IBM Red Brick Warehouse

データウェアハウジングとは、既存のシステムからデータを抽出し、洗浄し、そのうえでユーザーがそのデータを新しい知識の発見に活用 できるようにするための強力なプロセスであり、そのプロセスを実行するためのソリューションをさします。また、データウェアハウジングは、企業トップ、管理職やアナリストにとって、豊富な企業情報資源を採掘し、業務上の難問に答を出し、生データの背後に潜んだ「金鉱」を掘り当てるための場所として、ビジネスを左右する重大な意思決定を可能にします。

データベース
データウェアハウスには、報告や分析を行うために、さまざまなソースからの情報が集められる特殊なデータベースが組み込まれています。ウェアハウス内のデータは、社内情報システムや 顧客提供の取引関連データをベースにすることも、外部ベンダから購入したデータを使うこともできます。

ツール
ユーザーは、検索ツールおよびインターネット、またはテレコム分野で の潜在加入者分析など、特定用途向けに作成された高度分析アプリケーションを通じてデータウェアハウスにアクセスします。

既存のデータベースが用途に向かないのは何故？
貴社の既存システムは、特定の情報処理ニーズを念頭において設計されています。 事実、複雑なカスタム・プログラム無しでは、既存システムで業務上の入り組んだ問題の解を得るのはほとんど不可能です。このようなハードルがあるために、たとえ必要なデータのすべてにアクセスできるとしても、それを利用してほんの数秒で意思決定ができるか、 それとも何週間もかかってしまうかという大きな差がついてしまいます。既にデータウェアハウジングを導入している企業では、 トランザクション処理に最適化されたデータベースは意思決定用途には向かないという認識がもたれるようになってきました。 複雑な検索を行おうとしてデータが大型化すると、従来の貴社データベースではたちどころに対応できなくなり、 賄いきれないほどの膨大なコストがかかることになります。

データ・マイニングは どのように企業の構図にフィットできるのか？
「先月はどの顧客の売上げが一番多かったか、それはどの店か?」とか、 「自分のナンバーワンの顧客は誰なのか、他の顧客とどう違うのか?」といった疑問点に的確な解が得られるとすれば、素敵なことではありませんか? データウェアハウジングは、最初の疑問点に答を出すお手伝いはできますが、 2つめの質問に答えるにはデータ・マイニングというソリューションが必要です。データ・マイニングの鍵を握るのは「予測的発見」です。この手法では、アナリストなど人間ではなく、データが発見の糸口を提供します。データ・マイニングにより、ほとんど企業は人間の手助けや 介在なしにデータだけに基づいて、観測された行動パターンの中の異常性を発見できるのです。 多くの場合、データ・マイニングはアナリストがはっきりと認識できなかったような問題にも答を出し、もっと多くの疑問が生じるはずの分野をクローズアップしていきます。また、データ・マイニングはデータウェアハウスとは別の作業領域だと考えられがちですが、真の効率を達成するためには、データ・マイニングを意思決定支援ソリューションの不可欠な構成要素として捉えなければなりません。