データ ウェアハウスは、さまざまなソースからの構造化データと非構造化データを保存する集中リポジトリであり、分析レポートやデータ分析のために組織のさまざまな部門からのデータを統合します。一方、データ マートはデータ ウェアハウスのサブセットであり、特定の部門またはビジネス機能に焦点を当てており、特定のユーザー グループに合わせてデータへのアクセスを提供し、特定のビジネス ニーズに対してより迅速で的を絞った分析を可能にします。
主要な取り組み
- データ ウェアハウスには、さまざまなソースからの大量の構造化データと非構造化データが格納されています。 データ マートには、特定のビジネス機能に関するデータ ウェアハウス情報のサブセットが含まれています。
- データ ウェアハウスは、組織のデータの包括的なビューを提供します。 データ マートは、個々の部門またはチームに的を絞った洞察を提供します。
- データ ウェアハウスの実装と維持には、かなりのリソースと時間が必要です。 データ マートはより小さく、複雑ではなく、より迅速に展開できます。
データウェアハウス vs データマート
データ ウェアハウスは、レポートやデータ分析に使用される幅広いソースから収集されたデータの大規模な保存場所であり、履歴ビューを提供します。 データ マートは、特定の事業分野またはチームを対象とし、特定の主題領域に焦点を当てたデータ ウェアハウスのサブセットです。
ただし、違いは上記だけではありません。 特定のパラメーターに関する両方の用語を比較すると、微妙な側面が明らかになります。
比較表
| 機能 | データウェアハウス | データ市場 |
|---|---|---|
| 対象領域 | 全社規模 | 部門別または科目別 |
| 目的 | 全体的なビジネス インテリジェンスと戦略的意思決定をサポート | 部門または機能に関連するビジネスの特定の側面を分析する |
| 情報元 | さまざまな運用システムからのデータを統合 | 主にデータ ウェアハウスまたはその他のデータ ソースからデータを抽出します |
| データストレージ | 大規模かつ複雑で、過去のデータが含まれる場合があります | より小さくてシンプルになり、現在のデータまたは関連データに焦点を当てます |
| データ・モデル | 通常、効率的なクエリのためにスター スキーマまたはスノーフレーク スキーマを使用します。 | 分析を簡素化するためにスター スキーマを使用することが多い |
| データ統合 | すべてのデータソースにわたって一貫性と品質を確保するための複雑なプロセス | データはデータ ウェアハウスですでに前処理されているため、比較的簡単です (データ ウェアハウスから取得した場合)。 |
| データの更新 | バッチ更新。頻度は低くなる可能性があります | 部門データの急速に変化する性質を反映するためのより頻繁な更新 |
| セキュリティ | 企業の機密情報を保護するための高いセキュリティ | セキュリティ対策は重要ですが、データ ウェアハウスに比べて厳格ではない場合があります |
| 複雑 | 設計、実装、保守がより複雑になる | セットアップと管理がより簡単かつ迅速に |
| 費用 | より大きなストレージ要件と処理能力によるコストの増加 | 小型化とシンプルなインフラストラクチャによるコストの削減 |
| ユーザー | ビジネスアナリスト、組織全体の幹部 | 部門長、部門分析に重点を置いた特定のチーム |
データウェアハウスとは何ですか？
概要
データ ウェアハウスは、1 つ以上の異なるソースからの統合データの中央リポジトリです。これは、トランザクション データベース、マーケティング システム、顧客関係管理 (CRM) システムなど、組織内のさまざまな運用システムから収集された構造化データと非構造化データのストレージ施設として機能します。データ ウェアハウスの主な目的は、組織のデータの統一ビューを提供し、データ分析とレポート作成を可能にすることで、意思決定プロセスをサポートすることです。
データ ウェアハウスのコンポーネント
1。 データソース データ ウェアハウスは、内部システム、外部ソース、サードパーティ データ プロバイダーなど、さまざまなソースからデータを収集します。これらのソースには、トランザクション データベース、運用システム、レガシー システム、スプレッドシート、さらにはクラウド ベースのアプリケーションが含まれる場合があります。これらの多様なソースからデータを収集し、データ ウェアハウスに統合するには、通常、抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスが使用されます。
2.データ統合 データ統合はデータ ウェアハウジングの重要な側面であり、さまざまなソースからのデータをデータ ウェアハウス内の統一フォーマットに統合することが含まれます。このプロセスでは、多くの場合、さまざまなデータセット間で一貫性、正確性、互換性を確保するために、データのクレンジング、変換、再構築が必要になります。複数のソースからのデータを統合することにより、組織は事業運営の包括的かつ一貫したビューを実現できます。
3.データストレージ データ ウェアハウスは、分析処理用に最適化された特殊なストレージ構造を利用します。スター スキーマやスノーフレーク スキーマなどのこれらの構造は、データをファクト テーブルとディメンション テーブルで構成されるディメンション モデルに編成します。ファクト テーブルにはコア データ メトリックまたはパフォーマンス インジケーターが含まれ、ディメンション テーブルにはデータの分析と解釈のための説明的な属性が提供されます。この次元モデリングにより、大量のデータの効率的なクエリと分析が可能になります。
4. データアクセスとクエリ データ ウェアハウスは、データに効果的にアクセスしてクエリを実行するためのツールとインターフェイスをユーザーに提供します。ビジネス インテリジェンス (BI) ツール、オンライン分析処理 (OLAP) ツール、およびアドホック クエリ ツールを使用すると、ユーザーは対話的にデータを探索および分析し、レポートを生成し、洞察を視覚化できます。さらに、データ ウェアハウスは、SQL クエリ、多次元クエリ、データ マイニング アルゴリズムなどのさまざまなクエリ手法をサポートし、貴重な洞察を抽出し、意思決定プロセスをサポートします。
データ ウェアハウジングの利点
1. 意思決定の改善 データ ウェアハウスは、正確で統合された包括的なデータへのタイムリーなアクセスを提供することで、情報に基づいた意思決定を促進します。異種ソースからのデータを一元化することで、組織は業績、顧客の行動、市場動向、業務効率に関する洞察を得ることができ、より適切な戦略的計画と意思決定が可能になります。
2. ビジネスインテリジェンスの強化 データ ウェアハウスはビジネス インテリジェンス (BI) イニシアチブの基盤として機能し、組織がデータから実用的な洞察を導き出せるようにします。高度な分析機能を使用すると、組織は複雑なデータ分析を実行し、パターンと傾向を特定し、将来の結果を予測し、ビジネス プロセスを最適化できます。 BI ツールと技術を活用することで、関係者は自社の事業運営をより深く理解し、競争上の優位性を高めることができます。
3.運用効率の向上 データ ウェアハウスは、データの統合、保存、アクセスのプロセスを合理化することで、組織内の運用効率を向上させます。データ管理を一元化することで、冗長性、不整合性、データのサイロ化が軽減され、従業員が関連情報に迅速かつ効率的にアクセスできるようになります。このデータ アクセシビリティの向上により、コラボレーションが促進され、意思決定が迅速化され、組織全体の全体的な生産性が向上します。
データマートとは？
概要
データ マートは、組織内の特定のユーザー グループ、部門、またはビジネス機能の特定のニーズを満たすことに重点を置いたデータ ウェアハウスのサブセットです。これには、大規模なデータ ウェアハウスからのデータのサブセットが含まれており、特定のビジネス ユニットまたは機能領域の分析要件とレポート要件をサポートするように設計されています。データ マートは、マーケティング、販売、財務、人事などの個々の部門の固有のニーズに対応するために作成されることがよくあります。
データマートのコンポーネント
1. データの選択と抽出 データ マートは、エンタープライズ データ ウェアハウスまたはその他のデータ ソースから関連データを選択して抽出することによって作成されます。このプロセスには、対象となるビジネス ユニットまたは部門内のユーザーに最も関連する特定のデータ要素と指標を特定することが含まれます。データが選択されると、データ マートの特定の要件を満たすように抽出および変換されます。
2. データモデリングと設計 データ マートは通常、データ ウェアハウスで使用されるものと同様の次元モデリング手法を使用します。ディメンション モデルは、クエリのパフォーマンスを最適化し、対象となるビジネス ユニット内のユーザーの分析ニーズをサポートするように設計されています。これには、データをファクト テーブルとディメンション テーブルに構造化することが含まれ、データを整理および分析するための論理フレームワークが提供されます。
3. データの保管と管理 データ マートは、リレーショナル データベース、多次元データベース (OLAP)、さらにはインメモリ データベースなど、さまざまなストレージ テクノロジを使用して実装できます。ストレージ テクノロジの選択は、データ量、クエリの複雑さ、ユーザーのパフォーマンス要件などの要因によって異なります。使用されているテクノロジーに関係なく、データ マートは、対象となるビジネス ユニット内のユーザーがデータに迅速にアクセスして分析できるように最適化されています。
4. データアクセスとレポート データ マートは、ユーザーに、ユーザー内に保存されているデータにアクセスして分析するためのツールとインターフェイスを提供します。これらのツールには、クエリおよびレポート ツール、アドホック分析ツール、データ視覚化ツールが含まれる場合があります。データ マートは、データへのセルフサービス アクセスを提供することで、ユーザーが IT の介入を必要とせずに独自の分析を実行し、レポートを生成できるようにします。これにより、より迅速な意思決定が可能になり、組織内でデータ主導の意思決定の文化が促進されます。
データマートのメリット
1. 特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズ データ マートは、組織内の特定の事業単位や部門に特有の分析およびレポート要件を満たすように設計されています。データ マートは、特定のユーザー グループのニーズに焦点を当てることで、ユーザーの役割と責任に直接関連する、的を絞った洞察と実用的なインテリジェンスを提供できます。
2. パフォーマンスとスケーラビリティの向上 データ マートには大規模なデータ ウェアハウスのデータのサブセットが含まれているため、通常、データ マートはより小さく、より集中的になり、クエリのパフォーマンスが向上し、応答時間が短縮される可能性があります。さらに、ワークロードを複数のデータ マートに分散することで、組織はより優れたスケーラビリティを実現し、さまざまなビジネス ユニットや部門の多様なニーズに対応できます。
3. データガバナンスとセキュリティの強化 データ マートを使用すると、組織はデータのアクセスと使用をより厳密に制御できるようになり、規制要件や内部ポリシーへのコンプライアンスの確保に役立ちます。機密データへのアクセスを制限し、堅牢なセキュリティ対策を導入することで、組織はデータ侵害や不正アクセスのリスクを軽減しながら、ユーザーが情報に基づいた意思決定を行うために必要な情報にアクセスできるようにすることができます。
データ ウェアハウスとデータ マートの主な違い
- 範囲：
- データ ウェアハウス: 組織全体のさまざまなソースからの統合データを保管する中央リポジトリ。
- データ マート: 特定の部門またはユーザー グループの特定のニーズを満たすことに重点を置いたデータ ウェアハウスのサブセット。
- 目的：
- データ ウェアハウス: 企業全体の意思決定プロセスをサポートし、戦略的な分析とレポート作成のための組織データの統一ビューを提供します。
- データ マート: 組織内の特定のビジネス ユニットまたは機能領域の分析およびレポート要件に対応します。
- データの選択と保存:
- データ ウェアハウス: 複雑な ETL プロセスと最適化されたストレージ構造を採用して、複数のソースからの統合された大量のデータを保存します。
- データ マート: データ ウェアハウスからのデータのサブセットが含まれており、特定の部門やユーザー グループのニーズに合わせて調整されており、特定のビジネス要件に焦点を当てた簡素化されたデータの選択と保存が行われます。
- アクセスとクエリ:
- データ ウェアハウス: さまざまな関係者に包括的なデータへの広範なアクセスを提供し、組織全体にわたる複雑なクエリと分析をサポートします。
- データ マート: 部門またはビジネス ユニット内の特定のユーザーに関連データへの対象を絞ったアクセスを提供し、ユーザーの特定のニーズに合わせた、より迅速で焦点を絞ったクエリと分析を促進します。
- https://go.gale.com/ps/i.do?id=GALE%7CA18993844&sid=googleScholar&v=2.1&it=r&linkaccess=abs&issn=00010782&p=AONE&sw=w
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/313310.313345
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6108446/
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