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デジタル時代において、データはあらゆる組織の生命線であり、データの保存と分析方法は、企業の成功に大きな影響を与えます。そこで登場するのがデータウェアハウスです。データウェアハウスは、さまざまなソースからのデータを一元的に保管し、分析やレポーティングに利用できるため、あらゆる規模の企業に欠かせません。そしてそのデータは、より良いビジネス上の意思決定、業務効率の改善、新たな機会の特定に利用することができます。

ただ、データ管理の選択肢が無数にある中で、どのようにしてニーズに合ったものを選べばいいのでしょうか。アクティブデータウェアハウスと従来型データウェアハウスの選択は、BI（ビジネスインテリジェンス）の成果に大きな影響を及ぼします。そこで本記事では、「アクティブデータウェアハウス」と「従来型データウェアハウス」という２種類のデータウェアハウスについて包括的に理解することを目的にして見ていきましょう。

ここではそれぞれのメリット、デメリット、そして最も有益な状況についてお話します。

主なポイント５つ

  • アクティブデータウェアハウスは、リアルタイムのデータ処理に対応するデータウェアハウスの最新アプローチであり、それで企業は最新のデータに基づいて意思決定を行うことができる。そのため、市場や顧客行動の変化に迅速に対応する必要があるビジネスに最適である。
  • 一方、従来型データウェアハウスはバッチ処理用にデザインされている。つまり、データは１日１回や１週間に１回など、一定の間隔で収集および処理される。そのため、戦略的な意思決定のために過去のデータを分析する必要があるビジネスに最適である。
  • データ統合プロセス： どちらのタイプも ETL（抽出、変換、格納）プロセスを使用するが、アクティブウェアハウスは継続的または非常に頻繁な間隔でデータを更新する。
  • データウェアハウスのアーキテクチャ： どちらのタイプも通常３層アーキテクチャを使用し、効率的なデータストレージとワークロード分離のためにSnowflake、Bigquery、Redshift と並んで DWH （データウェアハウス）プラットフォームを採用することが多い。
  • 利点と欠点： 従来型ウェアハウスは、拡張性、信頼性、安全性が高く、過去のデータを分析するのに理想的であり、対するアクティブウェアハウスは、より複雑ではあるが、リアルタイムのデータと俊敏性を提供し、ダイナミックなビジネス環境に最適である。

本記事では、アクティブデータウェアハウスと従来型データウェアハウスの違いについて詳しくお話します。また、それぞれのタイプのデータウェアハウスが実際に稼働している例もご紹介し、そして最後に、ニーズに合ったデータウェアハウスを選択する方法についてご説明します。

従来型データウェアハウスとは

従来型データウェアハウスは、それがオンプレミスのデータウェアハウスであれ、エンタープライズデータウェアハウスであれ、分析とレポーティングに使用される履歴データのレポジトリになります。従来型データウェアハウスのデータは通常バッチで読み込まれて定期的に更新されますが、リアルタイムではありません。

また、従来型データウェアハウスは、通常、次のようなタスクに使用されます：

  • 財務報告
  • 顧客分析
  • 市場調査
  • リスク評価
  • コンプライアンス報告

従来型データウェアハウスへのデータ統合には、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（格納）の頭文字をとった「ETL」と呼ばれるプロセスが含まれ、このプロセスは、さまざまなソースからの生データを分析し、意思決定に使用できる形式に変換するために非常に重要です。

最初のステップである「抽出」では、さまざまなソースからデータを引き出し、そのソースは、データベース、クラウドデータストレージ、データレイク、ビッグデータプラットフォームなど多岐にわたります。また、このステップでは、Amazon Redshift や Google BigQuery のような異種ソースも含め、これらのソースからデータを照会して取得するために SQL（構造化クエリー言語）がよく使われます。

データが抽出されると、変換プロセスが行われ、このステップでは、データはクリーニングおよび検証され、データウェアハウスで使用できる一貫性のある形式に変換されます。そしてそれには、重複の削除、データの一貫性と正確性の検証、データウェアハウスのスキーマに一致するようにデータ型を変換するなどの作業が含まれます。

最後のステップは、データのデータウェアハウスへの格納です。これは、変換されたデータをデータウェアハウスのストレージシステムに書き込むことであり、要件によっては、全データをウェアハウスに書き込む「全負荷」と、新しいデータや更新されたデータのみを書き込む「増分負荷」があります。

このプロセスは、クラウドデータウェアハウスやビッグデータの出現によって進化し、データ統合のための新しい技術やツールにつながっています。例えば、Amazon Redshift や Google BigQuery のようなプラットフォームへのデータの取り込みは、より合理的かつ効率的になりました。

関連記事：ETL vs ELT: 5つの重要な違い

従来型データウェアハウスのアーキテクチャを理解する

従来型データウェアハウス・アーキテクチャーは、通常、［下層］、［中間層］、［上層］の３つの主要な層に編成されています。各階層はデータウェアハウスのプロセスにおいて特定の役割を担っており、それらが一体となってデータの保存、分析、アクセスを行う包括的なシステムを形成しています。

  • 下層： 下層はデータベースサーバーで、データが読み込まれて保存されるところである。実際のデータウェアハウスはここにあり、ユーザーのクエリやトランザクションに基づいてデータを取得する役割を担う。また、この層のデータは多くの場合、データマートに整理される。データマートは、特定のビジネスユニットやチームのニーズを満たすように調整されたデータウェアハウスのサブセットであり、例えば、マーケティングデータマートには、顧客の属性や購買行動に関連するデータが含まれる。
  • 中間層: 中間層はアプリケーション サーバーであり、ユーザーのクエリとトランザクションの処理を担当する。 この層は、OLAP（オンライン分析処理）ツールを使って、最下層のデータを簡単に分析できる形式に変換する。 中間層は、データが変換およびクリーンアップされる場所でもあり、データ ウェアハウスに読み込まれる前にデータの正確さと一貫性が保証される。
  • 上層: 上層はフロントエンド クライアント層で、ユーザーが対話するインターフェースである。 これには、クエリとレポート作成、データ マイニング、データ視覚化のためのツールが含まれる場合があり、これらのツールを使用すると、ユーザーはウェアハウス内のデータの操作、分析の実行、レポートの生成ができる。

データ ウェアハウス アーキテクチャのデザインにおける一般的なアプローチには、データを中央ウェアハウスに保存し、それを複数のデータ マートに論理的に分割することが含まれます。 この方法により、さまざまなワークロードを相互に分離できるため、パフォーマンスが上がり、データ管理がシンプルになります。そしてこのアーキテクチャ内で、Snowflake、BigQuery、Redshift などのさまざまなデータ ウェアハウス プラットフォームを効果的に利用できます。

従来型データ ウェアハウスのアーキテクチャでは、効率的かつ効果的なデータ分析をできるようにする方法でデータを構造化することに重点が置かれています。 データをデータ マートに整理し、Snowflake アーキテクチャを使用することで、企業はデータから貴重なインサイトを導き出し、より適切な意思決定と戦略計画を推進できます。

従来型データウェアハウスを使う主なメリット

従来型データウェアハウスを使用する主な利点には、大規模なデータセットの処理やビジネス情報の統合ビューの提供、アドホックなクエリに対応できる点などがあります。

以下は、従来型データウェアハウスの利点です：

  • スケーラビリティ： 従来型データウェアハウスは、大量のデータを扱うようにデザインされており、成長やビジネスニーズの変化に対応するため、スケールアップやスケールダウンが可能。この拡張性により、時間の経過とともに増加するデータを扱うビジネスにとって柔軟なソリューションとなる。
  • 信頼性： 長い歴史の中で利用されてきた従来型データウェアハウスは、非常に信頼性が高いことが証明されている。データを保存および管理するための安定したプラットフォームを提供し、それが意思決定のためにデータに依存するビジネスにとって欠かせないものとなっている。
  • セキュリティ： 従来型データウェアハウスは、その強固なセキュリティ機能で知られている。不正なアクセスからデータを保護するための数多くの対策が施されており、機密性の高いビジネス情報が安全に保管される。
  • データの一貫性： 従来型データウェアハウスは、データの一貫性を確保するように設計されており、ETL（抽出、変換、格納）と呼ばれるプロセスを使って、さまざまなソースからのデータを共通のフォーマットに標準化する。これによって、正確な分析とレポーティングに不可欠なウェアハウス内の全データの一貫性と信頼性が確保される。
  • 履歴分析： 従来型データウェアハウスは、履歴データの保存に優れており、それによって企業は長期にわたるトレンド分析を行うことができ、それで戦略的プランニングや予測に貴重なインサイトを提供することができる。過去のデータを分析することで、企業はパターンと傾向の特定や将来の結果予測、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができるのである。

従来型データウェアハウスが活用される典型的なシナリオとして、企業が過去のデータを分析してトレンドを特定し、戦略的な意思決定を行う必要がある場合というのがあり、これは、従来型データウェアハウスの実用性と有効性を示す一般的なユースケースになります。データウェアハウスは、さまざまなソースからのデータを統合して表示するため、企業はインサイトを得やすく、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができるのです。

従来型データウェアハウスに潜むデメリット

従来型データウェアハウスには、多くのメリットがある一方で、潜在的な課題もあります。以下にその例を挙げましょう：

  • レイテンシー： 従来型データウェアハウスでは、数時間から数日の待ち時間が発生することがあり、それだとウェアハウス内のデータが常に最新ではないということになる。
  • 複雑性： 従来型データウェアハウスは、専門的なスキルを必要とするデザイン、実装、保守が複雑な場合がある。
  • メンテナンスとライセンスコスト： 従来型データウェアハウスは、SQL Server、Teradata、Oracle などのプラットフォーム上で稼働することが多く、これらは強固なデータベースだがライセンス費用が高い。さらに、従来型データウェアハウスの硬直的な構造は、修正のためのコストとスケジュールの増加につながる可能性があり、それがリアルタイムのデータ要件を満たす上で障害となる可能性がある。
  • TCO（総所有コスト）が高くなる可能性： 従来型データウェアハウスの［初期コスト］はアクティブデータウェアハウスに比べて低いかもしれないが、メンテナンス、修正、ライセンスコストなどの要因を考慮すると、［総所有コスト］は高くなる可能性がある。また、このコスト効率は相対的なものであり、特定のユースケースと要件に依存することに注意することが重要。例えば、主に過去のデータを分析する必要があり、リアルタイムの更新を必要としないビジネスでは、従来型データウェアハウスの方がコスト効率が高い可能性があり、従来型データウェアハウスのコストは、企業やデータ統合のニーズが拡大するにつれて増加する可能性もある。
  • リアルタイムのデータ処理： 従来型データウェアハウスは、リアルタイムのデータ統合と処理が大変な場合があり、それによってリアルタイムの意思決定への有用性が制限される可能性があるが、Amazon Redshift や Google BigQuery のような最新のプラットフォームは、従来型データウェアハウスの機能を強化する強固でスケーラブルなソリューションを提供することで、このような問題への対応に飛躍的な進歩を遂げている。

つまるところ、従来型データウェアハウスは、特定のシナリオでは［コスト効率］が上がる可能性がある一方で、メンテナンスやライセンス費用などの要因により、［総所有コスト］も上がってしまう可能性もあります。従来型データウェアハウスとアクティブ型データウェアハウスのどちらを選択するかは、ビジネス要件、処理する必要のあるデータ量、および自由に利用できるリソースを十分に評価した上で決定する必要があります。これらの要因を分析することで、最も費用対効果の高いデータウェアハウス・ソリューションを決定することができるでしょう。

アクティブデータウェアハウスとは

多くの場合クラウドベースのアクティブデータウェアハウスは、リアルタイムのデータ処理をサポートすることで、データウェアハウスの概念のレベルを上げてくれます。つまり、データをほぼリアルタイムで更新し、意思決定のための最新情報をビジネスに提供することができるということです。ちなみに、Amazon Redshift やGoogle BigQuery のようなプラットフォームは、その強力なデータ分析機能と異種ソースからのデータを扱う能力により、このコンテクストでよく使用されます。

アクティブデータウェアハウスは、大体以下のようなタスクに使われます：

  • 不正検知
  • サプライチェーンの最適化
  • CRM（顧客関係管理）
  • リスク管理
  • トレーディング

アクティブデータウェアハウスへのデータ統合は、リアルタイムまたはそれに近いデータ処理を伴うダイナミックなプロセスです。一般的にバッチ処理を使用する従来型データウェアハウスとは異なり、アクティブデータウェアハウスは継続的なデータ更新を処理するように設計されています。それで企業は最新のデータに基づいて意思決定を行うことができることから、アクティブデータウェアハウスは、状況が急速に変化するダイナミックなビジネス環境に最適です。

アクティブデータウェアハウスにデータを統合するプロセスは、従来型データウェアハウスと似ていますが、重要な違いが多少あります。最初のステップである［抽出］では、さまざまなソースからデータを取り出しますが、アクティブデータウェアハウスでは、この抽出プロセスは継続的に行われるか、非常に頻繁な間隔で行われます。そして、リレーショナル・データベースやデータマートなど、これらのソースからのデータの照会や取得には、SQL がよく使われます。

また、アクティブデータウェアハウスにおける［変換］ステップも継続的なプロセスです。データが抽出されると、即座にデータウェアハウスで使用できる一貫性のある形式に変換され、それには、重複の削除、一貫性と正確性のためのデータの検証、データウェアハウスのスキーマに一致させるためのデータ型の変換などのタスクが含まれます。

そして、本当の違いはアクティブデータウェアハウスにおける［格納］のステップにあります。アクティブデータウェアハウスのデータは、バッチで読み込まれるのではなく、連続的またはほぼリアルタイムで読み込まれることから、ウェアハウス内のデータは常に最新の状態に保たれ、それでリアルタイムの意思決定が実現します。

アクティブデータウェアハウスのアーキテクチャを理解する

アクティブデータウェアハウスのアーキテクチャは、継続的にデータを更新することで、リアルタイムの意思決定に対応するように設計されています。このアーキテクチャは通常、従来型データウェアハウスと同様に、［下層］、［中間層］、［上層］の３つの主要な層に編成され、各層はデータウェアハウジングプロセスにおいて重要な役割を果たします。

  • 下層： 下層はデータベースサーバーで、データが読み込まれて保存される。アクティブデータウェアハウスでは、そのデータが継続的に更新されることで、リアルタイムのデータ処理が実現する。また、この層では、特定のビジネスユニットやチームのニーズを満たすようにカスタマイズされたデータウェアハウスのサブセットであるデータマートもよく使われる。
  • 中間層： 中間層はアプリケーションサーバーであり、ユーザーのクエリやトランザクションの処理を担当する。アクティブデータウェアハウスでは、この層は OLAP（オンライン分析処理）ツールを使って、下位層からのデータを分析しやすい形式に変換する。また、中間層はデータの変換とクリーニングを行う場所でもあり、データウェアハウスに格納される前にデータの正確性と一貫性を確保する。
  • 上層： 上層はフロントエンドのクライアント層であり、ユーザーが操作するインターフェースである。これには、クエリやレポーティング、データマイニング、データ可視化のためのツールが含まれ、これらのツールにより、ユーザーはウェアハウス内のデータの操作、分析の実行、レポートの作成をすることができる。

アクティブ データ ウェアハウスは、データ ストレージとワークロードの分離を最適化する Snowflake アーキテクチャなど、従来のアーキテクチャと同様のアーキテクチャを利用することがよくあり、それによってパフォーマンスが上がり、データ管理がシンプルになります。

SQLは、アクティブデータウェアのハウスアーキテクチャにおいて、データのクエリと操作のために頻繁に採用されており、SQL、データマート、Snowflake のアーキテクチャの融合により、企業は最も新しいデータに基づいて意思決定を行うことができます。ただし、最新データの使用はアクティブデータウェアハウスに限定されないことに注意してください。 従来型のものでもこの機能を提供できますからね。

アクティブデータウェアハウスは、変化が速いために即時のインサイトが重要となる動的なビジネス環境で威力を発揮し、従来型データウェアハウスに比べて故障率が低く、処理能力にも優れています。従来型データウェアハウスは柔軟性に欠け、変更があればコストと時間が大幅に増加し、それによってリアルタイムのデータニーズを満たすことができなくなります。

それに対してアクティブデータウェアハウスは柔軟性と応答性を重視して設計されているため、変化への迅速な対応が必要なビジネスに最適です。また、SQL Server、Teradata、Oracle のようなプラットフォーム上で動作する古いデータウェアハウスに関連する高額なライセンスコストに縛られることもなく、リアルタイムのデータ要件に対応するのに適しています。

アクティブデータウェアハウスの主な利点

アクティブデータウェアハウスを使う主な利点は、リアルタイムの意思決定に対応する能力と、様々なデータソースと統合できる柔軟性です。

以下は、アクティブデータウェアハウスの利点です

  • リアルタイムのデータ： アクティブデータウェアハウスはリアルタイムのデータを提供するため、企業は最新の情報に基づいて意思決定を行うことができる。
  • 運用適応性： アクティブデータウェアハウスは、従来のものよりもアジャイルであるため、進化するビジネスニーズに合わせて簡単に変更できる。
  • 費用対効果： アクティブデータウェアハウスの初期設定は高くつく可能性があるが、リアルタイムの意思決定の価値を考慮すると、費用対効果は高くなる。大量のデータ処理が必要な企業や、即時のインサイトが必要な企業は、タイムリーな意思決定による収益の増加やコスト削減の可能性があるため、長期的にはアクティブデータウェアハウスの方が費用対効果が高いと考えられる。
  • 故障率の低下： アクティブデータウェアハウスは継続的な更新を処理するように設計されているため、大規模で更新頻度の低い更新に苦労する可能性のある従来型データウェアハウスと比べて、障害率を低く抑えることができる。
  • より速い処理能力： アクティブデータウェアハウスはスピード重視で設計されているため、データ処理が高速化され、より速やかなインサイトが実現する。

アクティブデータウェアハウスは、意思決定のために最新のデータを必要とするビジネスにとって特に有益です。

アクティブデータウェアハウスに潜む欠点

アクティブデータウェアハウスは、リアルタイムのデータ処理と運用適応性を提供する一方で課題もあります。

アクティブデータウェアハウスの欠点は以下の通りです：

  • 複雑性： アクティブデータ ウェアハウスはリアルタイムであるため、設計、実装、維持がより複雑になる可能性がある。ただこの複雑さは、ビジネスニーズの変化に対する敏捷性と適応性によって相殺されることが多い。
  • スケーラビリティ： アクティブデータウェアハウスは大量のデータを扱うように設計されているが、データ需要の増加に合わせて拡張することは大変になり得る。
  • セキュリティ：アクティブデータウェアハウスのセキュリティを確保することは、継続的なデータの更新と統合のため、従来型データウェアハウスのセキュリティ確保よりも大変な場合がある。
  • 初期設定コストの上昇： アクティブデータウェアハウスはリアルタイムのデータ処理機能と強固なデータ統合戦略が必要なため、初期設定コストが高くなる可能性がある。
  • 頻繁なメンテナンス： アクティブデータウェアハウスでは、特に非構造化データソースを扱う場合、データの品質と一貫性を確保するために、より頻繁なメンテナンスとアップグレードが必要になることがある。

非構造化データを処理するアクティブ データ ウェアハウスの能力と必要なメンテナンスの頻度は、使用される特定のセットアップとアプリケーションによって違ってくる可能性があることに注意することが重要です。例えば BigQuery、Redshift、Snowflake のような最新のデータウェアハウスソリューションは、非構造化データを効率的に扱うように設計されており、そのようなデータの管理の複雑さを軽減できる可能性があります。

関連記事 ：データウェアハウスの構築に失敗しないための完全ガイド

アクティブデータウェアハウス と 従来型データウェアハウス の比較

アクティブデータウェアハウスと従来型データウェアハウスを、多くの重要な側面から比較して以下の表にしました：

アクティブデータウェアハウス

従来型データウェアハウス

データレイテンシ（遅延）

リアルタイム

バッチ処理、または CDC 経由のデータ処理

スケーラビリティ

大量のデータ処理のための拡張は難しい

大量のデータを処理できる拡張性

複雑性

設計、実装、維持が複雑な場合がある

設計、実装、維持の複雑さを軽減できる

コスト

初期設定費用は高くなる可能性があるが、運用効率により長い目で見たら費用が抑えられる可能性がある。

初期設定コストは低いが、メンテナンス、修正、ライセンス費用により、長い目で見たらコストが高くなる可能性がある。

セキュリティ

継続的なデータの更新と統合によりセキュリティの確保がさらに難しくなる

通常は非常に安全で、不正アクセスからデータを保護するための機能が多数備わっている

アクティブデータウェアハウスと従来型データウェアハウスの主な違いは、主にそのデータ処理能力にあります。従来型データウェアハウスは、大量の履歴データの管理に長けており、長期的なトレンド分析やレポーティングに最適であり、データの安定性と一貫性が最も重要視される状況で威力を発揮します。

対するアクティブデータウェアハウスはリアルタイムのデータを処理するように設計されており、意思決定に即時の最新データが不可欠な状況に最適です。特に、データが常に変化し、瞬時のインサイトが必要なダイナミックな環境では効果的です。

従来型データウェアハウスとアクティブデータウェアハウスのどちらを選択するかは、ビジネス固有のニーズによって大きく異なります。ビジネスの主な要件が、「戦略的意思決定のための過去のデータ分析」であれば、従来型データウェアハウスが最適な選択かもしれませんが、ビジネスが「リアルタイムのデータに基づいて意思決定を行う必要がある」場合は、アクティブデータウェアハウスがより適しているでしょう。

関連記事：経営者がデータ統合を有益に使う方法

アクティブデータウェアハウスの動き

リアルタイムのデータ処理のニーズに対応するため、アクティブデータウェアハウスを導入した大手 EC企業のケースを考えてみましょう。同社は、Web サイトのクリック、顧客の注文、SNS とのやり取りなど、さまざまなソースから毎秒入ってくる膨大な量のデータを抱えていました。

そこで、アクティブデータウェアハウスを導入することで、同社はこのデータをリアルタイムで処理できるようになり、最新のデータに基づいて即座に意思決定できるようになりした。例えば、ある商品が SNS 上でトレンドになっていれば、同社は即座にマーケティング戦略を調整し、このトレンドを活用することができます。

ただ、アクティブデータウェアハウスの導入に課題がなかったわけではありません。同社は、データの品質と一貫性を確保するため、強固なデータ統合戦略に投資しなければならず、また、リアルタイムの複雑なデータ処理に対応できるよう、スタッフへの教育も必要でした。

関連記事（英語）： Revamping Data Management Strategies with Data Pipelines（データパイプラインでデータ管理戦略を改善する）

従来型データウェアハウスの動き

では、従来型データウェアハウスを導入した大手製造業のケースを考えてみましょう。同社は製造プロセスから得た膨大な量の履歴データを抱えており、効率改善とコスト削減のために分析が必要でした。

従来型データウェアハウスを導入することで、同社はそのデータを統合し、例えば「どの製造工程が最も効率的で、どの工程に改善が必要か」の特定など、傾向やパターンを特定するための分析ができるようになりました。

ただし、従来型データウェアハウスの導入にも課題がなかったわけではありません。同社は、多額の初期インフラのコストを投資しなければならず、データウェアハウスの複雑性を管理するためにスタッフを訓練しないといけませんでした。

関連記事：より良いビジネスインサイトのためのデータオブザーバビリティの改善方法

正しい選択： アクティブデータウェアハウス か 従来型データウェアハウス か

どのデータウェアハウスのタイプがニーズにピッタリなのかは、特定のビジネス要件、保存および処理が必要なデータの量、予算など、さまざまな要因によって異なります。

リアルタイムの意思決定が必要な場合は、アクティブデータウェアハウスが最適です。アクティブデータウェアハウスは最新の情報を提供するため、市場や顧客行動の変化に迅速に対応することができますからね。ただし、アクティブデータウェアハウスは、従来型データウェアハウスよりも実装が複雑でコストがかかる場合があります。

一方、大量のデータの保存および処理が必要な場合は、従来型データウェアハウスを選択する方がよいでしょう。従来型データウェアハウスは、大量のデータを処理するために拡張できるように設計されており、一般的にアクティブデータウェアハウスよりも安全です。ただし、従来型データウェアハウスは数時間から数日の待ち時間が発生する可能性があり、ウェアハウス内のデータが常に最新であるとは限りません。

結局のところ、アクティブデータウェアハウスと従来型データウェアハウスのどちらを選択するのがベストかというのは、具体的なニーズを評価し、要件に最も適したソリューションを選択するということですね。

まとめ

データ管理の領域において、アクティブデータウェアハウスと従来型データウェアハウスのどちらを選ぶかは極めて重要な問題です。どちらにも独自の強みと潜在的な欠点があり、その選択はビジネスの具体的なニーズによって大きく変わってきます。

大量の履歴データを強固に扱う従来型データウェアハウスは、長期的なトレンド分析や戦略的な意思決定に最適であり、さまざまなソースからのデータを統合して表示するため、データの安定性と一貫性を重視するビジネスにピッタリです。

一方、アクティブデータウェアハウスは、リアルタイムのデータ処理が重要となるダイナミックなビジネス環境で本領を発揮します。最新のデータに基づいて即座に意思決定を行うことができるため、急速に変化する市場環境において優位に立つことができるのです。

ただ、その選択は必ずしもハッキリとしているわけではありません。アクティブ データ ウェアハウスの実装にかかる時間とコストに関する複雑さや、従来型データ ウェアハウスに必要な多額の先行投資は、意思決定を行う前に評価が必要な特定のビジネス要因によって変わってきます。

つまるところ、アクティブデータウェアハウスと従来型データウェアハウスのどちらを選択するかは、ビジネス要件、処理する必要のあるデータ量、自由に使えるリソースを十分に評価した上で決定する必要があるということです。

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よくある質問

Q. アクティブデータウェアハウスはどのようにリアルタイムの意思決定に対応しますか？

A. アクティブデータウェアハウスは、継続的にデータを更新することで、リアルタイムの意思決定に対応します。それによって、企業は最新のデータに基づいて意思決定を行うことができます。

Q. アクティブデータウェアハウスは大量のデータを処理できますか？

A. はい、アクティブデータウェアハウスは大量のデータを扱うように設計されています。なので拡張性があり、データ量の増加に応じて拡張することができます。

Q. 従来型データウェアハウス と アクティブデータウェアハウス は、データセキュリティをどのように扱っているのでしょうか？

A. 従来型データウェアハウス にもアクティブデータウェアハウス にも、データセキュリティを確保するための仕組みがあり、これには、データの暗号化、ユーザー認証、アクセス制御などの対策が含まれます。

Q. アクティブデータウェアハウスと従来のデータウェアハウスのどちらかを選ぶ場合、どのような要素を考慮すべきでしょうか？

A. アクティブデータウェアハウスと従来型データウェアハウスのどちらかを選択する際には、リアルタイムの意思決定の必要性、データ量、データ統合の複雑さ、利用可能なリソースなどの要因を考慮しましょう。