2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】DWHについて解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）
DWH（データウェアハウス）の概要
DWHとは何か：基本概念と定義
データウェアハウス（DWH）は、異なるソースから大量のデータを集約し、分析やレポーティングのために整理された形で保管するシステムです。企業が過去のデータを保存し、分析するための中央のリポジトリとして機能します。DWHは、ビジネスデータの大型保管庫のようなものです。
DWHのメリットとビジネス上の価値
DWHを利用する主なメリットは、データを一元化することで、より効率的な分析と意思決定が可能になることです。データウェアハウスを通じて、企業は大量のデータを迅速に分析し、市場の傾向や顧客の行動を理解するのに役立ちます。これは、ビジネス戦略やパフォーマンスの向上に直接寄与します。
Data LakeとDWHの違い
Data Lakeとデータウェアハウスはしばしば混同されますが、重要な違いがあります。Data Lakeは、構造化されていないデータも含め、あらゆる種類のデータを原形のまま保存するシステムです。一方、データウェアハウスは主に構造化されたデータを整理し、分析用に最適化された形で保存します。Data Lakeはより広範なデータの保存に適し、DWHは特定の分析目的に特化しています。
Google CloudでのDWHの各サービスの特徴、利用シナリオ
BigQuery：分析向けDWHの中心
BigQueryは、Google Cloudで提供されるフルマネージドなデータウェアハウスサービスです。BigQueryは大規模なデータセットに対する高速なSQLクエリ実行に特化しており、ユーザーはインフラの管理に心配することなくデータ分析できます。例えば、ビジネスが顧客行動の傾向を分析したり、売上データから重要な洞察を得るためにBigQueryを使用できます。
データ統合ツール：DWHにおけるデータ統合の重要性
Google Cloudは、DataflowやDataprepなどのデータ統合ツールを提供しています。これらは異なるソースからのデータを一元化し、整理することに特化しています。データウェアハウス構築の際には、これらのツールを使用してデータを統合し、分析に適した形式に変換することが重要です。
データ分析とビジュアリゼーションツール
データ分析とビジュアリゼーションは、データウェアハウスで重要です。Google Cloudでは、LookerやData Studioなどのツールを利用して、分析結果を視覚的に表現できます。これらのツールは、データを理解しやすい形で表示し、ビジネス意思決定を支援します。
AIエンジニア
DWHのPDE試験対策のポイント
DWHアーキテクチャの設計に関するPDE試験ポイント
データウェアハウスのアーキテクチャ設計は、データの集約、保存、アクセス方法などを含みます。PDE試験では、データの種類、量、使用用途に基づいて最適なアーキテクチャを設計する能力が問われます。これには、ストレージの選択、データモデリング、データの取り込みと処理の方法に関する知識が必要です。
データ統合と移行に関するPDE試験対策
データウェアハウスにおけるデータ統合と移行は、異なるソースからのデータを統一的なフォーマットで統合し、効果的に移行するプロセスです。PDE試験では、データの抽出、変換、ロード（ETL）プロセスに関する理解が求められ、データの品質を維持しながら効率的に移行する方法についての知識が重要です。
データのセキュリティとアクセス管理に関するPDE試験ポイント
データウェアハウスにおけるセキュリティとアクセス管理は、とても重要な要素です。PDE試験対策では、データの機密性、完全性、可用性を保つための各種セキュリティ対策とアクセス制御の仕組みについての理解が必要です。これには、アクセス権限の設定、監査、データ暗号化の実践に関する知識が含まれます。
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