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データウェアハウス
とは？
全社のデータを一か所に集め、経営判断・分析専用に整備した大型データ倉庫。
🎬 こんなシーンを想像
DATA
大手スーパーの経営企画部。販売・在庫・会計・顧客情報が別々のシステムに散らばっていて、月次レポートを作るたびに各部署にデータを集め回している。 「全部を1か所にまとめて、いつでも分析できるようにしたい」
…それが「データウェアハウス」の発想！
🏛️ データウェアハウスの全体像
販売DB
在庫DB
会計DB
顧客DB
ETL
データ
ウェア
ハウス
データマート
（部門別の抜粋）
BIツール
（可視化・分析）
経営ダッシュボード
（意思決定支援）
業務システム
一元管理DB
分析・活用
⚖️ 業務用DBとの違い
観点
業務用DB（OLTP）
データウェアハウス（OLAP）
目的
日々の取引を記録
分析・意思決定を支援
データ量
最新データ中心
大量の
過去データ
を蓄積
操作
1件ずつ更新・参照
大量の読み込み・集計
書き換え
頻繁に変更
基本的に
読み取り専用
⚠️ ひっかけ注意ポイント
データマートと混同しやすい
データマートはDWHから
特定部門向けに切り出した
サブセット（例：営業部専用）。DWH全体より小さい。
業務DB（OLTP）との目的の違い
業務DBは「今の処理を速く」。DWHは「
過去を振り返って分析
」。問題文の目的を必ず確認。
ETLを忘れずに
DWHに入れる前に「抽出（Extract）→変換（Transform）→読み込み（Load）」の
ETL処理
がある。
🧠 覚え方（無理やりゴロ）
データウェアハウス＝
「過去データの大倉庫」
ウェアハウス（warehouse）＝倉庫。データをため込んで、あとでゆっくり分析する
「今」
を使うのが業務DB、
「過去を振り返る」
のがDWH
業務DB＝コンビニのレジ DWH＝年間集計レポート室
ITパスポート 詳細解説 ／ itp-data-warehouse