データウェアハウスを構築するためのサンプルロードマップ

データウェアハウジングは、すべての組織データを1つの場所に統合して、アクセスを容易にし、分析を向上させる手法であり、すべてのビジネス関係者の夢です。 ただし、データウェアハウスの設定は非常に複雑な作業であり、最初のステップを実行する前であっても、次の2つの質問に対する答えを完全に確認する必要があります。

1. 1. あなたの組織の目標

1. データウェアハウスを構築するための詳細なロードマップ

これらの質問のいずれかを未回答のままにしておくと、長期的には組織に多大なコストがかかる可能性があります。 これは比較的新しいテクノロジーであり、組織の特定のニーズや要件を認識していない場合は、エラーの可能性が高くなります。 これらのエラーにより、倉庫が非常に不正確になる可能性があります。 さらに悪いことに、誤ったデータウェアハウスは、データがまったくない場合よりも悪い結果になり、計画外の戦略によって、利益よりも悪い結果が生じる可能性があります。
データウェアハウスの開発にはさまざまなアプローチがあり、それぞれが組織の規模とニーズに依存するため、万能の計画を作成することはできません。
そうは言っても、組織向けの堅牢で効率的なデータウェアハウスの開発に役立つサンプルロードマップを作成してみましょう。

データウェアハウスのセットアップ

データウェアハウスは、大量のデータを整理して効率的に取得および分析する場合に非常に役立ちます。 同じ理由で、データに迅速にアクセスできるように細心の注意を払う必要があります。 システムを設計するための1つのアプローチは、次元モデリングを使用することです。これは、大量のデータを効率的かつ迅速に照会および調査できるようにする方法です。 データウェアハウスに存在するデータのほとんどは履歴的で安定しているため、ある意味では頻繁に変更されることはなく、繰り返しバックアップ方法を採用する必要はほとんどありません。 代わりに、データが追加されると、定期的にバックアップする代わりに、ウェアハウス全体を一度にバックアップできます。

データウェアハウスツールは、大きく4つのカテゴリに分類できます。

• • 抽出ツール、

• • テーブル管理ツール、

• • クエリ管理ツール、および

• データ整合性ツール。

これらの各ツールは、データウェアハウスの開発のさまざまな段階で非常に便利です。 あなたの側の研究はあなたがこれらのツールについてもっと理解するのを助け、あなたがあなたのニーズに合ったものを選ぶことを可能にするでしょう。
データウェアハウジングの重要な概念：概要

それでは、組織にとってより堅牢で洞察に満ちたウェアハウスを構築するのに役立つサンプルロードマップを見てみましょう。

目標を評価する

組織のデータウェアハウスを設定する最初のステップは、目標を評価することです。 これについては前に説明しましたが、これを十分に強調することはできません。 ほとんどの組織は、会社の目的、要件、および目標を明確に把握していないという理由だけで、貴重な洞察を失っています。 たとえば、最初の重要なブレークスルーを探している企業の場合、信頼関係の構築に顧客を関与させたいと思うかもしれません。そのため、確立された組織とは異なるアプローチに従う必要があり、現在は運用を改善するためのデータウェアハウス。 データウェアハウスを社内に持ち込むことは、どの組織にとっても大きな一歩であり、あなたの側である程度のデューデリジェンスを行った後にのみ実行する必要があります。

現在の技術システムを分析する

顧客やビジネスの利害関係者に指摘された質問をすることで、現在の技術システムのパフォーマンス、直面している課題、および可能な改善についての洞察を集めることができます。 さらに、現在のテクノロジースタックがどれほど適切であるかを知ることもできます。これにより、それを維持するか交換するかを効率的に決定できます。 組織のさまざまな部門が、レポートとフィードバックを提供することでこれに貢献できます。
データマイニングの最も一般的な例

情報モデリング

情報モデルは、組織のデータを表したものです。 これは概念的なものであり、相互に関連付ける必要のあるビジネスプロセスと、それらをリンクする方法についてのアイデアを形成することができます。 データウェアハウスは、最終的には相関する構造のコレクションになるため、相互に接続する必要のあるインジケーターを概念化し、最高のパフォーマンスの方法を作成することが重要です。これは、情報モデリングと呼ばれるものです。 効率的な情報モデルを設計する最も簡単な方法は、主要業績評価指標をファクトテーブルに収集し、それらを顧客、従業員、製品などのさまざまな次元に関連付けることです。

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

倉庫の設計とデータの追跡

組織に関する洞察を収集し、効率的な情報モデルを準備したら、今度はデータをウェアハウスに移動して、そのパフォーマンスを追跡します。 設計段階では、データウェアハウステーブルに情報をロードするときに情報を相互接続できるように、さまざまなデータベースのすべてのデータをリンクする方法を計画することが不可欠です。 ETLツールは非常に時間と費用がかかる可能性があり、正常に実装するには専門家が必要になる場合があります。 したがって、適切なツールを適切なタイミングで把握し、利用可能な最も費用効果の高いオプションを選択することが重要です。 データウェアハウスは大量のストレージスペースを消費するため、時間の経過とともにデータをアーカイブする方法を計画する必要があります。 これを行う1つの方法は、3倍の粒度のデータストレージシステムを維持することです（これについては後で詳しく説明します）。 ただし、粒度の問題は、データの粒度が一定期間延期されることです。 したがって、異なる粒度が特定のデータ構造と一致するようにシステムを設計する必要があります。

計画を実行する

計画を作成し、データをリンクしたので、次は戦略を実装します。 データウェアハウスの実装は大きな動きであり、プロジェクトをスケジュールするための実行可能な基盤があります。 プロジェクトはチャンクに分割し、一度に1つずつ取り上げる必要があります。 タスクのチャンクごとに完了フェーズを定義し、最後に完了時にすべてのビットを照合することをお勧めします。 このような体系的で考え抜かれた実装により、データウェアハウスははるかに効率的に実行され、データ分析フェーズで必要とされる非常に必要な情報を提供します。

データウェアハウジングとデータマイニングの概要

更新

データウェアハウスは、時間と粒度のテストに耐えるように設定されています。 それは、長期間にわたって、多くのレベルの粒度で一貫性を保つ必要があります。 セットアップの設計段階では、非反復的な更新に関連するさまざまなストレージプランを選択できます。 たとえば、IT管理者は、毎日、毎週、または毎月の穀物貯蔵システムをセットアップできます。 日次穀物では、収集された元の形式でデータを保存でき、2〜3年間保存できます。その後、データを要約して週次穀物に移動する必要があります。 これで、データは次の3〜5年間は週次の粒子構造のままになり、その後は月次の粒子構造に移動されます。
上記のロードマップに従うことで、これからの長いレースに向けて正しい軌道に乗ることができます。 ご不明な点がございましたら、下のコメント欄にご記入ください。