データマートは、特定の業務や目的に特化したデータの集まりを指します。つまり、会社が持っているデータの中から、特定の情報だけを抜き出して整理したものです。
なぜデータマートが必要なのか？
企業では日々、様々なデータが集まります。その中から必要な情報を見つけ出すのは容易ではありません。データマートを作ることで、必要なデータを効率的に使うことができるのです。
データマートの特徴
データマートは大きく3つの特徴があります。
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 特化型 | 特定の業務や目的に焦点を当てる |
| 効率的 | 必要なデータをすぐに取り出せるよう整理されている |
| ユーザーフレンドリー | 技術的な知識が少ない人でも扱いやすい |
データマートの種類
データマートにはいくつかの種類があります。主に以下の二つが代表的です。
- 企業データマート
- 全社的な視点で必要なデータを集めたもの。
- 部門データマート
- 特定の部門、例えば営業部門や経理部門に特化したデータを集めたもの。
データマートの作成方法
データマートを作るには、まずどのデータが必要かを明確にし、そのデータを収集します。そして、収集したデータを整理して、使いやすくします。最後に、実際の分析や報告に役立てます。
まとめ
データマートは、大量のデータの中から必要な情報を効率的に取り出すための手段です。特に、特定の業務や目的に特化した情報をまとめることで、業務の効率化が期待できます。今後、データの重要性はますます高まる中、データマートはビジネスに不可欠な存在となります。
データレイク データマート とは：データレイクとデータマートは、データを管理するための違った方法を示しています。データレイクは、大量のデータをそのまま保存しておく場所です。構造化されたデータ（表形式のデータ）だけでなく、構造化されていないデータ（テキストや画像など）も含めて保存できます。このため、データレイクでは、様々なデータを柔軟に扱えるのが特徴です。一方、データマートは、特定のビジネスニーズに応じてデータを整理した小さなデータベースです。例えば、売上データや顧客データなど、特定の情報を集めて分析しやすくしているのです。簡単に言うと、データレイクは「何でも受け入れる大きな池」であり、データマートは「特定の情報を集めた小さな倉庫」と言えます。それぞれの特徴や利点を理解し、自分たちのビジネスに合わせて使い分けることで、より効率的にデータを活用できるようになります。データをどのように管理するかは、企業にとって非常に重要なポイントです。
データウェアハウス：大量のデータを蓄積し、分析や報告のために最適化されたデータベースのこと。データマートは、データウェアハウスから特定の部門や目的に応じたデータを抽出したものだ。
OLAP：オンライン分析処理の略で、データの集計や分析を迅速に行う技術のこと。データマートはOLAPのツールとして利用されることが多い。
ビジネスインテリジェンス：ビジネスの意思決定を支援するための技術やプロセスのこと。データマートはビジネスインテリジェンスの一部として、必要なデータを提供する役割を果たす。
データモデル：データの構造や関係を定義するもので、データマートを設計する際に重要な要素となる。
ETL：Extract, Transform, Loadの略で、データを抽出し、変換し、データベースにロードするプロセス。データマートを構築する際に必要不可欠な役割を持つ。
クエリ：データベースから情報を取得するための命令文のこと。データマートへのクエリを通じて、必要なデータを抽出する。
データサイエンス：データの解析や予測を行う学問領域で、データマートから抽出されたデータを利用することが多い。
データウェアハウス：大量のデータを整理・保管し、分析や報告のために利用できるようにしたシステム。データマートが特定のビジネスニーズに合ったデータの部分集合であるのに対し、データウェアハウスは全体的なデータを集めた大規模な保管庫です。
ビジネスインテリジェンス：企業がデータを分析し、意思決定を支援するための技術や手法の集合。データマートはビジネスインテリジェンスの一部として使われ、特定のデータセットを分析するための基盤となります。
データセット：特定の目的のために整理されたデータの集まり。データマートは特定のビジネス要件に基づいて選択されたデータセットを構成する小さな保管場所だと言えます。
データストレージ：データを保管・管理するための方法やシステム。データマートは特定の目的のためにデータをストックする場所であるため、データストレージの一形態と考えることができます。
OLAP（オンライン分析処理）：データを多次元的に分析し、迅速に洞察を得るための技術。データマートはOLAPを用いて特定のデータセットを分析する際の出発点となることが多いです。
データウェアハウス：企業内の様々なデータを統合・整理し、分析しやすい形式で保存するシステムのことです。データマートの上位概念であり、大規模なデータの蓄積に利用されます。
ビジネスインテリジェンス (BI)：企業が保有するデータを分析し、経営判断に役立つ情報を得るための技術や手法のことを指します。データマートはBIのプロセスの一環として使用されます。
OLAP (オンライン分析処理)：多次元データベースにおけるデータ分析手法で、迅速なデータ処理が可能です。データマートを使用してユーザーが迅速にデータを取得・分析するために用いられます。
ETL (抽出・変換・ロード)：データを異なるソースから抽出し、必要な形式に変換し、目的のデータストレージにロードするプロセスのことです。データマートの構築にはETLが不可欠です。
データマイニング：大量のデータから有用なパターンや知識を発見する技術やプロセスのことを指します。データマート内のデータはデータマイニングに活用されます。
データキューブ：データを多次元的に表現するための構造で、OLAP処理などで使われます。データマートの情報を視覚化し、分析しやすくするために利用されます。
スキーマ：データベース内のデータの構造や関係性を定義したものです。データマートの設計において、データがどのように組織されるかを示す重要な要素です。
リアルタイムデータ：ほぼ瞬時に入手可能なデータで、ビジネスの意思決定において迅速な情報提供を必要とする場合に重要です。データマートでもリアルタイム処理が求められることがあります。
データガバナンス：データの品質や安全性を保つための管理体制やルールのことです。データマートを運用する上で、データの正確さや一貫性を確保するために必要です。
データ統合：異なるデータソースからデータを結合し、一つの統一されたデータセットを作成するプロセスのことです。データマートではデータ統合が行われ、分析の基盤となります。
データマートの対義語・反対語
データマートの対義語は？
データマートとは？（データウェアハウスとの違い） - Talend
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