DWH

第1回で要件定義、第2回でデータ・ウエアハウス（DWH）、第3回でビジネス・インテリジェンス（BI）導入、とフォーカスしてきました。

前回 は、DWHの性能を高める方策として、DWHアプライアンスやカラムストアDBなど、製品面での工夫について解説しました。今回は、SEの視点に立った チューニング・ポイントを中心に解説します。具体的には、数百T～P（ペタ）バイトの大規模DWHを想定し、インデックスに代表される一般的なOLTP系 のチューニング手法とは異なるノウハウを解説します。

第1回では、近年のビジネス環境の変化から企業が最適な戦略を実践するために、より大量のデータを扱うことができるDWHシステムが求められている一方 で、これを実現する際の課題として、データ増加によって発生するDWHのチューニング作業や、データマート等の外部システムが点在することで発生する管理 コストから悪化する「コストパフォーマンス」および、爆発的に増え続けるデータに対応するためDWHで実現しなければいけない「拡張性」という課題が持ち 上がっている背景が紹介されました。

今回から4回にわたり、「大規模化するDWHに挑む」と題して、年約20％の勢いで成長しているデータ・ウエアハウス（以下、DWH）分野の「光と影」を 執筆します。少しでも読者の皆さまの役に立てれば幸いです。

筆者がThink ITに寄稿するのは、これで4回目になります。最初の記事は、2004年に「システム企画担当者のためのBIシステム導入の勘所」 というタイトルで連載しました。この記事では、BIシステムの導入方法論を解説しました。