データウェアハウス

データウェアハウスとは何ですか？

データウェアハウスは、さまざまなソースからのデータ収集と保管のプロセスと定義し、貴重なビジネス洞察を提供するためにそれを管理することがで また、企業が大量のデータと情報を格納する電子ストレージとも呼ばれます。 これは、データ分析のための技術を含むビジネスインテリジェンスシステムの重要なコンポーネントですデータ分析データ分析は、彼らが保持する情報に関する結論を導き出すために、生のデータセットを分析する科学です。.

データウェアハウスは、データの戦略的な使用を可能にする技術とコンポーネントの混合物です。 これは、トランザクションの処理ではなく、クエリと分析を目的とした組織によるかなりの量の情報の電子収集です。 データウェアハウスは、データを情報に変換し、違いを生むためにタイムリーに消費者がアクセスできるようにする方法です。

データウェアハウスの理解

データ分析は、さまざまな異種データソースからの結合されたデータを比較することにより、組織のパフォーマンスに関するより深い情 データウェアハウスは、トランザクションリソースから取得した履歴データに対してクエリと分析を実行します。

データウェアハウスのアイデアは、非リレーショナルデータベースシステムに保持されていたデータを評価するのに役立つように1980年代に開発されました。 これは、企業がアーカイブされたデータを使用して企業の優位性を達成するのに役立つように設計されています。 データセンターの膨大な量のデータは、通信、販売および財務、顧客ベースのアプリケーション、外部パートナーネットワークなど、さまざまな場所から取得されます。

データウェアハウスは、時間の経過に伴うデータの変更に集中することにより、以前に発生したインシデントを分析するため、ウェアハウスに入れられたデータは変更されず、変更することはできません。 データウェアハウスは、保存されたデータが安全で信頼性が高く、簡単に取得および管理できるように行う必要があります。

データウェアハウスの手順

データウェアハウスのプロセスには、次の手順が含まれています:

1. データの抽出-さまざまなソースから大量のデータが収集されます。
2. データのクリーニング–データがコンパイルされると、クリーニングプロセスを経ます。 データはエラーがないかスキャンされ、検出されたエラーは修正または除外されます。
3. データの変換–クリーンアップ後、フォーマットがデータベースから倉庫フォーマットに変更されます。
4. 倉庫への格納–倉庫形式に変換されると、倉庫に格納されたデータは、統合や集計などのプロセスを経て、より簡単に、より調整されて使用できます。 時間の経過とともにソースが更新されると、より多くのデータが倉庫に追加されます。

データウェアハウスの利点

データウェアハウスが正常に実装された場合、次の方法で組織に利益をもたらすことができます。

1. 競争上の優位性

データウェアハウスの導入に成功した企業にとっての大規模な投資収益率は、この技術がもたらす驚異的な競争力を示しています。 競争上の優位性競争上の優位性競争上の優位性は、企業が競合他社よりも優れていることを可能にする属性です。 これは、意思決定者が顧客、要求、および傾向に関連する以前に利用できず、未開発の情報を明らかにする可能性のあるデータにアクセスすることを可能にすることによって、優れたマージンを達成することを可能にします。

2. 意思決定者の生産性の向上

データストレージは、一貫性のある公平な履歴データの相互接続されたアーカイブを提供することにより、ビジネスの意思決定者 データウェアハウスは、さまざまな競合する構造からのデータを、企業のより明確なビューを提供するフォームに組み込むのに役立ちます。 データウェアハウスは、データを使用可能な情報に変換することにより、市場管理者がより実用的で正確で信頼性の高い分析を行うのに役立ちます。

3. 費用対効果の高い意思決定

データウェアハウスは、すべてのデータを一箇所に保持し、多くのITサポートを必要としません。 コストがかかり、統合が困難な外部の業界情報の必要性が少なくなります。

データウェアハウスの欠点

データウェアハウスには、次の問題が関連している可能性があります。

1. データローディングリソースの過小評価

多くの場合、データの取得、クリーンアップ、および倉庫へのアップロードに必要な時間を見積もることができません。 プロセスに費やされる時間と労力を最小限に抑えるために、特定のリソースが用意されていますが、全体的な生産時間の大部分がかかる場合があり

2. ソースシステムの非表示の問題

データウェアハウスを提供するソースネットワークに関連する非表示の問題は、何年もの非検出後に発見される可能性があ たとえば、新しいプロパティ情報を入力すると、一部のフィールドがnullを受け入れる可能性があり、その結果、利用可能で関連性があっても、担当者が未完了のプロパティデータを入力する可能性があります。

3. データの均質化

データウェアハウスでは、異なるデータソースで同様のデータ形式も扱います。 これは、データのいくつかの貴重な部分の損失につながる可能性があります。

その他のリソース

あなたのキャリアを最大限に進めるために、これらの追加のリソースは非常に役立ちます:

• データ分析データ分析データ分析とは、データが保持している情報に関する結論を導き出すために、生のデータセットを分析する科学です。
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