Data Warehouse データウェアハウス

企業内の全データをひとつのDBに統合し一元管理する． 単に個々のDBのデータを統合しただけではなく，下記の特徴を備える[1][3]．

• 目的別編成（Purpse-oriented, サブジェクト指向とも）．
  • データを主題ごとに分解・整理して格納してある．
  • 目的別に格納しない点がポイント．
• 統合（Integrated）
  データの論理的な統合ができている（コード統一や用語統一が完了した状態のデータになっている）．
• delete/updateはしない．
  時系列の編集情報も記録する．
  （いわゆる暦更新にして）取り消し，削除，変更などの履歴もわかるようにする．

Data Mart データマート

• 目的別に構築された小型のデータウェアハウスのようなもの．
• 企業内に目的別に複数のマートを構築するため，データが重複されている状態になる．

Fact ファクト

データウェアハウスやデータマートを構成するテーブルを fact table と呼ぶ[5][6]．要するにデータウェアハウスの実体データを集積してる各テーブルを fact と呼んでるくらいに理解しておけばよいと思われる（どんどん新しい単語を作ってしまうため，ついていくだけムダって気がする）．

ファクト表（fact table）とディメンション表（dimension table）

• ファクト表はひとつまたは数個程度．
• ひとつのファクト表を中心に，多くの小さなディメンション表がつくられ，関連付けられる．
• ディメンション表は各分析軸ごとにあるイメージ．
  例えば，売上管理データ・ウェアハウスでは，ファクト表 sales(amount_sold, quantity_sold) を中心に，ディメンション表 products, customers, times, channels
• ディメンション表は，第2正規化にとどめておくことが多い[8]．
• 問い合わせを単純化し，応答時間を短縮することが狙い[7]．

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