簡単に言うと、データウェアハウスDWの定義は何ですか？
質問者：Thilo Camisoo |最終更新日：2020年1月14日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティングデータのストレージとウェアハウジング
データウェアハウス（ DW ）は、企業情報と、運用システムおよび外部データソースから派生したデータのコレクションです。データウェアハウスは、さまざまな集計レベルでのデータの統合、分析、およびレポートを可能にすることにより、ビジネス上の意思決定をサポートするように設計されています。
簡単に言うと、データウェアハウスとは何ですか？データウェアハウジング（DW）は、さまざまなソースからデータを収集および管理して、意味のあるビジネス洞察を提供するためのプロセスです。これは、トランザクション処理ではなくクエリと分析を目的として設計された、企業による大量の情報の電子ストレージです。
同様に、データウェアハウスとは何ですか？また、それは何のために使用されますか？データウェアハウスは、分析目的とビジネスレポートに使用されます。データウェアハウスは通常、異なるソースからのトランザクションデータのコピーを統合することによって履歴データを保存します。データウェアハウスは、最新の統合情報を使用するレポートにリアルタイムのデータフィードを使用することもできます。
また、データウェアハウジングとはどういう意味ですか？
データウェアハウスは、管理者の意思決定プロセスをサポートする、サブジェクト指向の統合された時変で不揮発性のデータ収集です。サブジェクト指向：データウェアハウスを使用して、特定のサブジェクト領域を分析できます。たとえば、「販売」は特定の主題である可能性があります。
データウェアハウスはどのように機能しますか？
データウェアハウスは、整数、データフィールド、文字列など、データのレイアウトとタイプを記述するスキーマにデータを編成することで機能します。データが取り込まれると、スキーマによって記述されたさまざまなテーブルに格納されます。クエリツールはスキーマを使用して、アクセスおよび分析するデータテーブルを決定します。
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例を挙げたデータウェアハウジングとは何ですか？
データウェアハウスは基本的に、複数のソースからの情報を1つの包括的なデータベースに結合します。例えば、ビジネスの世界では、データウェアハウスは、同社の販売時点システム（レジ）、そのウェブサイト、そのメーリングリストとそのコメントカードから顧客情報を組み込むことがあります。
データウェアハウスが重要なのはなぜですか？
データウェアハウジングはますます重要なビジネスインテリジェンスツールであり、組織は次のことが可能になります。一貫性を確保する。さまざまなソースからのデータを標準化することで、解釈エラーのリスクを減らし、全体的な精度を向上させることもできます。より良いビジネス上の意思決定を行います。
データ分析とはどういう意味ですか？
データ分析は、ビジネスの意思決定に役立つ情報を見つけるために、データをクリーンアップ、変換、およびモデリングするプロセスとして定義されます。データ分析の目的は、データとデータの分析に基づいて意思決定を取ってから有用な情報を抽出することです。データ分析の種類：技術と方法。
OLAPとはどういう意味ですか？
OLAP （Online Analytical Processing）は、多くのビジネスインテリジェンス（BI）アプリケーションの背後にあるテクノロジです。 OLAPは、無制限のレポート表示、複雑な分析計算、および予測「what if」シナリオ（予算、予測）計画の機能を含む、データ検出のための強力なテクノロジーです。
OLTPとOLAPの違いは何ですか？
OLTPはトランザクション処理であり、 OLAPは分析処理システムです。 OLTPは、ATMなどのインターネット上のトランザクション指向のアプリケーションを管理するシステムです。 OLAPは、財務報告、予測などの多次元分析クエリにレポートするオンラインシステムです。
データウェアハウスツールとは何ですか？
データウェアハウスツール
- データクレンジングツール。
- データ変換およびロードツール。
- データアクセスおよび分析（クエリ）ツール。
- オンライン分析処理（OLAP）ツールは、ライブデータに対する複雑なオンライン分析を提供します。
- 多次元OLAP（MOLAP）ツールは、開発された最初のOLAPツールでした。
データレイクとデータウェアハウスの違いは何ですか？
データレイクは生データの膨大なプールであり、その目的はまだ定義されていません。データウェアハウスは、特定の目的のためにすでに処理された、構造化され、フィルタリングされたデータのリポジトリです。 2種類のデータストレージは混同されることがよくありますが、同じものよりもはるかに異なります。
例を挙げたデータマートとは何ですか？
データマートは、単一の機能データセットを提供するデータウェアハウスの単純なセクションです。データマートは主要な事業分野向けに存在する可能性がありますが、他のマートは特定の製品向けに設計される可能性があります。例としては、季節の商品、芝生と庭、おもちゃなどがあります。
データマートとその種類は何ですか？
データマートの3つの基本的なタイプは、依存型、独立型、およびハイブリッド型です。依存データマートは、すでに作成されている中央データウェアハウスからデータを取得します。対照的に、独立したデータマートは、運用データまたは外部データソース、あるいはその両方から直接データを取得することによって構築されたスタンドアロンシステムです。
データはデータウェアハウスにどのように保存されますか？
倉庫に保管されているデータは、運用システム（マーケティングや販売など）からアップロードされます。データは運用データストアを通過する場合があり、レポート用のDWで使用される前に、データ品質を確保するために追加の操作のためにデータクレンジングが必要になる場合があります。
データウェアハウスのさまざまなコンポーネントは何ですか？
データウェアハウスには5つの主要なコンポーネントがあります。 1）データベース2）ETLツール3）メタデータ4）クエリツール5）データマート。
データベースとはどういう意味ですか？
データベース（DB）は、最も一般的な意味で、データの組織化されたコレクションです。より具体的には、データベースは、データへのアクセス、操作、および更新を容易にする電子システムです。最新のデータベースは、データベース管理システム（DBMS）を使用して管理されます。
データウェアハウスの機能は何ですか？
データウェアハウスには2つの主な機能があります。
- 最初の機能は、さまざまなデータソースからの情報/データを統合することです。
- 2番目の機能は、ライブデータソースのデータを実際のデータウェアハウスのデータから分離することです。これは、レポートとデータ分析に使用されます。
データウェアハウスとその特徴は何ですか？
3つの顕著なデータウェアハウスの特徴があります。統合：元のソースに関係なく、データの抽出と変換の方法は均一です。時変：データは期間（週次、月次、年次など）で編成されます。不揮発性：データウェアハウスはリアルタイムで更新されません。
データウェアハウスが不揮発性であるとはどういう意味ですか？
データウェアハウス内のデータは、歴史的観点から情報を提供します。 Non --volatile − Non --volatileは、新しいデータが追加されたときに前のデータが消去されないことを意味します。
データマイニングの目的は何ですか？
また、データや知識発見と呼ばれるデータマイニングは、データを分析し、洞察ことを通知するビジネス上の意思決定にそれを変換するプロセスです。データマイニングソフトウェアを使用すると、組織はパターンを検出するために複数のソースからのデータを分析できます。
メタデータとはどういう意味ですか？
メタデータは、他のデータを説明するデータです。メタは接頭辞であり、ほとんどの情報技術の使用法では、「基礎となる定義または説明」を意味します。メタデータは、データに関する基本情報を要約します。これにより、データの特定のインスタンスの検索と操作が容易になります。