ひとことで言うと
企業内の様々なシステムからデータを時系列に統合・蓄積し、経営の意思決定分析に特化したデータベース。
解説
Data Warehouseの略で、企業内の様々なシステムから収集したデータを時系列に蓄積・統合し、意思決定支援に活用するためのデータベース。業務系システムとは別に構築され、大量のデータを分析用途に最適化して格納する。OLAPやデータマイニングの基盤として利用される。
くわしく解説
DWH（Data Warehouse）は、販売管理・会計・生産管理などの各業務システムから収集したデータを一元的に統合・蓄積し、経営分析や意思決定支援に活用するためのシステムである。通常の業務処理（OLTP）に最適化された業務系データベースとは別に構築され、大量データの読み取りや集計・分析に最適化されている。DWHの特徴として、データの時系列管理（履歴データの保持）、統合性（複数システムからのデータ統合）、不揮発性（一度蓄積されたデータは変更されない）が挙げられる。DWHを基盤として、OLAP（多次元データ分析）やデータマイニング（パターン発見）、BIツールによる可視化が行われる。特定のテーマに絞った小規模なDWHをデータマートと呼ぶ。近年はクラウド上に構築するケースも増えており、ビッグデータ活用の基盤としても注目されている。
具体例で考えよう
小売チェーンが各店舗のPOSシステム・在庫システム・顧客管理システムのデータをDWHに統合し、「どの地域の顧客が何月にどの商品を買うか」という複合的な分析を行い、仕入れ戦略に活用するケースがDWHの典型例である。
試験対策ポイント
OLTPとOLAPの違い、DWHとデータマートの関係を整理すること。DWHの4特性（主題指向・統合・時系列・不揮発性）はそのまま出題されることがある。
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