進化する「データウェアハウス」最新事情

　データウェアハウスとは文字通り“データの倉庫”で、企業活動の意思決定に活用するためのデータを各種企業システムから収集、蓄積、管理するためのデータベースだ。データウェアハウスには、基幹系システム用のデータベースに蓄積される現時点でのデータとは異なり、ビジネスの現場で日々発生する“生データ”が時系列に沿って正規化され蓄積されることになる。過去から現在に至る全ての企業データを比較、分析することで、現状把握および将来予測を行おうとするものだ。データは追加されるのみで、更新や削除は行われず、データの蓄積期間は3年から5年、あるいは7年というように長期にわたる。
　ただしデータウェアハウスは、あくまでもデータの“容れ物”に過ぎない。蓄積したデータを活用して企業活動の意思決定に繋げていくためには、BI（ビジネスインテリジェンス）という仕組みが必要になってくる。企業内の各種システムからETL（Extract／Transform／Load：抽出／変換／ロード）ツールを使ってデータを抽出し、データウェアハウスに一旦蓄積する。そのデータを対象に分析を行うことで、今後の具体的なアクションを起こすことが可能となる。

　現在の不透明な事業環境を背景に、企業では自社データを活用する動きが高まっているが、最近ではデータソースとして基幹系システムから取得される構造化データだけでなく、Webサイトのアクセス履歴やICタグなどから取得される非構造化データも重要度を増し、分析対象となるデータ量は爆発的に増えてきている。
　こうした非構造化データも含むいわゆる“ビッグデータ”を分析対象とする場合に考えなければならないのは、“大容量データを効果的に格納してストレスの無いデータ処理速度をいかに確保するか”という点だ。従来であれば、データウェアハウスから個別の分析目的に特化したデータマートをさらに構築し、エンドユーザのレスポンスタイムを担保していたが、増え続けるビッグデータが対象となれば、データマートの数も増加する一方になってしまう。
　そこで現在では、ビッグデータの加工や処理を高速化するためのテクノロジが大きな注目を集めている。

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【1】基礎解説

　1-1　「データウェアハウス」とは？

　1-2　データ処理高速化のためのテクノロジ

　1-3　データウェアハウスの実現方法

【2】選び方解説

　2-1　経営層にとっての“バリュー”を明確にする

　2-2　スモールスタートで始める

　2-3　全社レベルの導入なら、最終形をイメージした上で、全体のロードマップを描く

　2-4　情報活用を推進していくためのBICCやデータガバナンスチームを設置する

【3】製品カタログ

　3-1　「データウエアハウス」の製品一覧

　・Sybase IQ

　・Teradata Data Warehouse Appliance 2650

　・SAP HANA

　　・・・など主要製品の一覧を掲載しています。

　3-2　その他関連製品一覧

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