データウェアハウス（DWH）とは何ですか？

分析・レポーティング目的で企業の様々なデータを統合・蓄積するデータベース。意思決定の基盤。

データウェアハウス（DWH）のポイントは？

OLTP（業務系DB）からデータを抽出してOLAP（分析用）に格納。BigQuery、Redshift、Snowflake が代表的クラウドDWH。ETL（Extract/Transform/Load）でデータを整形して投入。BIツール（Tableau、Power BI）と組み合わせてデータ分析

【でーたうぇあはうす】

💡 企業のデータを「倉庫」に集めて分析する

📌 このページのポイント

データウェアハウスの構成

ひよこ

なんで業務DBで直接分析しないの？

ペンギン先生

業務DB（OLTP）は注文処理やユーザー登録など日常業務の読み書きに最適化されている。ここで重い分析クエリを実行すると業務に支障が出る。DWHは分析クエリに最適化されていて、大量データの集計が高速。業務DBから定期的にデータをコピーして分析するんだよ

ひよこ

BigQueryとRedshiftの違いは？

ペンギン先生

BigQuery（GCP）はサーバーレスで従量課金、クエリの量に応じて課金される。Redshift（AWS）はクラスタを構築して時間課金。Snowflake はマルチクラウドでストレージとコンピュートが分離。手軽さならBigQuery、AWS エコシステムとの親和性ならRedshift、柔軟性ならSnowflakeという選び方が一般的だね

ひよこ

おもしろい！ETLって何？

ペンギン先生

Extract（抽出）→Transform（変換）→Load（格納）の3ステップだよ。業務DBからデータを抽出し、分析しやすい形に変換（正規化の解除、コード値のラベル変換など）し、DWHに格納する。最近はELT（先に格納してからDWH内で変換）の方が主流で、dbtというツールが人気だね

ひよこ

ペンギン先生

DWHは構造化データ（テーブル形式）を整理して格納する「きれいな倉庫」。データレイクはJSON、画像、ログなど非構造化データも含めて「とりあえず全部放り込む」。最近はこの2つの良いとこ取りをする「データレイクハウス」（Databricks、Delta Lake）がトレンドだよ

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「データウェアハウス」って出てきたら「分析用にデータを集めた倉庫」と思えればだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Data Warehouse」＝データ倉庫

💬 Data（データ）のWarehouse（倉庫）。業務データを分析用に整理して保管する「倉庫」だよ