データウェアハウス - Wikipedia
データウェアハウスとは、企業内のシステムやアプリ、クラウドサービスなどから定期的にデータを時系列に蓄積していくシステムのこと。 概要[編集] 定義[編集] データウェアの提唱はアメリカの計算機科学者ビル・インモン（英語版）(William H. Inmon)で、1990年の著作によれば、「データウェアハウスは、意思決定(Decision)のため、主題別(Subject-oriented)に編成され、統合(Integrate)され、時系列で、削除(Delete)や更新(Update)しないデータの集合体」とされる。 複数の基幹系システム（製造管理システム、販売管理システム、会計システムなど)から、マスタやトランザクション(取引)を抽出して、再構成・再蓄積したシステムを指すことが多い。 データウェアハウスの成立と発展[編集] データウェアハウスの登場は、1990年代にハードディスクが安くなった
Re:dash - Make Your Company Data Driven
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Amazon Redshiftへのデータ投入からBIツールによる可視化までの手順
データの入手、整形 Amazon S3へのデータのアップロード Amazon Redshift：テーブルの作成 Amazon Redshift：データの投入 Amazon Redshift：SQLによるバッチ処理（ETL） BIツールからの接続確認 また、利用するBIツールはTableau社が提供している『Tableau Desktop』というデスクトップツールを利用したいと思います。文中『Tableau』という言葉が出て来た際はこの『Tableau Desktop』のことを示しているとご理解ください。 データの入手・整形 では分析を行いたいデータを準備するところから見ていきましょう。Tableau社では各種デモで用いることができるようなサンプルデータを公開していますが、今回はそのサンプルデータを利用したいと思います。 以下のリンクで公開されているものは、架空の店舗別・地域別売り上げデータ
Amazon Redshift（高速、シンプル、費用対効果の高いデータウェアハウス）| AWS
何万ものお客様が Amazon Redshift を毎日使用して、データ分析ワークロードを最新化し、ビジネスに役立つインサイトを提供しています。Amazon Redshift は、フルマネージド型で AI を活用した超並列処理 (MPP) アーキテクチャにより、ビジネス上の意思決定を迅速かつコスト効率よく行えます。AWS のゼロ ETL アプローチは、すべてのデータを統合して、強力な分析、ほぼリアルタイムのユースケース、AI/ML アプリケーションを実現します。最先端のセキュリティ機能ときめ細かなガバナンスに支えられて、組織、AWS リージョン、さらにはサードパーティのデータプロバイダー内および組織間で、データを簡単かつ安全に共有および共同編集できます。
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