データウェアハウスは、企業や組織のさまざまなソースから収集されたデータを統合、整理、保存し、分析やレポーティングに利用するためのシステムです。通常、トランザクショナルデータベースや他の情報源から抽出されたデータが、データウェアハウス内でクリーニング、変換（ETLプロセス：Extract, Transform, Load）され、その後、分析のために利用されます。
データウェアハウスの特徴
- 主題指向: データウェアハウスは特定の主題やビジネスプロセスに焦点を当ててデータを整理します。
- 統合性: 異なるソースからのデータは、統合され、矛盾が排除された一貫したフォーマットで保管されます。
- 非揮発性: データウェアハウスに保存されたデータは、定期的な更新ではなく、時点に基づいて保存されます。
- 時間変化: データウェアハウスは時間を通じての変化を追跡し、歴史データを分析するための時間的な次元を提供します。
データウェアハウスの利点
- ビジネスインテリジェンス: データウェアハウスは、データマイニング、オンライン分析処理（OLAP）、レポーティングなどのビジネスインテリジェンス活動の基盤を提供します。
- 決定支援: データウェアハウスによって提供される洞察は、企業の意思決定を支援します。
- 一貫した情報源: 組織内のすべての利用者が、一貫性と信頼性のあるデータに基づいて分析を行うことができます。
データウェアハウスの課題
- コストと複雑性: データウェアハウスの設計、構築、維持には、高いコストと複雑性が伴います。
- データの鮮度: データウェアハウスのデータは時点ベースのものであり、リアルタイムデータを必要とする場合には適していないことがあります。
- スケーラビリティ: ビッグデータの時代において、データ量の増加に伴い、データウェアハウスのスケーラビリティが課題となることがあります。
データウェアハウスの例
- Oracle Data Warehouse: Oracleが提供するデータウェアハウスソリューションです。
- Amazon Redshift: Amazon Web Servicesが提供するクラウドベースのデータウェアハウスサービスです。
- Teradata: 大規模なデータウェアハウスのための分析プラットフォームを提供します。
- Snowflake: クラウドデータウェアハウスとして設計されたサービスで、独自のアーキテクチャを持ちます。
データウェアハウスは、組織の過去と現在のデータを活用し、将来のトレンドやパターンを予測するために不可欠なリソースです。クラウドコンピューティングの台頭により、データウェアハウスも進化を続け、よりアクセスしやすく、管理しやすいものになっています。