データウェアハウス(DWH)の4つの要件について | DevelopersIO
こんにちは、DI部の川崎です。 DI部内で、データウェアハウス（DWH）の勉強会を行いました。その中から、データウェアハウス（DWH）の4つの要件についてご紹介します。 テキストはいつものこちらの本です。 「10年戦えるデータ分析入門」青木峰郎 著 http://www.sbcr.jp/products/4797376272.html DWHの4つの要件： サブジェクトごとに編成されていること(subject oriented) データが統合されていること(integrated) 時系列データを持つこと(time variant) データが永続すること(non-volatile) それぞれの項目について、詳しくみていきます。 1. サブジェクトごとに編成されていること(subject oriented) サブジェクト(subject)とは「顧客」とか「商品」のようにデータとしてまとまりのあ
データ可視化に大金を使う必要なし！ 最強BIツール「PowerBI」を導入してみた。 | FiNC Developers Blog
データ可視化に大金を使う必要なし！ 最強BIツール「PowerBI」を導入してみた。 はじめまして。FiNCでデータ分析を担当しています菅谷です。 現在は主にFiNCアプリをグロースさせるために、KPIの整備・改善などを行っています。 仕事ではアプリのグロースハックをしているのですが、 プライベートではボディのグロースハック（筋トレ）にはまっていまして、 もともと180cm55kgの痩せ型だったのですが、 この3か月の間にほぼ筋肉で体重を10kg増量させることに成功しました！ それでは早速本題です！ 今回のブログではFiNCにおける、BIツール「PowerBI」の導入経緯と、導入結果について書きます。 1.PowerBIの導入経緯1-1.BIツール導入検討の背景FiNCの急成長に伴い、下記2つの問題が発生…！ それらを解決するためにBIツールの導入を決定しました。 ◯問題点 1.サービス数
用語整理: Slowly Changing Dimensions - オープンソースBIのPentaho（ペンタホ）ブログ
KSKアナリティクスによるpentahoブログ。 pentahoの可能性、機能、提供サービスの状況などの最新情報をお届けします。 ビジネスインテリジェンス学習を進めると様々なjargonに出くわします。 そこで、理解できたところを少しずつ整理して行ければと思います。 何かお気づきの点がありましたらご指摘いただけますと幸いです。 まずは、Slowly Changing Dimensionsについて。 Slowly Changing Dimensionsはデータウェアハウスを構築する上で直面するディメンショナルデータの更新に対する考え方で、下記の６つのタイプに分類される。ラルフキンボールさんにより９０年台前半に導入され、その後、データベースモデリングコミュニティの方々により改良されている。 タイプ１：Overwrite the Value タイプ１は単に古い属性値を新しい値と置き換え、常に最新
Teradataだけがやると言ったMCIFとCRMの統合、りそな銀行のオムニチャネル戦略チャレンジ
基幹系と情報系の統合はまだ現実的とは言えない この場合、OLTPと情報系のシステムが統合化されたというよりは、ERPの仕組みにBI的なレポート機能が付いたものと捉えるのが正解だろう。ERPなどで更新されるリアルタイムなデータに対し、簡単なレポート画面などを提供するもの。こういった仕組みは今やむしろ当然で、ERPパッケージなどの新しい「売り機能」の1つとも言える。 しかし、このERPに加わったBI機能で高度で複雑な分析ができるわけではない。これを使ってトランザクション処理をするデータベースで複雑かつ高度な分析処理を行えば、OLTP側の処理に影響を及ぼすのは必至だ。さらに、いくら処理が速くなったとはいえ、OLTP用に最適化されているデータベースでは、高度な分析処理では十分な性能を発揮できない可能性も高い。 トランザクション系のシステムと情報系のシステムの統合は、今のところは理想であり現実的では
リクルートライフスタイルのビッグデータ
リクルートライフスタイルのビッグデータ 300本のバッチが流れ、300人の分析者がクエリを投げるビッグデータ基盤 こんにちは、データ基盤チームの平本です。 我々、データ基盤チームのミッションは2つあります。 リクルートライフスタイル各サービスの分析担当者に対して、そのサービス、もしくは複数のサービスにまたがったユーザの行動を分析できる環境を提供する 各サービスのデータを使ったOne to One、Cross-use施策のバッチを開発・運用し、各サービスに価値を提供する 今回は第1回目ということで、我々が構築・運用しているビッグデータ環境の全体像について紹介します。 基盤の全体像 我々の基盤は、リクルートライフスタイル全サービスのデータを収集しています。 収集したデータを基に、分析に使うマートやレコメンドに使うデータを作成しており、レコメンドのデータをサービス側のDBへエクスポートしたり、レ
Bill Inmon - Wikipedia
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