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Mercuryチームです。

データウェアハウスとは

「時系列に蓄積された大量の業務データの中から、

各項目間の関連性を分析するシステム」の事です。

単なるデータベースとはちょっと違います。
 

単なるデータベースはデータの利用目的に応じてデータを蓄積・利用します。

データウェアハウスでは「関連性」を導き出すために

単にデータを貯めることはしません。

以下の4つの特徴を持たせてデータを管理します。

1．サブジェクト指向

データを項目ごとに分解、整理して格納します。

データの内容に応じて分けるということです。

これは通常のデータベースの時と同じです。

2．統合すること

データウェアハウスは企業のあらゆるデータを統合することを目指します。

一般的なデータベースなら「お客さま」「従業員」「取引先」は

別々に保存することもあります。

データウェアハウスでは上記を「関係者」とひとまとめにして管理をします。

3．消さない・更新しない

基幹系システムは、不要になった古いデータは

いつまでも保有しないことが多いです。

例えば顧客の住所が変わった時、基幹系システムでは

古い住所を新しい住所に書き換えます。

しかし分析を行う時には、そのような履歴が大切な意味を持つこともあるため

データウェアハウスでは、データの更新や消去はしなくて済むように設計します。

4．時系列を持つ

企業の業務システムは、期ごとや年度ごとに

集計する間隔が決まっていることが多いです。

データウェアハウスは新しいデータが入ってきた後、

古いデータはそのままに過去のデータとして蓄積していきます。

3年分から5年分くらい保有することが多いようです。

データを細かく分類せずに管理して利用できるという事ですね。

そうすると「雨の日はピザまんがよく売れる」とか

「月曜日に雑誌を買う20代の男性は他にもう一品買うことが多い」

など単なるデータの集計だけではわからなかったことも明らかに

してくれます。

これからのマーケティングには欠かせないですね。

クラウド環境になったら必須になってくるのではないでしょうか!?

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