Teradata Magazine Japan Special Edition online データウェアハウスやアナリティクスの最新情報はこちら データウェアハウスと単純にデータを集めただけのデータベースの違いはどこにあるのでしょうか? 企業内の色々な業務システムからデータを丸ごとコピーして集めればデータウェアハウスになるものではありません。単にデータを寄せ集めただけではデータが増えれば増えるほどデータの整合性の維持やメンテナンス、使い勝手など様々な面で混乱や不都合を来たすばかりです。 そこで業界にはデータウェアハウスとして成り立たせるために備えるべき定義といわれているものがあります。 データウェアハウスの定義 「4つの特性」 1.サブジェクト指向 データをサブジェクト(主題)ごとに分解、整理して格納します。目的別に格納しないのがポイントです。これはちょうど図書館での資料整理の方法に似て
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