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データウェアハウジングは、過去、現在、未来のデータを統合するための強固な基盤を提供し、組織がレポートを生成し、高度な分析を行い、データマイニングを実行できるようにします。
多くの企業が大量のデータを継続的に収集しています。しかし、その情報を使用するには、プロセスと手順の機能セットを適切に配置して、それを理解する必要があります。
データウェアハウスの開発者であろうと、データウェアハウジングという用語を初めて耳にするユーザーであろうと、データウェアハウジングの基本（その意味、使用方法、提供できる利点など）を理解することが不可欠です。
データを適切に分析すると、一般的な傾向とパターンが企業に与えるプラスとマイナスの影響をより明確に把握することができます。これは非常に簡単に思えますが、データが有用であることを保証することは、データウェアハウジングにおける主要な課題の1つです。
データウェアハウジングとは
データウェアハウスは、データとそのすべての詳細を定義および組み立てる集中ストレージユニット（データベース）です。これらの詳細には、統合されたデータモデルの使用による、組織の顧客ベース、サービスプロバイダー、サプライヤー、トランザクション、またはビジネスプロセスに関する情報が含まれる場合があります。 （ビジネスプロセス管理の詳細については、「BPMとSOA：ビジネスを推進する方法」を参照してください。）
データウェアハウジングは、企業全体で利用できるさまざまなソースからデータを取得します。このデータは、さまざまな方法で分析できます。データウェアハウスは、統合された、不揮発性の、時変で、対象指向の情報の集まりです。つまり、データウェアハウスは次の目標を達成する必要があります。
- ビジネスメタデータへのアクセスをキャプチャして提供する
- データ品質を改善し、生成されるレポートの不整合を最小限に抑える
- 多くの異なるソースからのデータを統合し、データ共有を提供します
- 履歴データと現在のデータを効果的かつ効率的にマージすることにより、すべてのレポートのニーズの速度とパフォーマンスを向上させます
データの種類
データウェアハウスは、さまざまなソースからデータを取得し、ビジネスユーザーが1つの共有場所から重要なデータにすばやくアクセスできるようにすることで、強化されたビジネスインテリジェンス技術を提供します。データウェアハウスで収集されるデータのタイプは、特定の期間内に主題指向で統合され、識別または同期されます。
データウェアハウジングに関しては、4つの主要なデータタイプがあります。
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
時変データ
時変データにより、データウェアハウスに保存されているすべての情報が最新であり、リアルタイムで生成されます。データウェアハウスのすべての主要な構造には、過去5年から10年など、地平線の観点から情報を提供することにより、時間の要素が含まれています。
主題指向のデータ
サブジェクト指向のデータは、顧客、販売、製品、サービスなど、ビジネスの主要なサブジェクトカテゴリに基づいて編成されます。被験者のオリエンテーションは、組織の主要な意思決定者が使用するデータのモデルと分析に焦点を当てることにより、特定の被験者の問題の単純かつ簡潔な評価を提供します。
統合データ
統合データは、リレーショナルデータベース、オンライントランザクションレコード、フラットファイルなど、複数の混合ソースで構成されています。指定したソースが正常に統合されると、データクリーニングが適用されます。これにより、属性変換、命名規則、エンコード構造、およびデータ変換による主要な用語の一貫性が確保されます。
ビジネス分析とレポート生成
データウェアハウスは、多次元データモデリングに基づいています。多次元データモデルは、データキューブの形式でさまざまなビューを作成します。これにより、複数のディメンションを通じてデータをモデレートおよび表示できます。データウェアハウスは、組織が拡大および進化するときに使用される最初の手順の1つです。これは主に、企業がビジネス分析への投資を開始することを決定したときに使用されます。ビジネス分析では、統計データに基づいてビジネスニーズと改善を見つけて特定するために企業が使用するさまざまな技術的アプリケーションと手順を使用します。
ビジネス分析は、組織がビジネスの結果を予測、形成、改善するために使用できるパターンを発見および認識するのに役立ちます。ただし、このプロセスを通じて収集された結果は本当に重要です。これらは、新しい戦略の作成、実装、および管理を提案するために使用されるためです。 （背景を読むには、ビジネスインテリジェンスの概要をご覧ください。）
ビジネス分析ソリューションは、過去のパフォーマンスを評価し、将来のビジネス計画と代替案に備えるために、定量的および統計的な事実に基づいたデータを取得します。通常、ビジネスデータの収集は、統計ソフトウェアを使用してマシンまたはアプリケーションによって生成されます。そのため、多くの企業が統計ソフトウェアを使用して、分析に基づいて改善を行っています。
統計ソフトウェアとビジネスインテリジェンス
統計ソフトウェアは、ビジネスインテリジェンス（BI）ソフトウェアとも呼ばれます。多くの企業では、特定のソフトウェア選択プロセスはありませんが、他の企業では企業標準に従うか、データベースまたはレポートツールを既にアクティブにしておくだけでアクティブ化する必要があります。適切な分析ソフトウェアを選択する際に使用されるプロセスは、BI戦略を作成し、すでに設定されているビジネス要件全体に準拠することから始まります。
ビジネスマネージャーとアナリストは、適切なソフトウェアを選択し、ビジネス分析手法が正しい方向にそれらを開始することを保証する上で大きな役割を果たします。 Amazonのような企業は、ターゲット市場が最も快適な価格帯を把握するために、顧客間の購買行動の傾向を追跡することが知られています。これにより、企業は全体的な利益率に大きな影響を与えることなく、競争力のある価格を効果的に決定できます。事前に定義されたBI戦略がなければ、購入したソフトウェアのタイプでは、組織に必要な適切なカスタマイズ機能が提供されないことがよくあります。
データマイニング
データマイニングでは、データを深く掘り下げて、有用な洞察を生成し、証拠と事実に基づいた意思決定を行います。技術的には、データマイニングを使用して、大規模なリレーショナルデータベース内のさまざまなフィールド間の相関関係またはパターンを見つけることができます。より具体的には、複数の観点から情報を分析し、有用なデータに要約するプロセスです。ベストケースのシナリオでは、これらの洞察は、ビジネスのコスト削減、売り上げの増加、および他の主要業績評価指標への影響に役立ちます。
データマイニングは、さまざまなデータソースとレコード間に存在するいくつかのさまざまなディメンション、カテゴリ、および関係を発見するために使用できる強力なテクノロジです。たとえば、小売部門では、データマイニングは企業が販売パターンと顧客の行動を認識し、情報を有利に活用できるようにするのに役立ちます。悪名高い例の1つは、小売業者のターゲット機能で、どの買い物客が期待しているのかを判断し、親が買い物をする傾向があるときに店がベビー用品のクーポンを購入できるようにすることです。
一言で言えばデータウェアハウジング
データウェアハウジング手法を統合および適用する場合、ビジネス分析方法論により、組織はビジネス戦略全体を強化し、BIソフトウェアを使用して最適化された意思決定を行うことができます。分析はあらゆる組織で重要な役割を果たし、データマイニングやその他のさまざまな分析手法を含む多くの異なる手順を使用して、適切なデータ収集サービスとマーケティングをサポートおよび生成できます。顧客サービスを改善し、在庫管理を簡素化し、個々の顧客のニーズに応える製品を相互に促進し、重要な製品とサービスの分析を提供することにより、データウェアハウジング技術を通じて新しい機会と可能性を探ります。
データウェアハウジングは、組織が大量のデータの複雑な質問に対する答えを見つけることを可能にするものです。それがデジタルデータの収集と保存の力です。