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🧩 Data Warehouse（DWH）

✅ このスタイルの概要​

組織全体のデータを統合し、分析用途に最適化して保存する集中型データストア。

✅ 解決しようとした問題​

  • 業務システムごとにデータがサイロ化している
  • 分析のたびに複雑な JOIN や前処理が必要
  • レポートや分析が属人化し、再現性が低い

Data Warehouse はこれらに対し、 「統合」「正規化」「履歴管理」 を軸とした集中基盤を提供する。

✅ 基本思想・ルール​

  • ETL（Extract → Transform → Load）でデータを整形し DWH に格納
  • スキーマ設計はスター／スノーフレークスキーマなど分析に最適化
  • 時系列データの保持（SCD など）で履歴も管理

✅ 得意なアプリケーション​

  • 統合レポート、BI ダッシュボード
  • 企業全体の KPI を一元管理
  • 監査・法規制対応のための確定データストア

❌ 不向きなケース​

  • 生データを柔軟に扱いたい探索的分析（Data Lake の方が適）
  • ストリーミングなどリアルタイム性が重要なケース

✅ 歴史（系譜・親スタイル）​

  • 1990 年代から続く定番アプローチ
  • Kimball / Inmon 方式など複数流派が存在

✅ 関連スタイル​

✅ 代表的なフレームワーク​

  • Amazon Redshift
    クラウド DWH の先駆。大規模分析処理を提供。

  • Google BigQuery
    サーバレス DWH として、スケール・クエリ高速化を実現。

  • Snowflake
    仮想ウェアハウス構造とコンピュート分離アーキテクチャが特徴。

  • Teradata / Oracle Exadata
    伝統的なオンプレミス DWH で高性能分析処理の基盤。

✅ このスタイルを支えるデザインパターン​

  • Template Method
    ETL の手順（抽出 → 整形 → 格納）を統一する。

  • Strategy
    最適化戦略（インデックス／パーティション）を切り替える。

  • Iterator
    大量データを逐次処理する際に使用。

  • Facade
    統合レイヤ（BI ツールやメタデータ管理）が内部の複雑さを隠蔽。

✅ まとめ​

DWH は 定型レポート・確定データ分析の王道 で、
安定した業務分析基盤として今も広く使われている。