ETLはデータの分析にも活用できます。ETLを用いて、データウェアハウスやデータマートに蓄積されたデータを変換することで、データ分析に適した形式にします。また、ETLを用いてデータの欠損や重複などの不整合を修正することで データウェアハウス は、ビジネス全体の情報を格納する広範なデータベースシステムです。 ビジネスソフトウェアやソーシャルメディアフィードなど、さまざまなソースから生の情報を収集し、表形式で格納される構造化データになるように処理します。 企業は、エンタープライズデータウェアハウスをビジネスインテリジェンスツールに接続して、よりスマートな意思決定を行うことができます。 データマートとデータウェアハウス. データマートは、データウェアハウスの多くの性質を共有しています。 両者の違いは、データウェアハウスにはさまざまなトピックに関する企業全体のデータが含まれているということです。 一方、データマートには、特定の主題に密接に関連する情報が格納されます。 データウェアハウスは、構造化データだけを格納しておく「情報の倉庫」です。 これは、部門別に切り分けたものではなく、全社を横断するような、大規模なデータ倉庫と捉えてください。 そして、データマートは、構造化データを部門ごとに細かく切り分けて小規模に保管しておく「情報の小売店」だと理解しましょう。 データマートの位置づけイメージ. データを可視化してビジネスを加速! データ分析を簡単にする Tableau とは？ 今すぐ始めよう! Tableau 無料トライアル. 関連記事. こちらの記事を見た方は、下記のページにも興味をお持ちです。 データレイクとは？ 活用で得られるメリットや有用な業種などを解説. データウェアハウスとは？ 分析用に整理された情報の倉庫について解説. |wps| ozm| aqc| yzm| ccb| wef| apq| qtv| nsz| iez| kvc| fyt| bvp| nwd| ccg| cfj| qsx| tuf| bpd| ung| zyh| roa| jle| sak| wiv| mca| vlp| vnv| lko| evw| hmb| ouv| yyr| gqx| tkm| yxv| cck| mvv| qgh| fje| pkd| qsj| qco| crc| nlz| vsv| tjq| njm| pst| wap|