OBIEE –データウェアハウス

今日の競争の激しい市場では、成功している企業のほとんどが市場の変化と機会に迅速に対応しています。迅速に対応するための要件は、データと情報を効果的かつ効率的に使用することです。“Data Warehouse”は、組織の意思決定者をサポートするためにカテゴリ別に編成されたデータの中央リポジトリです。データがデータウェアハウスに保存されると、分析のためにアクセスできるようになります。

「データウェアハウス」という用語は、1990年にBill Inmonによって最初に発明されました。彼によると、「データウェアハウスは、経営陣の意思決定プロセスをサポートする、主題指向の統合された時変で揮発性のないデータのコレクションです。」

Ralph Kimballは、その機能に基づいてデータウェアハウスの定義を提供しました。彼は、「データウェアハウスは、クエリと分析のために特別に構造化されたトランザクションデータのコピーです」と述べています。

データウェアハウス（DWまたはDWH）は、データの分析とレポートの目的で使用されるシステムです。これらは、1つ以上の異種データソースからのデータを保存するリポジトリです。これらは現在と過去の両方のデータを保存し、分析レポートの作成に使用されます。DWを使用して、上級管理職向けのインタラクティブなダッシュボードを作成できます。

たとえば、分析レポートには、会社の売上レポートの四半期比較または年次比較のデータを含めることができます。

DWのデータは、販売、人事、マーケティング、倉庫管理などの複数の運用システムから取得されます。さまざまなトランザクションシステムからの履歴データが含まれますが、他のソースからのデータを含めることもできます。DWは、データ処理と分析のワークロードをトランザクションのワークロードから分離するために使用され、複数のデータソースからのデータを統合できるようにします。

データウェアハウスの必要性

例-住宅ローン会社があり、データはマーケティング、販売、ERP、HRMなどの複数のSAP /非SAPアプリケーションから取得されます。このデータは抽出され、変換され、DWにロードされます。製品の四半期/年次売上比較を行う必要がある場合、トランザクションシステムがハングするため、運用データベースを使用できません。ここで、DWを使用する必要が生じます。

データウェアハウスの特徴

DWの主な特徴のいくつかは次のとおりです。

レポートとデータ分析に使用されます。
1つ以上のソースから統合されたデータを中央リポジトリに提供します。
現在および過去のデータを保存します。

データウェアハウスとトランザクションシステム

以下は、データウェアハウスとオペレーショナルデータベース（トランザクションシステム）のいくつかの違いです。

トランザクションシステムは、既知のワークロードと、ユーザーレコードの更新、レコードの検索などのトランザクション用に設計されています。ただし、DWトランザクションはより複雑で、一般的な形式のデータを提供します。
トランザクションシステムには組織の現在のデータが含まれますが、DWには通常履歴データが含まれます。
トランザクションシステムは、複数のトランザクションの並列処理をサポートしています。データベースの一貫性を維持するには、同時実行制御と回復のメカニズムが必要です。
オペレーショナルデータベースクエリでは、操作の読み取りと変更（削除と更新）が可能ですが、OLAPクエリでは、保存されたデータへの読み取り専用アクセスのみが必要です（selectステートメント）。
DWには、データクリーニング、データ統合、およびデータ統合が含まれます。

DWには、データソース層、統合層、プレゼンテーション層の3層アーキテクチャがあります。次の図は、データウェアハウスシステムの一般的なアーキテクチャを示しています。

データウェアハウスシステムの種類

DWシステムの種類は次のとおりです。

データ市場
オンライン分析処理（OLAP）
オンライントランザクション処理（OLTP）
予測分析

データ市場

データマートはDWの最も単純な形式であり、通常、販売、財務、マーケティングなどの単一の機能領域に焦点を当てています。したがって、データマートは通常、少数のデータソースからのみデータを取得します。

ソースは、内部トランザクションシステム、中央データウェアハウス、または外部データソースアプリケーションである可能性があります。非正規化は、このシステムのデータモデリング手法の標準です。

オンライン分析処理（OLAP）

OLAPシステムに含まれるトランザクションの数は少なくなりますが、集計の使用などの複雑な計算が含まれます-合計、カウント、平均など。

アグリゲーションとは何ですか？

年次（1行）、四半期（4行）、月次（12行）などの集計データを使用してテーブルを保存し、年次1行のみが処理されるようにデータを比較します。ただし、集計されていないデータでは、すべての行が処理されます。

OLAPシステムは通常、スタースキーマ、ギャラクシースキーマなどの多次元スキーマにデータを格納します（ファクトテーブルとディメンションテーブルは論理的に結合されます）。

OLAPシステムでは、クエリを実行するための応答時間は有効性の尺度です。OLAPアプリケーションは、OLAPシステムからデータを取得するためにデータマイニング技術によって広く使用されています。OLAPデータベースは、集約された履歴データを多次元スキーマに格納します。OLAPシステムのデータ遅延は、通常、遅延が数日に近いデータマートと比較して数時間です。

オンライントランザクション処理（OLTP）

OLTPシステムは、挿入、更新、削除などの多数の短いオンライントランザクションで知られています。OLTPシステムは、高速なクエリ処理を提供し、マルチアクセス環境でデータの整合性を提供する役割も果たします。

OLTPシステムの場合、有効性は1秒あたりに処理されるトランザクションの数によって測定されます。OLTPシステムには通常、現在のデータのみが含まれています。トランザクションデータベースを格納するために使用されるスキーマは、エンティティモデルです。正規化は、OLTPシステムのデータモデリング手法に使用されます。