻繁なクエリ、特に集計が必要なクエリには効果がなく、コストがかかる可能性があります。