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。

業務システムから収集したデータを、分析・意思決定に適した形で蓄積・管理するデータベース。サブジェクト指向、統合、時系列、非更新の4特性を持つ。W.H.インモンが定義した概念。

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。

E.F.コッドが提唱した、データを2次元の表（リレーション）で表現するデータモデル。数学的な集合論と述語論理に基づき、データの構造・操作・整合性制約を定義する。現在のRDBMSの理論的基盤である。

関係モデルにおける基本的なデータ構造で、属性（列）の集合で定義されるスキーマと、タプル（行）の集合で構成される。数学的には定義域の直積の部分集合である。実装上はテーブルに対応する。

関係モデルにおいて、リレーションを構成する1つの要素（行）。各属性に対して1つの値を持つ。実装上はテーブルの行（レコード）に対応する。