データ・ウェアハウス・
ソリューションの変革

データ・ウェアハウスには、次のような特長があります。

• 複数の異なるソースから構造化データを集約 

• リレーショナル・データベースの分析クエリを高速化

• 安価なクエリと迅速なレポート作成のための専用のストレージ・ソリューション

データ・ウェアハウス、データ・レイク、データ・ハブの違い：

• データ・ウェアハウス：データ・ウェアハウスは、組織内の複数の非構造化データ・ソースから取り込んだ構造化データを統合・格納する単一のリポジトリです。
• データ・レイク：組織内（データ・ウェアハウスを含む）のあらゆる構造化および未加工の非構造化データを格納する単一の未精製リポジトリです。このデータから BI のための知見を抽出するには、まずデータを処理する必要があります。
• データハブ：構造化および非構造化データを集中管理型データ・レイヤーに集約し、一元管理可能にする単一のインターフェースです。オペレーショナル・データも処理できる点でデータ・ウェアハウスとは異なり、複数の形式のデータに対応可能な点でデータ・レイクとも異なります。

データ・ハブは、異なるエンドポイントの集合間でのデータ共有に必要なデータ・ガバナンスを提供します。このように、データ・ハブはデータ・レイクとデータ・ウェアハウスを単一のアクセス・レイヤーに集約します。データ処理が抽象化されるため、BI のための知見抽出を一元化された場所で行うことができます。