データレイク、データウェアハウス(DWH)、データマート、データベースビジネスインテリジェントへの理解
本記事では、データレイク、データウェアハウス、データマート、データベース、ビジネスインテリジェントという5つの主要なデータ概念について、特徴と用途を説明しています。
目次
はじめに
データの管理は現代ビジネスの核心であり、その理解は成功への道筋です。この記事では、データレイク、データウェアハウス、データマート、データベース、ビジネスインテリジェントという5つの主要なデータ概念について、特徴と用途を説明します。
データレイク：データの湖
- 特徴: さまざまな形や性格・種類のローデータをそのまま保管。
- 用途: 大規模なデータ分析、データの長期保管。
- 例: Amazon S3, Google Cloud Storage (GCS)
データウェアハウス（DWH）：データの倉庫
- 特徴: データレイク内のデータを分析しやすいように加工し、保管。
- 用途: 企業全体のデータ分析、レポート、ダッシュボードの作成。
- 例: Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery
データマート：データの市場
- 特徴: データウェアハウスに保管された情報のうち、目的や用途に沿って抽出したものを保管。
- 用途: 部門別の分析、意思決定の支援。
- 例: SAP BW, IBM Cognos Data Manager,Google BigQuery
データベース：情報の整理と提供
- 特徴: 構造化データの整理、管理、検索が容易。
- 用途: アプリケーションやサービスのデータ提供、ビジネスの日常運用。
- 例: MySQL, PostgreSQL, Oracle Database
ビジネスインテリジェント：情報の分析・可視化
- 特徴: 膨大なデータを分かりやすく視覚化し、洞察を得る手段。
- 用途: データのパターンやトレンドの把握、意思決定の迅速化。
- 例: Tableau,Google Looker Studio,Amazon QuickSight
まとめ：データの進化と適用
データは構造化されたデータベース、もしくは非構造化データのまま、湖（データレイク）に集められ、倉庫（データウェアハウス）で整理された後に、市場（データマート）で分析や可視化などの特定のニーズに合わせて提供されます。これらの概念の理解は、データの効率的な管理と分析に必要な基盤を提供します。
