「データウェアハウジング入門ガイド」

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デジタルエコノミーでは、データが重要です。今日、民間企業から公的機関まで、重要なビジネスの意思決定にビッグデータが使用されています。

しかし、データエコシステムは、大容量、多様性、速度に関するさまざまな課題に直面しています。ビジネスは、このデータを整理、管理、分析するために特定のテクニックを使用する必要があります。

そこで、データウェアハウジングが登場です！

データウェアハウジングは、現代の企業のデータエコシステムの重要なコンポーネントです。組織のデータフローを効率化し、意思決定能力を向上させることができます。これは、グローバルなデータウェアハウジング市場の成長でも明確です。2028年までに5118億ドルに達すると予測されており、2019年の2118億ドルと比較すると大きな成長が見込まれています。

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本記事では、データウェアハウジング、そのアーキテクチャの種類、主要なコンポーネント、利点、課題について調査します。

データウェアハウジングとは何ですか？

データウェアハウジングは、ビジネスインテリジェンス（BI）の操作をサポートするデータ管理システムです。さまざまなソースからデータを収集、クリーニング、変換し、集中的なリポジトリに格納するプロセスです。大量のデータを処理し、複雑なクエリを容易にします。

BIシステムでは、データウェアハウジングはまず異種の生データをクリーンで整理された統合データに変換し、分析、レポート、データに基づいた意思決定を容易にするために使用されます。

さらに、現代のデータウェアハウジングパイプラインは、人工知能（AI）や機械学習（ML）の技術を使用した成長予測や予測分析に適しています。クラウドデータウェアハウジングは、これらの機能をさらに拡張し、よりスケーラブルでアクセス可能性が高く、柔軟性のあるデータ管理プロセスを提供します。

さまざまなデータウェアハウジングアーキテクチャについて説明する前に、データウェアハウスを構成する主要なコンポーネントについて見てみましょう。

データウェアハウジングの主要なコンポーネント

データウェアハウジングは、効率的にデータを管理するために協力して作用するいくつかのコンポーネントで構成されています。次の要素は、機能的なデータウェアハウスのバックボーンとして機能します。

1. データソース：データソースは、データウェアハウスに情報とコンテキストを提供します。構造化、非構造化、または半構造化のデータを含む場合があります。構造化データベース、ログファイル、CSVファイル、トランザクションテーブル、サードパーティのビジネスツール、センサーデータなどが含まれます。
2. ETL（抽出、変換、ロード）パイプライン：これは、データソースからデータを抽出し、適切な形式に変換し、データウェアハウスのようなデータ宛先にロードするデータ統合メカニズムです。パイプラインは正確かつ一貫したデータを確保します。
3. メタデータ：メタデータはデータに関するデータです。データウェアハウスのデータの構造情報と包括的なビューを提供します。メタデータは、ガバナンスと効果的なデータ管理に必要です。
4. データアクセス：これは、データチームがデータウェアハウス内のデータにアクセスするために使用する方法を指します。例えば、SQLクエリ、レポートツール、分析ツールなどがあります。
5. データ宛先：これは、データの物理的な保存スペースであり、データウェアハウス、データレイク、またはデータマートなどが含まれます。

通常、これらのコンポーネントはデータウェアハウスのタイプに関係なく共通です。では、従来のデータウェアハウスのアーキテクチャとクラウドベースのデータウェアハウスのアーキテクチャの違いについて簡単に説明します。

アーキテクチャ：従来のデータウェアハウス対アクティブクラウドデータウェアハウス

典型的なデータウェアハウスアーキテクチャ

伝統的なデータウェアハウスは、データを構造化された階層で保存、処理、表示することに重点を置いています。通常、関連する組織がサーバー、ドライブ、メモリなどのハードウェアインフラストラクチャを管理するオンプレミス環境に展開されます。

一方、アクティブクラウドウェアハウスは、Snowflake、AWS、Azureなどのクラウドプラットフォームを活用して、連続したデータ更新とリアルタイム処理を重視しています。アーキテクチャも、アプリケーションに基づいて異なります。

以下でいくつかの主な違いについて説明します。

伝統的なデータウェアハウスのアーキテクチャ

1. ボトムティア（データベースサーバ）： このティアは、データの保存（データ取り込みとして知られるプロセス）およびデータの検索を担当しています。データエコシステムは、指定された期間後に歴史的なデータを取り込むことができる会社定義のデータソースに接続されています。
2. ミドルティア（アプリケーションサーバ）： このティアでは、ユーザークエリを処理し、データを変換します（データ統合として知られるプロセス）。オンライン分析処理（OLAP）ツールを使用してデータが通常データウェアハウスに保存されます。
3. トップティア（インターフェースレイヤ）： トップティアは、ユーザーの対話のためのフロントエンドレイヤとして機能します。クエリ、レポート、可視化などのアクションをサポートします。市場調査、顧客分析、財務報告などの一般的なタスクが含まれます。

アクティブクラウドデータウェアハウスのアーキテクチャ

1. ボトムティア（データベースサーバ）： このティアはデータの保存だけでなく、リアルタイムのデータ処理のための連続的なデータ更新も提供します。つまり、データの遅延はソースからデスティネーションまで非常に低いです。データエコシステムは、事前に作成されたコネクタや統合を使用して、さまざまなソースからリアルタイムのデータを取得します。
2. ミドルティア（アプリケーションサーバ）： このティアでは、直接データ変換が行われます。OLAPツールを使用して行われます。データは通常、オンラインデータマートまたはデータレイクハウスに保存されます。
3. トップティア（インターフェースレイヤ）： このティアは、ユーザーの対話、予測分析、リアルタイムレポートなどを可能にします。詐欺検出、リスク管理、サプライチェーンの最適化などの一般的なタスクが含まれます。

データウェアハウスのベストプラクティス

データチームがデータパイプラインの成功を高めるためにこれらのベストプラクティスに従う必要があります。

• セルフサービスの分析： データ要素を適切にラベル付けおよび構造化して、データウェアハウスライフサイクル全体を追跡できるようにします。これにより、ビジネスアナリストがデータチームの最小限のサポートでレポートを生成することができるセルフサービスの分析が可能になります。
• データガバナンス： 組織の異なるチームや部門間で組織のデータの使用を管理するための堅牢な内部ポリシーを設定します。
• データセキュリティ： データウェアハウスのセキュリティを定期的に監視します。データパイプラインを保護するために業界基準の暗号化を適用し、GDPR、CCPA、HIPAAなどのプライバシー基準に準拠します。
• スケーラビリティとパフォーマンス： プロセスを効率化してオペレーショナルな効率性を向上させ、時間とコストを節約します。ウェアハウスインフラストラクチャを最適化し、任意の負荷を管理できるようにします。
• アジャイル開発： データウェアハウスエコシステムへの変更を取り入れるためにアジャイル開発手法に従います。小さいスタートで始め、イテレーションを重ねてウェアハウスを拡大していきます。

データウェアハウスの利点

組織にとってのデータウェアハウスの主な利点は次のとおりです。

1. データ品質の向上： データウェアハウスは、クレンジングと標準化の後にさまざまなソースからデータを収集して、より良い品質を提供します。
2. コスト削減： データウェアハウスは、データソースを単一のリポジトリに統合することにより、運用コストを削減し、データストレージスペースと別個のインフラストラクチャコストを節約します。
3. 意思決定の改善： データウェアハウスは、データマイニング、データの可視化、レポートなどのBI機能をサポートします。マーケティングキャンペーンやサプライチェーンなどのデータに基づく意思決定において、AIベースの予測分析などの高度な機能もサポートします。

データウェアハウスの課題

データウェアハウスを構築する際に発生する最も注目すべき課題のいくつかは以下のとおりです:

1. データセキュリティ： データウェアハウスには機密情報が含まれているため、サイバー攻撃のリスクがあります。
2. 大容量データ： ビッグデータの管理と処理は複雑です。データパイプライン全体での低いレイテンシーの実現は大きな課題です。
3. ビジネス要件との整合性： 各組織は異なるデータのニーズを持っています。したがって、ワンサイズフィットオールのデータウェアハウスソリューションはありません。組織はウェアハウスの設計をビジネスニーズに合わせて調整する必要があります。これにより、失敗の可能性を減らすことができます。

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