IT用語帳
PD-Dデータ分析・データ利活用 · データ基盤

データウェアハウス(DWH)

Data Warehouse

でーたうぇあはうす

複数の業務システムのデータを、分析しやすいように主題別に統合・整理して時系列で蓄積するデータベース。履歴を保持し、原則として更新せずに追記していく点が業務システムのデータベースと異なる。スキーマオンライトで事前に構造を定めるため、品質の揃ったデータを全社で横断的に集計・分析するのに向く。

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他の資格での定義

IP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。

SGデータウェアハウス

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。

FEデータウェアハウス

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。

APデータウェアハウス

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。

STデータウェアハウス

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。

DBデータウェアハウス

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。

DMデータウェアハウス

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。

A-1データウェアハウス(DWH)

複数の業務システムから集めたデータを、分析しやすいよう統合・整理して時系列で蓄積する、意思決定支援のためのデータベース。サブジェクト(主題)指向、統合されている、時系列で保持する、更新・削除しない(不揮発)という特徴をもち、格納前にETLで変換するスキーマオンライトを採る。

Past Exams

過去問での出題

過去問で 31 回出題(応用情報技術者試験 6・ITパスポート試験 5・基本情報技術者試験 5・データベーススペシャリスト試験 5・高度試験 午前Ⅰ 4・情報セキュリティマネジメント試験 3・情報処理安全確保支援士試験 2・ITストラテジスト試験 1)

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出典: 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

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関連キーワードの用語

PD-Dスノーフレークスキーマ

スタースキーマのディメンションテーブルを正規化し、商品→商品分類→大分類のように階層ごとの表に分割した構造。データの重複が減り、マスタの更新や整合性の維持がしやすい反面、問合せで結合する表が増えて、集計の性能や分かりやすさはスタースキーマに劣る。

PD-D多次元分析

売上などの数値(メジャー)を、期間・地域・商品などの複数の切り口(ディメンション)で構成したデータキューブとして扱い、視点を切り替えながら集計・分析する手法。OLAPの中心的な機能で、ドリルダウン、ドリルアップ、スライス、ダイス、ドリルスルーなどの操作で分析を進める。

PD-Dドリルダウン

多次元分析で、集計の粒度を細かくして詳細なデータへ掘り下げる操作。年→四半期→月のようにディメンションの階層を下位へ移動し、集計値の内訳や異常の原因を確かめる。逆に上位の階層へ集約する操作をドリルアップという。

PD-Dドリルアップ

多次元分析で、ディメンションの階層を上位へ移動して、より粗い粒度に集約する操作。日次の売上を月次・年次に、店舗別を地域別にまとめるなど、全体の傾向を把握するときに使う。ロールアップとも呼び、詳細へ掘り下げるドリルダウンの逆に当たる。

PD-Dデータマート

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。

PD-Dレイクハウス

データレイクの安価なオブジェクトストレージの上に、DWHが持つトランザクション管理(ACID特性)、スキーマの管理、高速な検索などの機能を加えたデータ基盤のアーキテクチャ。Delta Lake、Apache Icebergなどのオープンなテーブル形式を使い、1つの基盤でBIの集計と機械学習の両方に同じデータを使えるようにする。