データウェアハウスとは？

データウェアハウス（Data Warehouse、DWH）とは、企業内のさまざまな業務システム（ERPや販売管理・CRMなど）から収集したデータを統合・変換し、分析・レポーティング・意思決定支援のために最適化されたデータベース基盤です。IBMのビル・インモンによって1990年代に体系化された概念です。

データウェアハウスは、通常の業務用データベース（OLTP）とは異なり、大量の過去データを高速に集計・分析するOLAP（オンライン分析処理）に特化した設計が取られます。スタースキーマやスノーフレークスキーマと呼ばれるデータモデルが用いられ、事実テーブル（ファクトテーブル）と次元テーブル（ディメンションテーブル）を組み合わせて構成されます。

データウェアハウスの主な特徴を以下に挙げます。

• 統合性：複数ソースのデータを統一されたフォーマットで格納する
• 不変性：過去データを変更せず履歴として蓄積する
• 時系列性：時間軸での変化を追跡できる
• 分析最適化：集計クエリやBIツールとの連携に適した構造を持つ

Amazon Redshift・Google BigQuery・Snowflake・Azure Synapse Analyticsなどのクラウド型データウェアハウスが主流となっており、ペタバイト規模のデータを高速に処理できます。データマートやBIツールと組み合わせ、企業のデータ分析基盤の中核として機能します。