データウェアハウス（Data Warehouse）は、大量のデータを収集、統合、保管し、分析するための特定のデータストレージシステム。こんなシーンで役立つらしい。
データ統合と一貫性
データウェアハウス（以下、DWH）は、さまざまなデータソースからデータを抽出し、統合することができます。これにより、異なる部門やシステムからのデータを一元化し、一貫性のあるビジネスデータを提供する。
高性能なクエリと分析
DWHは、高性能のデータベーステクノロジーを使用してデータを格納し、高速なクエリと分析を実行できます。これにより、複雑なデータ分析やビジネスインテリジェンスのニーズをサポート。
大量の過去データの保存
DWHは、大量の過去データを蓄積できるため、過去のデータからトレンド分析や比較を行うことができる。これにより、経営戦略や意思決定のための貴重な情報を得ることができる。
データ品質向上
データクレンジング、品質管理、データの標準化などのプロセスを実施し、データ品質を向上させる。これにより、正確で信頼性のあるデータを提供し、誤った意思決定を減らします。
リアルタイムデータ分析
一部のDWHは、リアルタイムまたは近リアルタイムのデータ処理をサポートし、ビジネスプロセスにリアルタイムの洞察を提供する。
セキュリティとアクセス管理
データセキュリティとアクセス制御のための機能を提供し、機密性の高いデータを保護してくれる。
意思決定サポート
ビジネスインテリジェンス（BI）ツールと組み合わせて使用され、経営陣や意思決定者がデータに基づいた意思決定を行うのに役立つ。
DWHについて調べたきっかけ
わたしの業務はMAツールの初期導入支援なんですが、BIにデータをつなげる必要がでてきました。コネクタで簡単にデータ連携できると思い込んでたんですが、つながらないことが発覚。MAツールとBIのデータ連携のベストプラクティスについてBIチームに質問したところデータウェアハウスを使うのがベストという回答が。DWHについての理解が浅かったので調べることにしました。
