データウェアハウス（DWH）とETLとは？

データウェアハウス（DWH）とETLの意味

各業務システムのデータを分析目的で時系列に統合・蓄積したデータベースがデータウェアハウス。そこへ取り込む処理がETL（抽出・変換・格納）。更新中心の業務DBと違い、参照と集計が中心で過去データを消さずに残すのが特徴。

データウェアハウス（DWH）とETLの具体例

販売・在庫・会員など複数システムのデータを毎晩ETLで抜き出し、商品コードの体系や日付の書式を揃えてからDWHへ格納する。そこから特定部門の分析用に切り出した小規模なDBをデータマートと呼ぶ。

データウェアハウス（DWH）とETLは試験でどう引っ掛けられる？

DWHは業務DBのバックアップではなく、分析のために非正規化して時系列で持つ別物。先に格納してからDB内部で変換するELTとは処理の順序が違う点も問われる。

データウェアハウス（DWH）とETLと関連する用語

• データマイニングとOLAP
• NoSQLと分散データベース
• データレイク・データマート

データウェアハウス（DWH）とETLが出た過去問

• 企業の様々な活動を介して得られた大量のデータを整理・統合して蓄積しておき，意思決定支援などに利用するものはどれか。

  正解：データウェアハウス

  要点：データウェアハウスは意思決定支援のためにデータを統合蓄積する

  データウェアハウスは、業務システムに散在する大量のデータを時系列に整理・統合して蓄積し、分析や意思決定支援に用いるためのデータベースである。日々の処理のためではなく、分析のために作られる点が特徴である。

  出典：平成28年度 春期 情報セキュリティマネジメント試験 午前 問44（IPA）

• ビッグデータの活用例として、大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識（傾向やパターン）を見つけ出すプロセスはどれか。

  正解：データマイニング

  要点：データマイニングは大量データから傾向や規則を発掘する

  データマイニングは、蓄積された大量のデータに統計的手法や機械学習を適用し、人が気付いていない相関や傾向、パターンといった知識を掘り出すプロセスである。データを蓄積する基盤であるデータウェアハウスとは役割が異なり、分析の対象と手段の関係にある。

  出典：平成29年度 春期 情報セキュリティマネジメント試験 午前 問45（IPA）

• 企業全体で使用するデータを統合・整理したデータウェアハウスから、特定の分析目的のためにデータを加工して構築したものはどれか。

  正解：データマート

  要点：データマートはDWHから目的別に切り出した分析用データ集合

  データマートは、データウェアハウスに統合されたデータから、特定の部門や分析目的に必要な範囲を抽出・加工して構築した小規模なデータベースです。利用目的が絞られているため、分析の応答性が高く扱いやすくなります。

  出典：令和7年度 （公開問題） 情報セキュリティマネジメント試験 kamokuAB 問11（IPA）