データウェアハウスのメリットとその課題

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が分析に準拠するビジネスリソースであり、ビジネス上の意思決定を行うための実用的なデータの洞察につながります。

言い換えれば、データウェアハウスは「ビジネスインテリジェンスシステム」の中核にあり、重要なビジネス上の意思決定を時間どおりに行うことができます。

何よりもまず、これはすべてのデータが安全かつ確実に保存される一元化されたスペースです。 レポートの生成、データ分析、およびその他のさまざまなクエリに最適です。 さらに、会社のデータベースからデータストリームを抽出し、それを意味のある洞察に変えるのに役立ちます。 さらに、通常のデータウェアハウスはストレージとして使用されます。 これは最新のアプローチであり、非常にうまく機能します。

• データウェアハウスの長所と短所
• データウェアハウスを構築する理由
• データウェアハウスの費用便益分析
• データウェアハウスとの違い。 データレイク対データ市場

データウェアハウスの利点

• データウェアハウスは、適切な決定が適切なタイミングで行われるため、投資収益率（ROI）が高くなります。

• データの専門家と管理者は、主要業績評価指標（KPI）を見つけるビジネス分析を通じて、より正確な市場予測を行うことができ、主要な担当者によるより良い計画を容易にします。

• データウェアハウスには、さまざまな期間の状態のさまざまな傾向と分析を示すことができる履歴データの大規模なストレージがあり、より正確な予測と結果を可能にします。

• データからの情報の可用性は、より費用効果の高い意思決定につながります。

• 顧客サービスの品質は、データウェアハウス内の情報を分析することで、正確に追跡および改善できます。

データウェアハウスのデメリット

• データウェアハウスには通常、大量の静的データがあり、ブラウジング機能が制限されています。 データの一部はスキーマを介して取得およびフィルタリングする必要があり、有用な形式に変換されるまでに数日かかる場合があります。

• データウェアハウスは通常、アドホッククエリの対象であり、データの処理速度が遅いことを処理するのは非常に面倒であり、結果の処理が困難になります。

• データウェアハウスは通常、かなりの費用便益比を持っています。 主な理由は2つあります。これは、ハードウェアとソフトウェアのインフラストラクチャにかなりのコストがかかることです。 この問題のもう1つの主な欠点は、データウェアハウスインフラストラクチャのデジタルマシンでの作業としてサービスの対価を支払わなければならないITおよび技術スタッフのコストが高いことです。

• データウェアハウスは、ほとんどの場合、ソフトウェアとハ​​ードウェアの両方の観点から相互運用性の問題に悩まされています。 異なるオペレーティングシステムプラットフォームと異なる互換性のないソフトウェアプラットフォームを実行している可能性があります。 同じように、さまざまな種類の機器が必死になって相互に通信しようとしている可能性があります。 データウェアハウスを維持するためのコストが増える可能性があります。

• ウェアハウスに保存されているほとんどのデータは生で乱雑です。 データウェアハウス内には常に隠れた問題があり、解決に時間と労力を費やす可能性があります。 それでも、通常、使いやすさの頻度やデータウェアハウスのサイズによっては、数か月、場合によっては数年は検出されないままになります。

• 非常に必要となる可能性のある、必要なデータがソースシステムからキャプチャされないままである場合、データ取得作業のインスタンスが発生する可能性があります。 データウェアハウスに情報が失われる可能性があります。

• データウェアハウス内の一部のデータは、大量のデータが同様のデータを持っている可能性があり、データを取得している人に混乱を引き起こしたり、その他の重大な誤解を引き起こしたりする可能性があるデータ均質化の対象となる可能性があります。

• データウェアハウスでは、さまざまなシステムが統合を経て期待どおりに機能しない場合、常に統合の問題が発生します。 それらがまったく機能しなかった場合、状況はさらに悪化する可能性があります。

（ホワイトペーパーのダウンロード： Hadoopを使用してエンタープライズデータウェアハウスを最適化する方法）

なぜデータウェアハウスを構築する必要があるのですか？

データウェアハウスに投資する必要がある理由はたくさんあります。 1つ目は、ビジネスプロセスとデジタルテクノロジーの統合を改善するのに役立つことです。 また、サプライヤ、顧客、事業運営、および最も重要なビジネスの他の重要なコンポーネントに関連するさまざまなメトリックと観察結果についての優れた洞察につながります。

また、応答時間を短縮し、加えた変更を記録できることは言うまでもなく、データ品質を向上させることができます。 情報をより迅速に活用でき、それによってさまざまなメリットももたらされます。 そして、物事をさらに良くするために、それは運用システムに負担をかけず、データ品質を高め、そして毎回素晴らしいプロ意識と素晴らしい経験を伝えます。

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データウェアハウスの費用便益分析とはどういう意味ですか？

データウェアハウスの費用便益分析を実行するときは、処理している費用を評価し、それらが価値があるかどうかを確認する必要があります。 まず、セットアップコストがあります。これは、専門家レベルでのデータウェアハウスの取得と構成で構成されます。 次に、データ移行などを考慮する必要がありますが、これも非常にコストがかかる可能性があります。

さらに、ストレージとコンピューティングの容量、管理コスト、データ保守などの追加コストがあります。 プロセスとエクスペリエンス自体をよりよく理解するのに役立つため、これらのものがどれほど高価になる可能性があるかを理解することが不可欠です。

データウェアハウスとデータレイクとデータマートの比較

• データウェアハウス

  一方、データウェアハウスは、すでに構造化されたデータを格納するだけです。 これは多目的ソリューションであり、優れた結果と経験を前面に出すと同時に、メトリックと調査情報にアクセスするための優れた方法をもたらします。 さまざまなデータ型を支援できます。 データを分析し、維持することも非常に簡単です。

• データレイク

  データレイクは、生成された形式ですべてのデータを追加する場所です。 膨大な量のデータを保存できます。 これは、より多くのストレージソリューションです。 そのすべてのデータをどうするかについて心配する必要はありません。 ただし、今後の理由で保存しています。

• データマート

  データマートは、データウェアハウスのサブセクションです。 通常、データマートを使用して特定の部門のデータを保存します。 ご覧のとおり、各オプションには長所と短所があり、要件に合った適切なものを見つける必要があります。

次の表は、データストレージの種類についてさらに詳しく説明しています。

データウェアハウスの利点に関するよくある質問

Q.従来のデータウェアハウスと比較したアクティブデータウェアハウスの主な利点は何ですか？

A.主な違いは転送速度です。 アクティブなデータウェアハウスのデータ転送速度は高速ですが、従来のデータウェアハウスの転送速度は低速です。

最終的な考え

ビジネス環境にデータウェアハウスを採用する前に、データチームが従ういくつかのプラクティスを積極的に保証する必要があります。

• データの一貫性、正確性、および整合性を計画します。

• データは明確に定義され、タイムスタンプが付けられている必要があります。

• データサイエンティストとアナリストに適切なツールを提供します。

• データの競合に対処する準備をしてください。

• 運用システムとレポートが並行して実行されていることを確認してください。 つまり、それらを置き換えるものではありません。

• データのライフサイクルに固執します。

• すべての利害関係者がデータウェアハウスの実装手順に参加していることを確認します。

データウェアハウスは、多くの専門家や経営幹部が毎日、生活全体に影響を与える可能性のある重要なビジネス上の意思決定に使用しています。 データウェアハウスは、ビジネスを次のレベルに引き上げることができる手頃な価格と魅力的な投資収益率は言うまでもなく、有益で便利な場合があります。

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