データマート

データウェアハウスから特定の部門や目的に必要なデータを抽出・整理した小規模なデータベース。部門ごとの分析ニーズに特化しており、迅速なデータアクセスが可能。

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。

データウェアハウスから特定の部門や業務目的に合わせて必要なデータを抽出した小規模なデータベース。部門単位の分析に特化しており、データウェアハウスよりもアクセスが高速。営業部門向けや経理部門向けなど用途別に構築される。

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から特定の部門や用途に必要なデータだけを抜き出した小規模なデータベース。利用者が扱いやすく、分析の応答も速くなる。

DWHのデータから、特定の部門や用途に必要なものだけを抽出・集計して切り出した小規模なデータベース。利用者が扱うデータを絞り、目的に合わせた形に整えておくため、BIツールでの集計や定型レポートを高速に行える。

データウェアハウスなどから、特定の部門や用途に必要なデータだけを切り出して格納した小規模なデータベース。営業部門の売上分析用、マーケティング用などに作り、対象を絞ることで利用者が扱いやすく、検索の応答も速くなる。

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。

大量のデータから統計学やAI・機械学習の手法を用いて、未知のパターンや相関関係、有用な知識を自動的に発見する技術。マーケティング分析、顧客分析、リスク予測、不正検知などに活用される。

データウェアハウス上のデータを多次元的に分析する技術。スライシング（特定次元の切り出し）、ダイシング（複数次元の切り出し）、ドリルダウン（詳細化）、ドリルアップ（集約化）などの操作でデータを様々な角度から分析する。

値の大きい順に並べた棒グラフと累積構成比の折れ線グラフを組み合わせた図。問題の原因や改善項目の優先度を視覚的に把握でき、重点管理すべき項目を特定するのに使われる。

対象をA（重要）、B（普通）、C（重要度低い）の3ランクに分類して管理する手法。パレート図を用いて売上高や在庫量などを分析し、重点管理すべき項目を明確にする。

問題（特性）とその要因の関係を魚の骨のような形で整理する図。フィッシュボーンチャートとも呼ばれる。原因を大骨・中骨・小骨と細分化し、問題の根本原因を分析する。QC7つ道具の一つ。