DS検定トップ ＞ データウェアハウス（DWH）とは？（データレイクとの違いも整理）【DS検定リテラシー】

まず結論

データウェアハウス（DWH）とは、分析しやすい形に整理・統合されたデータを蓄積する仕組みです。
DS検定では「データレイクとの違い」や「経営分析に向くのはどれか」といった形で問われます。

直感的な説明

データレイク

とりあえず全部ためる「大きな湖」。

データウェアハウス（DWH）

きれいに整理された「分析専用の倉庫」。

• データの形式をそろえる
• 不要なデータを除く
• 分析しやすい構造に整える

つまり、

そのまま保存するのがデータレイク
整理して保存するのがDWH

ここが最大の違いです。

定義・仕組み

データウェアハウスは、

• 複数システムからデータを集め
• 整形・統合し
• 分析用に保存する基盤

です。

特徴

• 構造化データ中心
• 集計・分析向け
• 履歴データを保持
• 一貫性を重視

保存前に形式を決める方式（Schema on Write）を採用します。

これはデータレイクの
「Schema on Read」と対比される重要ポイントです。

どんな場面で使う？

使う場面

• 売上分析
• 経営ダッシュボード
• KPI管理
• 月次レポート

「正確で整理されたデータが必要」な場面です。

向かない場面

• 画像・音声など非構造データ中心
• 将来用途が未確定なデータ保存

その場合はデータレイクが向いています。

よくある誤解・混同

① DWH＝大量保存用？

違います。

大量保存が目的ではなく
分析しやすい状態で保存することが目的です。

② データレイクとの違いがあいまい

項目	DWH	データレイク
保存時	整形する	整形しない
データ形式	主に構造化	何でも可
主目的	経営分析	将来分析・AI活用

DS検定では
「構造化済み」「KPI分析」と書かれていればDWHです。

③ RDBと同じ？

RDBは業務処理向け。
DWHは分析向け。

トランザクション処理ではなく、分析処理が目的です。

まとめ（試験直前用）

• DWHは分析専用データ基盤
• 保存前に整形（Schema on Write）
• 構造化データ中心
• 経営分析・KPI管理向き
• 「整理済み」「分析用」→ DWH

対応スキル項目（データエンジニアリング力シート）

• データ基盤
• データ管理
• ★ データ基盤の代表的なアーキテクチャを理解している
• ★ データウェアハウスとデータレイクの違いを理解している

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