データウェアハウスとは？

データウェアハウスの意味

意思決定のために、業務システムのデータを時系列に蓄積した分析用データベース。目的別に切り出した小規模なものをデータマートと呼ぶ。

データウェアハウスの具体例

販売実績を年月・商品・地域といった軸で多次元に集計し、ドリルダウンやスライスといった操作で分析する（OLAP）。

データウェアハウスは試験でどう引っ掛けられる？

データレイクは加工前の生データをそのまま溜めておく置き場で、利用時に加工する点が異なる。データマイニングは大量データから未知の規則・相関を発見する分析技術。

データウェアハウスと関連する用語

• データマイニング
• BI

データウェアハウスが出た過去問

• BI（Business Intelligence）の活用事例として、適切なものはどれか。

  正解：業績の評価や経営戦略の策定を行うために、業務システムなどに蓄積された膨大なデータを分析する。

  要点：BIは蓄積データの分析で経営判断を支援する

  BIは、業務システムなどに蓄積された大量のデータを集約・分析し、経営判断に使える形の情報として引き出す仕組みや取組を指す。データウェアハウスやOLAP、ダッシュボードなどを用い、業績評価や戦略立案の根拠を得ることを目的とする。

  出典：平成28年度 秋期 高度共通_午前I試験 am1 問24（IPA）

• データマイニングの説明として、最も適切なものはどれか。

  正解：ニューラルネットワークや統計解析などの手法を使って、大量に蓄積されているデータから、特徴あるパターンを探し出す。

  要点：データマイニングは大量データから未知のパターンを掘り出す

  データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計解析や機械学習の手法を適用し、人が気付かなかった規則性や特徴的なパターンを掘り起こす技術である。仮説を人が立てて確かめるのではなく、データから知見そのものを発見する点が特徴である。他の選択肢はデータウェアハウス、データマート、OLAPの説明である。

  出典：平成29年度 秋期 高度共通_午前I試験 am1 問10（IPA）

• データレイクの特徴はどれか。

  正解：必要に応じて加工するために、データを発生したままの形で格納する。

  要点：データレイクは生データのまま貯めて後で加工する

  データレイクは、構造化・非構造化を問わず、発生したままの生データを加工せずに大量に蓄積しておく仕組みである。用途を事前に決めずに貯めておき、分析時に必要な形へ加工する点が、あらかじめ整形して格納するデータウェアハウスとの違いである。

  出典：令和3年度 春期 高度共通_午前I試験 am1 問9（IPA）