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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。こうして蓄積し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。

「dwh」に関する記事情報

課題と市場変遷から導き出すBI強化の方向性

データ分析に関するプロジェクトが多く立ち上がる中、BIやDWHに触れた経験を持つ人も多いはず。そこで今のBIについて振り返りながら、今後強化していくべき方向性について考えたい。

手軽に実現、初めての「クラウド型DWH」

潤沢な予算を持つ一部の大企業のものというイメージがあったクラウド型DWH。簡単、低価格な製品が登場し、手軽な導入が可能になった。構築ステップを図解で紹介する。

「中堅・中小企業向けDWH・BI」シェア(2013年7月)

利用端末環境として、スマートフォンやタブレット型端末が増加する同市場。シェア情報を紹介する。

「DWHアプライアンス」シェア(2011年度)

景気回復とともに投資が増え拡大した「DWHアプライアンス」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」に関するIT製品情報

機械学習もパイプラインもSQLで実現、クラウドDWH「BigQuery」の実力とは?

株式会社grasys

自社にデータウェアハウス(DWH)やアナリスト/エンジニアを持っていないことが原因で、効果的なデータ分析が行えないケースは多い。そこで有効なのが、Google Cloud Platform(GCP)が提供するDWHである「BigQuery」だ。

コスト削減以外の効果とは? データウェアハウスをクラウド上で構築すべき理由

Talend株式会社

データウェアハウス(DWH)のクラウド移行では、従来のベストプラクティスは通用しない。そのメリットを最大化するためには、クラウドDWHとオンプレミスDWHの根本的な違いを知り、両者をつなぐ合理化されたプロセスを構築する必要がある。

売上高2兆円、データ量20%増を支えるアプライアンス型大規模DWH

日本電気株式会社

国分グループ本社は、売上目標達成に伴うデータ量増加に備えてDWHを刷新。アプライアンス型大規模データ活用基盤を導入し、高い信頼性と拡張性を実現した。

性能・コストを自律的にチューニングする、OLTP対応データベース自律型技術とは

日本オラクル株式会社

多様な領域で自動化が進む中、次に大きなインパクトを与えると目されるのが自律型データベースだ。DWHやOLTPに対応し、運用負荷を削減するとともに、自律的に伸縮性を発揮して性能・コストをチューニングし、最適化するという。

オンプレミスもクラウドも一長一短のDWH、解決策と目される自律型DBを検証

日本オラクル株式会社

データウェアハウスは従来、オンプレミスもクラウドも一長一短の課題があった。そこで両者の課題を解決したのが、高度な自動化機能を備えたデータベースクラウドだ。実際に導入した大手SIerの比較検証から、その優位性を明らかにする。

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