データウェアハウス(DWH)とは、企業に蓄積される膨大なデータを格納するシステムのことです。
データウェアハウスは、データベースの一種であるものの、利用の目的や格納するデータには違いが見られます。本記事では、データウェアハウスの基礎知識から、データウェアハウスを構成する4つの特徴、そして実際の分析の流れについて解説します。
DWH(データウェアハウス)とは?
『ビッグデータってデータウェアハウスじゃだめですか?』というタイトルで講演します：Enterprisezine（エンタープライズジン）
時系列データを扱うことが多い
データウェアハウスで保管されるデータは、時系列のものが多いです 。例えば、1件の売上が発生すると、SFAなどの管理システムから情報を抽出し、新たにデータが1件追加されます。
例えば、銀行などにおける入出金データをDHWで取り扱う場合、出金や入金など全てのリクエストを、時系列順に記録します。そのため、半年前・1年前の口座残高など、任意の時点での状態や大まかなデータの流れを把握することが可能です。
2. サブジェクトごとに分類されている
データウェアハウスで保管されるデータは、サブジェクト(主題・テーマ)ごとに分類されています。
例えば、販売管理システムのデータベースには、1件の売上に対して、売上日・店舗・顧客の氏名・顧客ID・顧客住所・連絡先・商品コード・販売個数・定価などのサブジェクト別にデータが保管されています。
これをデータウェアハウスで保管する時には、サブジェクトごとに置き換えます。
例えば、「顧客」というサブジェクトでは、顧客の氏名・顧客ID・顧客住所・顧客の連絡先といった、顧客にまつわる情報が集約されます。このようにデータを一つのまとまりとして管理することで、他のシステムと連携する時に、データが重複することを防ぐことができます。
また、販売システムのデータベースでは、売上が発生した時点での分析しかできません。サブジェクトごとに分解し、複数のツールとデータを統合することによって、商品を購入した顧客がその後どうなったか(顧客管理)といった、システムに依存しない分析を可能にしてくれます。
3. データが統合 されている
データウェアハウスは、 複数のシステムから収集した異なるフォーマットのデータを、単一のスキームに変換した状態で保管がされます 。
例えば、「顧客ID」を一つ見ても、システムによっては、メールアドレスになっているケース、文字列になっているケース、整数になっているケースなどが考えられます。このような場合は、同一の顧客ではなく複数の顧客と認識されてしまう可能性があり、適切な分析につなげられません。データウェアハウスであれば、こうした情報のズレが生じず、データの整合性を高めることができます。
この処理には、通常「ETL(Extraction Transformation and Loading)」と呼ばれるツールが用いられます。ETLは、各システムのソースデータを抽出し、同一のスキームへと変換、データウェアハウスへの書き出しを自動で行います。
4.
グループウェアのシェア上位のサービスは？導入検討に役立つ価格・機能 | ボクシルマガジン
2%が導入済と答えており、すでにビジネスに必須のツールになったことが伺えます。
従業員規模では、従業員が多くなればなるほど導入率が高くなっており、グループウェアの導入によって業務改善を図ろうとしている傾向があるといえます。
グループウェアの導入社数シェア
シェアトップは「サイボウズOffice」、2位に「Microsoft Office 365」が続くのは変わりありませんが、Office 365がシェアを大きく伸ばし、サイボウズに迫ってきているのが注目されます。
しかしサイボウズは「 サイボウズGaroon 」もシェア3位に食い込む伸びを見せており、この2社で全体の50%以上を占め、2強の様相を呈してきているといえるでしょう。
その他、4位以下は僅差で並ぶ結果で、順に「IBM Notes」「NEC StarOffice」「Microsoft Exchange Server」「 Desknet's NEO 」「IBM Connection Cloud」「富士通 TeamWARE」「 Google Workspace 」となっています。
次の記事では、グループウェアのシェア・市場規模についてより詳しく解説しています。
シェア上位のサービスから最新のおすすめサービスを徹底紹介するので、検討にぜひお役立てください!
Dwh9選比較！データベースやBiとの違い|徹底解説！ | Qeee
CTC →事例・レポート →よくわかるIT新発見 第8回 「テキストマイニング実践の勘所」
コトバンク →テキストマイニングとは
表計算ツール「Microsoft Excel 」を利用して、 テキストマイニング を行うこともできる。
高度な テキストマイニング ツールと比較すると、機能/性能面における制約などはあるが、基本的な機能を持つ テキストマイニング ツールとして活用できる。
Excel で行う テキストマイニング の身近な例としては、アンケート分析などがある。アンケートに書き込まれた「自由記述」に対して、「文章単位」「段落単位」「文節単位」「単語単位」に細分化を行い、頻出語を集計することにより、キーワードのマイニングを行える。
このブロックでは、「 Excel を利用したデータマイニング」について「活用法」や「 Excel アドイン」についてまとめられたサイトを紹介。
Excelで学ぶテキストマイニング
ポイント
Excel を使用した テキストマイニング の方法や考え方について解説されている。
テーマ
■テキストマイニングとは? ■文章を単語化する「分かち書き」
→相関係数
→クラスター分析
→主成分分析のV1、V2を使用した散布図
■キーワードを分かち書きしても終わりではない!? グループウェアのシェア上位のサービスは？導入検討に役立つ価格・機能 | ボクシルマガジン. ページリンク
→Knowledge Data Service →テキストマイニングについて|Excel(エクセル)で学ぶデータ分析ブログ
Excelで「E2D3(Excel to)」を利用してワードクラウドを作成する方法
Excel で「」ベースのグラフ作成ツール「E2D3( Excel to)」を利用して、ワードクラウドを作成する方法についてまとめられている。
■ワードクラウドって何? ■ワードクラウドを作ってみよう! ■オープンデータで試してみよう! ■まとめ
→コラバド →Excelだけでワードクラウドをつくってみた!
データベースとデータウェアハウスの異なる点7つ｜概要や特徴についても解説 | Tech+
をしてください! 最新情報をお届けします!
データマートとは？ データウェアハウスとの比較から話題のデータレイクも含めて解説！ – データのじかん
PR 提供:マイナビニュース
2020/10/23 14:57
2021/03/19 12:32
データベースとデータウェアハウスにはどのような違いがあるのでしょうか。この記事ではデータベースとデータウェアハウスの異なる点やデータウェアハウスの使用例、おすすめのデータウェアハウスシステムなどをご紹介します。
データベースとはなにか? データベースとはコンピュータで使いやすいように整理された情報の集まりです。多くの情報は分析に活用することができますが、データベースはそのためのプラットフォームだと言えます。
また、データベースという言葉はMySQLなどのデータベース管理システムのことを指す場合と、単にシステム上で扱うデータの集まりのことを指す場合とにわかれます。
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データウェアハウスとはなにか?
「データマート」という言葉をご存知でしょうか? 先日、とある記事を読んでいたところ、データマートが当然のように登場しており、用語の解説すらありませんでした。しかしながら、データマートという言葉はそれほどメジャーな言葉とは思えず、知っているという人も少ないのではないかと感じています。そこで今回は、このデータマートをクローズアップしてみることにしましょう。
データマートとは?