「データウェアハウスがわかる本」を読んだメモ

「データウェアハウスがわかる本」を読んだので、まとめ。

データウェアハウスがわかる本

データウェアハウスの概念

• サブジェクト志向
  • データ中心、あるいはデータ主導のデータモデル化を行うこと
  • データウェアハウスは業務から独立して、企業の主要なサブジェクトに沿ったデータモデル化を行う
  • たとえば
    • 顧客や商品といった実体は、特定の業務処理に依存する基幹系データベースのデータモデルとは異なり、企業の主要なサブジェクトとして扱う
    • 企業活動の意思決定において、「顧客」や「商品」とは何かを明確化する必要がある
• 統合
  • 格納されるデータを統合する
  • データ(属性)の命名規則、単位、コード体系、データ形式を統一すること
• 時系列
  • 過去から現在までの、時系列的な集まりから構成される
• 不変性
  • 一度正しく蓄積されたデータは更新されることがない

データウェアハウスとデータマートの特徴

• データウェアハウス
  • 全社レベルのデータ共有
  • 多数のサブジェクトから構成
• データマート
  • データウェアハウスのマテリアライズド・ビュー
  • 部門/エンドユーザレベルの個別共有
  • 小規模データハウス
  • 少数のサブジェクトから構成

データ粒度（詳細化と要約化）

• データの粒度(データの集計単位の大きさ)を意識して設計する
• 蓄積するデータを詳細レベルと要約レベルから捉える必要がある

データの冗長生成

• 重複データ
  • 正規化したテーブルである必要はない
  • テーブル結合に必要な属性を、各テーブルに重複して持たせることで、結合処理を不要することも重要
• 導出データ
  • 複数のデータから集計した結果得られた新たなデータを格納する
  • 要約レベル
    • 合計値、平均値、最大値、最小値など
  • 詳細レベル
    • 複数の属性をもとに集計した値

データモデル

• スタースキーマ
  • 事実表(fact table)
    • 分析の核となるデータ要素
    • 次元の交点から求められる数値データを格納
    • 事実表の主キーは、次元表の主キーを参照する外部キーとなる
  • 次元表(dimension table)
    • 次元について説明する情報を格納
• スノーフレークスキーマ
  • スタースキーマの次元表が、集計レベルで正規化されて階層化されたもの
  • たとえば
    • 年テーブル、月テーブル、日テーブルのように、次元表が階層化されて設計される

データウェアハウス構築の開発手順

• 情報戦略ステージ
  • 戦略計画フェーズ
    • データウェアハウスの狙いと目標を設定
  • 業務分野分析フェーズ
    • 意思決定支援を行う業務領域を明確化
    • 戦略契約を実現するために必要なシステム化の範囲を定義
  • 業務要求記述フェーズ
    • 戦略計画を企業の意思決定支援の活動領域と結びつける
    • ビジネスシナリオを作成
• 概念データモデリングステージ
  • データ分析フェーズ
  • 概念設計フェーズ/データソース分析フェーズ
    • グローバルデータウェアハウスの概念設計
      • 正規化した実体型と関連を設計
      • 必要に応じて非正規化
      • データソースの明確化
  • ネーミング設計とコード設計フェーズ
    • 設計
      • データ名称の命名基準と名前
      • コードの付与基準
      • 値
      • 単位
      • データ形式（データ型、長さ）
  • データウェアハウス管理プラットフォーム構築ステージ
    • 分散設計フェーズ
      • データの分散配置の戦略
    • 論理物理設計フェーズ
      • 論理および物理設計(内部スキーマの作成)
    • 構築フェーズ
      • データの抽出、変換
      • データウェアハウスの生成
  • アプリケーションプラットフォーム構築ステージ
    • データマートの概念設計フェーズ
    • データマートの論理および物理設計(内部スキーマの作成)
    • 画面・帳票設計フェーズ
    • 構築フェーズ