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データウェアハウスの定義
–データウェアハウスの目的は意思決定–
「データウェアハウス」という言葉は、リアルワールドデータに関わっている方であれば、頻繁に耳にしているかもしれません。しかし、正確な定義を理解している人は少ないように思います。
データウェアハウス(Data Warehouse)は,意思決定のためのデータ分析に適したデータベース構造として1990年にWilliam H. Inmon(インモン博士)により提唱されたものです.
英語の略称は、日本ではDWH(ディーダブルエッチ)と呼ばれることが多いようですが、海外や論文誌レベルではDWという略称が用いられることも多いです。
個人的には、「データウェハウス」と呼ぶことにしています。
データウェアハウスは、データの削除や更新を前提としない時系列に統合されたデータの集合体であり、今日でも業務用の基幹データベースシステムを中心として多くの組織に導入されています。
ただし、データウェアハウスという概念は、Relational Modelのように基礎理論に基づいて提案された学術的なものとは異なり,リレーショナルデータベースで扱うデータ構造を指しているだけです。
元々は、インモン博士も書籍の中で発表しています。
一言でまとめると、データウェアハウスとは、既存のデータベースを「分析しやすいように整理したデータベース」と捉えておけば良いと思います。
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