これを読めばあなたもプロフェッショナル！DWH入門 - Analyze IT.
仕事柄、情報分析目的のRDBMSを触ることが多いのですが、こういった情報分析用途に用いるDBをDWH*1と言います。 以前、勉強会の懇親会でユーザーの立場でこういったシステムの構築に関わっているが、経験がなく、どのように構築していいかわからない。 またこの手の知識をどう勉強していいかわからない。と仰っていた方がいました。 別に大して難しい話でもないのですが、独自の単語が多い上、意外と資料がなくて困る分野だなとは思います。 そういうわけで、もしこの手の分野が難しいと感じている方は損をされています。 ぶっちゃけ、DWHは簡単な概念を少し覚えるだけで、もうプロフェッショナルになれます。 ベンダーやSIerともベシャリまくれることができます。 というわけで、自分なりにDWH関連の初歩の知識である上記の簡単な概念をまとめてみることにしました。 押さえておきたい単語は以下の6つ。 情報系システム、DW
唐突にデータウェアハウス（DWH）の設計をすることになったので、DWHの設計周りを調べた - Qiita
前提 筆者のスペック SQLが書ける程度でデータベースに詳しいかと言われるとそうではない新卒1年目のエンジニア（の卵）。 DWHとかデータウェアハウスって聞いたことあるけど具体的に何かはわからない。 DWHに加えてデータマートとやらが必要らしいとは知っていたが、具体的にデータマートが何かわからない。 DWHの4特性を知らなかった。 もちろんDWHの3つのアーキテクチャを知らなかった。 データベースよりむしろフロントエンドの方が好き。 今回の取り組みの目的 DWHの設計方法を理解し、要件に沿った最適な設計が可能になること。（2日で） 以上。 要件 複数のデータソースを元にBIツールでの分析がしたい。そのために必要なDWH・データマートを設計すること。 分析自体の要件は決まっているため、データソースを元にDWH・データマートをどのような設計にするか決定することがゴール。 データウェアハウス(D
Dockerでデプロイ、60ノードまでスケールアウト、Sparkで分析 テラバイト・クラスの集計処理もあっさり返すdashDB LocalでDWHを構築する - はてなニュース
日本アイ・ビー・エム（以下、日本IBM）の「IBM dashDB Local」は、プライベートクラウド/ハイブリッドクラウドに最適な構成を持つデータウェアハウス（DWH）向けの製品である。Dockerコンテナとしてデプロイ、スケールアウト（規模拡大）でき、データ量や処理負荷の急増に柔軟に対応できる。インメモリの列指向データベースと並列処理により検索処理を高速に実行する。システムの成長に柔軟に対応できるライセンス体系を備えている。 構成はITジャーナリストの星 暁雄です。記事の最後にはプレゼントのお知らせもあります。 （※この記事は、日本アイ・ビー・エム株式会社提供によるPR記事です） ▽ IBM dashDB Local - ハイブリッド・データウェアハウスを実現する Software-Defined DWH - Japan プライベートクラウド上でソフトウェアで定義されたスケーラブルなデ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
