意味

目標

メトリクス

1) ビジネスインテリジェンス活動のサポート

2) ビジネス分析と効率的な意思決定を強化する

3) データの違いに基づいて革新的な方法を見つける

1) ビジネス目標に焦点を当てる

2) 終わりを念頭に置いて始める

3) グローバルな思考とデザイン、ローカルな行動と構築

4) 最初から最適化を行うのではなく、要約して最適化を継続する

5) 透明性とセルフサービスの向上

6) データウェアハウスと合わせてメタデータを確立する

7) コラボレーション

8) ありきたりなものにならないでください

1).ビジネス インテリジェンスとは、組織の需要を理解し、機会を探すデータ分析活動を指します。

2).ビジネスインテリジェンスとは、そのようなデータ分析活動をサポートするテクノロジーの集合を指します。

データ ウェアハウスを「経営上の意思決定をサポートする、主題指向で統合され、時間の経過とともに変化する比較的安定したデータ収集」と定義し、標準化されたリレーショナル モデルを使用してデータを保存および管理します。

CIFコンポーネント

データ ウェアハウスは「クエリと分析用にカスタマイズされたトランザクション データのコピー」として定義され、そのアプローチは多次元モデルと呼ばれることがよくあります。

スター スキーマと呼ばれることが多い多次元モデルは、ファクト テーブル (販売データなどのビジネス プロセスに関する定量的データを含む) と、ファクト テーブルに関する質問に答えるための多次元テーブル (ファクト テーブル データに関連する記述属性を格納する) で構成されます。データ消費用（今四半期の製品 X の販売量など）。

複数のファクト テーブルは、コンピューターのバスと同様の「バス」を介して、共通のディメンションまたは一貫したディメンションを共有します。ディメンションに従うバスを挿入することで、複数のデータ マートをエンタープライズ レベルのデータ マートに統合できます。

データ ウェアハウスのコンポーネント

1. ソースシステム

2. データ統合

3. データ保存領域

1) 過去のデータ

2) 変更データの一括取得

1. スライス

2. 細かく切ります

3. ドリルダウン/ドリルアップ

4. 上向き畳み込み

5. 視点

1) リレーショナル オンライン分析処理 (ROLAP)

2) 多次元行列オンライン解析処理(MOLAP)

3) ハイブリッドオンライン分析処理 (HOLAP)