DWHに関するセミナーやニュース、製品情報やサービスの情報・比較

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DWHに関するセミナーやニュース、製品情報やサービスの情報・比較 DWH

基礎解説DWHとは?

データウェアハウスとは、時系列に沿って随時更新されていく基幹系システムのデータベースとは異なり、一定の期間ごとに切り出したデータを正規化して、上書きすることなく蓄積していくためのデータベースのこと。データは追加されるのみで、更新や削除は行われない。こうして蓄積された過去から現在に至るまでのデータを対象に分析を行うことで、企業活動の可視化や事業の将来予測といった収益向上のための施策に結び付けていくことができる。データの蓄積期間は3〜5年、あるいは目的に応じて7年といった長期にわたる場合もある。

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DWHの最新特集

DWHの市場シェア情報

2012/10/30

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出典
株式会社富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場 2012年版」
「DWHアプライアンス」シェア【シェア情報アーカイブ】
景気回復とともに投資が増え拡大した同市場。特定業務のビジネスアナリティックのための技術力などが評価され1位になったのは?

DWHの最新ニュース

DWHの導入事例

  • KSKアナリティクス

    Infobrightを導入した国内外4社の事例

    億単位の顧客データを秒単位で処理できるようにした英国モバイル分析サービス会社や、BIに使用できるデータ量を24倍に増やした米国電力会社など国内外4社の導入事例。

  • 日本テラデータ

    西日本鉄道 導入事例

    交通系ICカードの顧客分析基盤を Teradata で構築し、戦略的施策の提案や実施を通して地域活性化に貢献した最新事例。

  • NEC

    全国3000店体制に向けて新DWH/BIプラットフォーム構築 〜コメリ

    検索処理にかかる時間を大幅改善、5〜6時間かかっていた夜間バッチ処理は30分程度で終了と業務生産性とCS向上を実現したコメリグループ/株式会社ビット・エイの事例です。

基本機能DWHの基本機能とは?
近年のデータウェアハウスが提供するデータ処理高速化機能としては、主に以下の2つが挙げられる。
●並列分散処理
代表的なものがオープンソースミドルウェアの「Hadoop」で、このベースとなっているのが大規模データを分散処理するためのフレームワーク「MapReduce」。MapReduceでは、始めにMap処理によって元データを分割し、複数の処理を同時並行して行い、次にReduce処理によって処理済みの加工データを再度まとめて、最終目的の処理結果を得るという流れになる。

●インメモリ技術
データ処理速度の大きなボトルネックとなるハードディスクのI/Oをほとんど発生させることなく、分析対象のデータをコンピュータのメインメモリ上に展開して処理するためのテクノロジ。データ処理はメモリへのアクセスのみで全て完結することになる。超高速でのデータ更新や分析処理といった場面で利用される。
導入メリットDWHの導入メリットとは?
データウェアハウスの導入メリットとしては、主に次の2つが挙げられる。
●より精度の高い意思決定の実現
これまでの企業活動のデータを詳細に蓄積し、様々な切り口で分析を掛けることで、例えば小売業の店舗別の売れ筋商品や地域特性による売れ筋商品などを明らかにすることが可能となり、より強化すべき商品カテゴリや死に筋商品を迅速に見極めることができるようになる。
●新しいビジネスの方向性の提示
企業活動の生データを時系列に沿ってデータウェアハウスに蓄積し、分析を行うことで、これまで見えてこなかったビジネス要素間の相関関係を明らかにし、新たな事業展開の方向性を導き出すことも可能になる。
キーマンズネットとは

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