データウェアハウス

企業の各業務システムから収集したデータを統合的に蓄積・管理する大規模データベース。時系列データを長期保存し、分析や意思決定支援のための基盤として機能する。

企業内の様々なシステムから収集したデータを時系列に蓄積し、意思決定支援のための分析に利用する大規模データベース。業務系システムとは別に構築され、経営分析や傾向分析に活用される。

企業内の様々な業務システムから収集したデータを時系列で統合・蓄積し、意思決定支援のための分析に利用する大規模データベース。目的別に切り出したサブセットをデータマートと呼ぶ。

企業の意思決定支援のために、業務システムから収集した大量のデータを時系列で蓄積・統合した分析用データベース。データは「目的別」「統合された」「時系列の」「削除や変更をしない」の4つの特性を持つ。OLAPやデータマイニングの基盤となる。

企業内の様々な業務システムからデータを収集・統合し、分析や意思決定支援に活用するための大規模データベース。時系列データの蓄積、サブジェクト指向、非更新性、統合性が特徴。BIツールと連携して多角的な分析を可能にする。

データウェアハウスから特定の部門やテーマに必要なデータを抽出・集約した小規模なデータベース。特定の分析目的に最適化されており、データウェアハウスより迅速なクエリ応答が可能。

データウェアハウスの代表的なスキーマ構造。中央にファクトテーブル（事実テーブル）、周囲にディメンションテーブル（次元テーブル）を配置する星型構造。ディメンションテーブルは非正規化し、結合の簡素化と検索性能の向上を図る。

スタースキーマのディメンションテーブルをさらに正規化した構造。ディメンションテーブルが複数のテーブルに分割されるため雪の結晶のような形になる。ストレージの節約になるが、結合が増加する。

データウェアハウスのスタースキーマにおいて、分析対象の数値データ（売上金額、数量など）を格納する中心テーブル。各ディメンションテーブルへの外部キーと、集計対象のメジャー（指標）列を持つ。

データウェアハウスのスタースキーマにおいて、分析の切り口（時間、地域、製品、顧客など）の属性情報を格納するテーブル。ファクトテーブルから外部キーで参照される。

データウェアハウスから特定の部門や目的に応じて必要なデータだけを抽出・集計した小規模なデータベース。部門ごとの分析や意思決定支援に特化しており、データウェアハウスより高速にアクセスできる。