データウェアハウスとは？

データウェアハウスの意味

業務システムの実績データを目的別に整理し、時系列に蓄積して分析に使うデータベース。データは時点ごとに保存され、原則として更新・削除しない（時系列性・不揮発性）。FEでは日々の処理を担う業務系DBとの目的の違いが問われる。

データウェアハウスの具体例

全国200店舗のPOSレジの売上明細を毎晩集約し、店舗・商品・日付の軸で5年分を保持する。分析担当者は「昨年同月比で売上が落ちた商品」を、業務システムに負荷をかけずに集計できる。

データウェアハウスは試験でどう引っ掛けられる？

業務系DBは最新の状態を保つため上書き更新するが、データウェアハウスは過去の値も残す。この「更新しない」性質が対比の定番。生データをそのまま貯めるデータレイクとも、整形済みかどうかで異なる。

データウェアハウスと関連する用語

• データマート
• ETL
• OLAP

データウェアハウスが出た過去問

• BI（Business Intelligence）を説明したものはどれか。

  正解：企業内外のデータを蓄積し、分類・加工・分析して活用することによって、企業の意思決定の迅速化を支援する手法

  要点：BIはデータの分析・活用で意思決定を迅速にする仕組み

  BIは、業務システムに蓄積された企業内外のデータを集約し、分類・加工・分析して経営判断に役立つ形で示す手法・仕組みである。データウェアハウスやOLAP、データマイニングなどを組み合わせ、意思決定の迅速化を支える。業務プロセスそのものを作り直す手法とは目的が異なる。

  出典：平成29年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問65（IPA）

• ビッグデータのデータ貯蔵場所であるデータレイクの特徴として、適切なものはどれか。

  正解：あらゆるデータをそのままの形式や構造で格納しておく。

  要点：データレイクは加工せず元の形式のまま大量に貯める

  データレイクは、構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを、加工せず元の形式のまま大量に蓄積しておく仕組みである。利用目的を先に決めずに貯めておき、必要になった時点で分析に合わせて加工する点が特徴で、あらかじめスキーマを定義して整形してから格納するデータウェアハウスとは考え方が逆である。メタデータの管理は、貯めたデータを見つけ出すためにむしろ重要になる。

  出典：令和4年度 s 基本情報技術者試験 kamokuA 問23（IPA）