AI 101

データウェアハウジングの初心者ガイド

公開済み

5ヶ月前

2023 年 12 月 5 日

ハジカ・サジッド

このデジタル経済では、データが最も重要です。現在、民間企業から公共団体に至るまで、あらゆる部門がビッグデータを使用して重要なビジネス上の意思決定を行っています。

しかし、データエコシステムは、大規模なデータ量、多様性、速度に関して多くの課題に直面しています。企業は、このデータを整理、管理、分析するために特定の手法を採用する必要があります。

データウェアハウスに参入しましょう！

データウェアハウジングは、現代の企業のデータエコシステムにおける重要なコンポーネントです。組織のデータフローを合理化し、意思決定能力を強化できます。これは、世界のデータウェアハウス市場の成長からも明らかであり、 51.18によって$ 2028億、21.18年の2019億ドルと比較して。

この記事では、データウェアハウジング、そのアーキテクチャタイプ、主要コンポーネント、利点、課題について説明します。

データウェアハウジングとは

データウェアハウジングは、次のことをサポートするデータ管理システムです。ビジネスインテリジェンス（BI）オペレーション。これは、さまざまなソースからデータを収集、クリーニング、変換し、集中リポジトリに保存するプロセスです。膨大な量のデータを処理し、複雑なクエリを容易にすることができます。

BI システムでは、データウェアハウジングにより、まず異種の生データがクリーンで整理され、統合されたデータに変換されます。次に、そのデータを使用して実用的な洞察を抽出し、分析、レポート作成、およびデータに基づいた意思決定を促進します。

さらに、最新のデータウェアハウジングパイプラインは、成長予測や成長予測に適しています。予測分析人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 技術を使用します。クラウドデータウェアハウジングはこれらの機能をさらに強化し、拡張性とアクセス性を向上させ、データ管理プロセス全体をさらに柔軟にします。

さまざまなデータウェアハウスアーキテクチャについて説明する前に、データウェアハウスを構成する主要なコンポーネントを見てみましょう。

データウェアハウジングの主要コンポーネント

データウェアハウジングは、データを効率的に管理するために連携する複数のコンポーネントで構成されます。次の要素は、機能的なデータウェアハウスのバックボーンとして機能します。

データソース： データソースは、データウェアハウスに情報とコンテキストを提供します。構造化データ、非構造化データ、または半構造化データを含めることができます。これらには、構造化データベース、ログファイル、CSV ファイル、トランザクションテーブル、サードパーティのビジネスツール、センサーデータなどが含まれます。
ETL (抽出、変換、読み込み) パイプライン: これは、以下を担うデータ統合メカニズムです。データの抽出データソースからデータを取得し、適切な形式に変換して、データウェアハウスなどのデータ送信先にロードします。パイプラインは、正しく、完全で、一貫性のあるデータを保証します。
メタデータ： メタデータはデータに関するデータです。構造情報と倉庫データの包括的なビューを提供します。メタデータはガバナンスと効果的なデータ管理に不可欠です。
データアクセス： これは、データチームがデータウェアハウス内のデータにアクセスするために使用する方法 (SQL クエリ、レポートツール、分析ツールなど) を指します。
データの宛先: これらは、データウェアハウス、データレイク、データマートなどのデータの物理的なストレージスペースです。

通常、これらのコンポーネントは、データウェアハウスの種類を問わず標準です。従来のデータウェアハウスのアーキテクチャがクラウドベースのデータウェアハウスとどのように異なるかについて簡単に説明します。

アーキテクチャ: 従来のデータウェアハウスとアクティブクラウドデータウェアハウス

典型的なデータウェアハウスアーキテクチャ

従来のデータウェアハウスは、構造化された層でのデータの保存、処理、表示に重点を置いています。これらは通常、関連組織がサーバー、ドライブ、メモリなどのハードウェアインフラストラクチャを管理するオンプレミス環境に導入されます。

一方、アクティブクラウドウェアハウスは、Snowflake、AWS、Azure などのクラウドプラットフォームを活用することで、継続的なデータ更新とリアルタイム処理を重視します。それらのアーキテクチャもアプリケーションに応じて異なります。

いくつかの重要な違いについては以下で説明します。

従来のデータウェアハウスアーキテクチャ

最下層 (データベースサーバー): この層は、保存 (と呼ばれるプロセス) を担当します。データの取り込み) とデータの取得。データエコシステムは、指定された期間後に履歴データを取り込むことができる会社定義のデータソースに接続されています。
中間層 (アプリケーションサーバー): この層はユーザーのクエリを処理し、データを変換します (プロセスとして知られています) データ統合) オンライン分析処理を使用 (OLAP）ツール。データは通常、データウェアハウスに保存されます。
最上位層 (インターフェイス層): 最上位層は、ユーザー対話のためのフロントエンド層として機能します。クエリ、レポート、視覚化などのアクションをサポートします。一般的なタスクには、市場調査、顧客分析、財務報告などが含まれます。

アクティブクラウドデータウェアハウスアーキテクチャ

最下層 (データベースサーバー): この層はデータを保存するだけでなく、リアルタイムのデータ処理のために継続的なデータ更新を提供します。つまり、ソースから宛先までのデータ遅延が非常に短くなります。データエコシステムは、事前に構築されたコネクタまたは統合を使用して、多数のソースからリアルタイムデータを取得します。
中間層 (アプリケーションサーバー): この層では即時のデータ変換が発生します。これは OLAP ツールを使用して行われます。データは通常、オンラインデータマートまたはデータレイクハウスに保存されます。
最上位層 (インターフェイス層): この層により、ユーザーインタラクション、予測分析、リアルタイムレポートが可能になります。一般的なタスクには、不正行為の検出、リスク管理、サプライチェーンの最適化などが含まれます。

データウェアハウスのベストプラクティス

データチームはデータウェアハウスを設計する際、データパイプラインの成功を高めるために次のベストプラクティスに従う必要があります。

セルフサービス分析: データ要素に適切にラベルを付けて構造化し、トレーサビリティ、つまりデータウェアハウスのライフサイクル全体を追跡できる機能を追跡します。これにより、ビジネスアナリストがデータチームからのわずかなサポートを受けながらレポートを生成できるセルフサービス分析が可能になります。
データガバナンス： 堅牢な内部ポリシーを設定して、さまざまなチームや部門にわたる組織データの使用を管理します。
データセキュリティ： データウェアハウスのセキュリティを定期的に監視します。業界グレードの暗号化を適用してデータパイプラインを保護し、GDPR、CCPA、HIPAA などのプライバシー標準に準拠します。
スケーラビリティとパフォーマンス: プロセスを合理化して、時間とコストを節約しながら業務効率を向上させます。倉庫インフラストラクチャを最適化し、あらゆる負荷を管理できるほど堅牢にします。
アジャイル開発： アジャイル開発手法に従って、データウェアハウスエコシステムへの変更を組み込みます。小規模から始めて、繰り返して倉庫を拡大してください。

データウェアハウジングの利点

組織にとってのデータウェアハウスの主な利点には次のようなものがあります。

データ品質の向上: データウェアハウスは、さまざまなソースからデータをクレンジングおよび標準化した後、集中ストレージに収集することで、より高い品質を提供します。
コスト削減： データウェアハウスは、データソースを単一のリポジトリに統合することで運用コストを削減し、データストレージスペースと個別のインフラストラクチャコストを節約します。
意思決定の改善: データウェアハウスは、データマイニング、視覚化、レポートなどの BI 機能をサポートします。また、マーケティングキャンペーンやサプライチェーンなどに関するデータ主導の意思決定のための AI ベースの予測分析などの高度な機能もサポートしています。

データウェアハウジングの課題

データウェアハウスの構築中に発生する最も注目すべき課題のいくつかは次のとおりです。

データセキュリティ： データウェアハウスには機密情報が含まれているため、サイバー攻撃に対して脆弱になります。
大量のデータ: ビッグデータの管理と処理は複雑です。データパイプライン全体で低レイテンシーを達成することは、大きな課題です。
ビジネス要件との調整: 組織ごとに異なるデータのニーズがあります。したがって、万能のデータウェアハウスソリューションは存在しません。組織は、障害の可能性を減らすために、倉庫の設計をビジネスニーズに合わせて調整する必要があります。

データ、人工知能、機械学習に関連するコンテンツをさらに読むには、次のサイトにアクセスしてください。 AIを統合する.