データウェアハウス（DWH） とは？

注文などの処理と、大量のデータを読む分析が同じ資源を使うと、負荷が競合する場合があるよ。DWHでは複数のデータを分析向けに集め、過去との比較や集計を行う。業務DBで分析できないという意味ではないんだ。

Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（格納）の順に処理することだよ。先に格納してから変換するELTもある。必要な整形や更新方法は、分析の目的と使う仕組みに合わせて設計するんだ。

BigQueryはGoogle Cloudのサーバーレスな分析基盤。AWSのRedshiftには、クラスターを用意する方式とServerlessがあるよ。Snowflakeもクラウド上でデータの保存と分析を提供する。製品名だけで料金方式や優劣を一律に決めることはできないんだ。

DWHは分析のためにデータを整え、統合して使うことが中心。データレイクは、多様なデータを元の形に近い状態で保管し、後から用途に応じて処理する構成だよ。ただし、BigQueryやSnowflakeは非構造化データにも対応しており、扱える形式だけで完全には分けられないんだ。