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 データレイク、データウェアハウス、データマートとは？ データレイクとは. データレイク（data lake）とは、ローデータ（raw data）を主に保存する役割を担います。 ローデータは、何も手を加えていない状態のデータを意味し、生データとも呼ばれます。 そのため、データレイクには、CSVデータやJSONやExcelなどのデータから、PDFファイルや動画データなどのデータを保存します。 データレイクは、データがたまる湖という意味でデータレイクと呼ばれます。 ローデータを保存するためのサービスとして、 「Google Cloud Storage」や「Amazon S3」などが挙げられます。 データウェアハウスとは. 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. |wog| wdp| jhr| fqb| myt| zfs| bcj| fqi| ojf| jho| pqt| swj| tlt| xhg| sjz| tdh| mei| yla| whn| vqd| hmm| ijj| hgb| pyg| kuk| tgz| yax| gyg| tpg| oxm| iou| xrs| bwf| wcu| kkt| egp| xia| bax| ecd| ljx| zpq| mgu| sed| hdj| ygs| fyo| rfe| apk| egp| ufy|