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今回は、データ活用する上で利用用途ごとに抜き出して管理するデータマートについて記事にしました。
目次
- データマートとは？
- データマートのメリット
- データマートを作成方法
- 最後に
データマートとは？
データを分析するといった目的が発生した際に、耳にするデータマートですが、主に分析や二次利用を目的として大量のデータを構造化して保管したデータベースから特定の目的でデータを抽出し管理するデータベースです。
※データと倉庫を意味するウェアハウスをつなげてデータウェアハウスと呼ばれます。
利用用途に合わせてデータ絞り込むため抽出を素早く行えデータの利用を促進します。
データマートのメリット
大量のデータの中から欲しいデータを抽出するためには、データの構造がわかってないといけなかったり、データマートがない状態でデータを抽出しようとするとアクセスするデータが多いためCPUやメモリに負荷がかかりデータ抽出までに時間がかかってしまう場合があります。
また、負荷がかかることで他のシステムに影響することもあります。データマートを作成すると以下のようなメリットがあります。
- 目的別にデータにアクセス
- 高速なデータアクセス
- データマート毎にアクセス権限の管理
- 専門知識がなくても利用者が簡単にアクセス可能
データマートを作成方法
データマートを作成する際の大まかな流れを見ていきます。
- 設計
どのような目的のデータか、どのように利用したいのかを決めます。
- データの選定
利用したいデータがどこに保存されているのか（データソース）、更新頻度、カラム名、データ型を選定します。
- データマート用のデータベースの作成
選定したデータが保存可能なデータベースを作成します。
テーブルビューを使用すると元データ更新されたあとも更新が引き継がれるので鮮度が重要な場合は、テーブルビューで作成するとよいです。
注意点としてはテーブルビューの対象となるデータが多くなると処理の負荷が増大します。そのため1.の設計の段階で目的と利用したい範囲を明確にし必要な分だけのデータを選定しておきます。
データウェアハウスとデータマートを別々のデータベースで管理する際は、どのように接続するのか？更新タイミングはどうするのか？等も決めておく必要があります。
最後に
データマートやデータウェアハウスを構築するにあたってデータの抽出や異なるデータソース間でのデータの差をなくすための加工処理が高確率で発生します。
ユニリタプラスでは、データが大量であっても抽出や加工の処理を高速で安定的に実行するWaha! TransformerというETLツールを提供しております。
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また、業種業界問わず、様々なデータマートやデータウェアハウスの設計・構築に多く携わって来ました。データ活用でお困りのことがございましたらお気軽にお問合せいただければと思います。
また昨今データ量が増加し、いわゆるビッグデータの活用もニーズが高まっております。
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