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定義-データウェアハウス（DW）の意味
データウェアハウス（DW）は、運用システムと外部データソースから派生した企業情報とデータのコレクションです。 データウェアハウスは、さまざまな集計レベルでデータの統合、分析、レポートを可能にすることにより、ビジネス上の意思決定をサポートするように設計されています。 データは、抽出、変換、ロードのプロセスを通じてDWに取り込まれます。
Techopediaはデータウェアハウス（DW）について説明します
データウェアハウスアーキテクチャは、運用システムから意思決定支援システムへのデータフローをサポートするように設計されたアーキテクチャモデルとして1980年代に誕生しました。 これらのシステムでは、長期にわたって企業によって蓄積された大量の異種データの分析が必要です。
データウェアハウスでは、多くの異種ソースからのデータが単一の領域に抽出され、意思決定支援システムのニーズに応じて変換され、ウェアハウスに保存されます。 たとえば、会社は従業員、給与、開発製品、顧客情報、販売および請求書に関する情報を保存します。 CEOは、最新のコスト削減策に関する質問をしたいと思うかもしれません。 答えには、このすべてのデータの分析が含まれます。 これは、データウェアハウスのメインサービスです。つまり、幹部がこれらすべての異種生データアイテムに基づいてビジネス上の意思決定に到達できるようにします。
したがって、データウェアハウスは将来の意思決定に役立ちます。 上記の例のように、会社の管理者は倉庫データを照会して、特定の製品の市場需要、地理的地域別の販売データ、または他の問い合わせに答えることができます。 これにより、特定の製品をより効果的に販売するために必要な手順に関する洞察が得られます。 運用データストアとは異なり、データウェアハウスには集約された履歴データが含まれており、これを分析して重要なビジネス上の意思決定に到達できます。 関連するコストと労力にもかかわらず、今日のほとんどの大企業はデータウェアハウスを使用しています。
