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データ量の影響を受けない

データが移動不能になる可能性があるため、大量のデータには適していません。

データ ウェアハウスは、機能やアプリケーションに焦点を当てることなく、主要なビジネス エンティティに基づいて編成されています

データ ウェアハウス内のデータは統合され、結合されています

同じキー構造を維持し、構造のエンコードとデコード、データ定義、命名規則がデータ ウェアハウス全体で一貫している

データは統合されているため、データ ウェアハウスは単なる運用データのコピーではありません。

代わりに、データ ウェアハウスはデータ記録システムになります。

データウェアハウスは一定期間データを保管します

データ ウェアハウス内のデータはスナップショットのようなもので、各スナップショットは特定の時点でのデータの状態を反映します。

これは、特定の期間に基づくデータ クエリは、クエリがいつ実行されたかに関係なく、常に同じ結果が得られることを意味します。

データ ウェアハウスでは、データ レコードはビジネス システムほど頻繁には更新されません。

代わりに、新しいデータは古いデータにのみ追加されます。

レコードのセットは、同じトランザクションのさまざまな状態を表すことができます

データ ウェアハウス内のデータには、アトミックなトランザクションの詳細と集約されたデータが含まれます。

ビジネス システムではデータが集約されることはほとんどありません

データ ウェアハウスでは、概要データをテーブルに永続化することも、非永続化してビューの形式で表示することもできます。

ビジネス システムの焦点は現在のデータです

データ ウェアハウスには履歴データも含まれており、通常は大量のストレージ スペースを消費します。

アプリケーションがビジネスプロセスを処理する

アプリケーションによって生成された詳細なデータは、データ ウェアハウスと運用データ ストアに送られ、そこで分析に使用できます。

ビジネス システムのソース データベースとターゲット データ ウェアハウスの間のデータベース

一時ストレージ領域はデータの抽出、変換、ロードに使用され、エンド ユーザーには透過的です。

ステージング領域内のデータの大部分は一時的に保存され、通常はデータの比較的小さな部分のみが永続データになります。

統合レイヤーでは、さまざまなデータ ソースからのデータが変換され、データ ウェアハウスと ODS の標準エンタープライズ モデルに統合されます。

運用データ ストレージはビジネス データの統合データベースです

データはアプリケーション システムまたは他のデータベースから取得される場合があります。

通常、運用データ ストアには現在または最近 (30 ～ 90 日) のデータが含まれますが、データ ウェアハウスには履歴 (通常は何年もの) データも含まれます。

運用データ ストレージ内のデータは急速に変化しますが、データ ウェアハウス内のデータは比較的安定しています。

すべての組織が運用データ ストレージを構築するわけではありません。運用データ ストレージの存在は、低遅延データに対する企業のニーズを満たします。

運用データ ストレージは、データ ウェアハウスのメイン ソースとして使用でき、データ ウェアハウスの監査にも使用できます。

データマートはその後のデータ分析の基礎を提供します

問題のデータは通常、特定の分析または特定の種類の消費者をサポートするために使用されるデータ ウェアハウスのサブセットです。

運用データ マートは、運用上の意思決定のサポートに焦点を当てたデータ マートです。

データ ウェアハウスからではなく、運用データ ストアから直接データを取得します。

運用データストレージと同じ特性を備えています

データ ウェアハウスは、企業データに統一かつ統合された入り口を提供し、経営上の意思決定、戦略的分析、計画をサポートします。

データはアプリケーションおよび運用データ ストアからデータ ウェアハウスに流れ、その後データ マートに流れますが、多くの場合一方向です。

修正が必要な（要件を満たしていない）データは入力を拒否されます

理想的には、修正はソース システムで行われ、ETL プロセス システムを通じて再ロードされます。

運用レポートはデータストアから出力されます

データは機能上のニーズごとではなく、サブジェクト領域ごとに整理されています

データは統合されたデータであり、サイロ化されたデータではありません

データは現在の値だけではなく、時系列に沿ったものです

データウェアハウスではアプリケーションよりもデータのレイテンシーが長くなります

データ ウェアハウスでは、アプリケーションよりも多くの履歴データを利用できます

ステージング領域は、データ ソースと集中データ リポジトリの間の中間データ ストレージ領域です。

ここにデータが一時的に存在し、データを変換、統合し、データ ウェアハウスにロードする準備ができます。

参照データとマスターデータを別のリポジトリに保存可能

データ ウェアハウスはメイン データのデータを提供し、この別個のリポジトリはデータ ウェアハウスに同じ次元のデータを提供します。

データ ウェアハウスに必要なのは

変換と準備のプロセスが完了した後、データ ウェアハウス内のデータは通常、中央層またはアトミック層に保持されます。

このレイヤーは、すべての履歴アトミック データと、バッチ実行後にインスタンス化された最新のデータを保持します。

低遅延をサポートできるため、ビジネス アプリケーションをサポートできます

運用データ ストアには履歴全体ではなくデータの時間枠が含まれるため、データ ウェアハウスよりも高速に更新できます。

通常、データ ウェアハウス環境のプレゼンテーション層として使用され、履歴情報のレポート、クエリ、分析のためにデータ ウェアハウスの部門レベルまたは機能レベルのサブセットを表示するためにも使用されます。

データ マートは、特定のサブジェクト領域、単一の部門、または単一のビジネス プロセスを対象としています。

また、データ マートを組み合わせて最終的なデータ ウェアハウス エンティティを形成し、仮想化データ ウェアハウスの基礎とすることもできます。

オンライン分析と処理をサポートするシステムを実装するには、3 つの古典的な方法があります。

通常、ロードする必要があるのは 1 回だけ、またはデータの問題を処理するために限られた回数だけであり、その後は再度ロードする必要はありません。

データ ウェアハウスに最新のデータが確実に含まれるようにするには、一貫した計画と実行が必要です

夜間ウィンドウのバッチ読み込みとは異なり、トリクル読み込みは、より頻繁なペースまたはしきい値で読み込みます。

この方法を使用すると、夜間に専用のバッチ処理ウィンドウに集中することなく、日中に一部のバッチ処理操作を実行できます。

リアルタイムまたはほぼリアルタイムのメッセージ対話は、非常に小さなデータグラムがメッセージ バスにパブリッシュされる場合に非常に役立ちます。

ソース システムとターゲット システムは相互に独立しています

DaaS アプリケーションでよく使用されます

ソースでのタイミングやしきい値のロードとは異なり、ターゲット システムはバッファまたはキュー内のデータを収集し、それを順番に処理します。

スライスは、サブセットに含まれていない次元の 1 つ以上のメンバーの単一の値に対応する多次元配列のサブセットです。

タイルは、データ キューブ上の 3 つ以上の次元のスライス、または 3 つ以上の連続したスライスです。

ユーザーが異なるレベルのデータ間を移動できるようにする特別な分析手法です。

最も一般的な (上) から最も詳細な (下) までの範囲

畳み込みには、1 つ以上の次元ですべてのデータ関係を計算することが含まれます

パースペクティブによりレポートまたはページの表示サイズが変更されます

ROLAP は、リレーショナル データベース RDBMS の 2 次元テーブルで多次元テクノロジを使用することにより、OLAP をサポートします。

スター スキーマは、ROLAP 環境で一般的に使用されるデータベース設計手法です

MOLAP は、特殊な多次元データベース テクノロジを使用して OLAP をサポートします。

ROLAPとMOLAPを組み合わせたものです

HOLAP 実装では、データの一部を MOLAP に保存し、一部を ROLAP に保存できます。