データウェアハウス
データウェアハウス（DWH）とは、企業内の多種多様なシステムから収集した大量の業務データを統合・整理し、分析や意思決定に活用するためのデータ基盤です。時系列でデータを蓄積し、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールや機械学習モデルを用いた高度なデータ分析をサポートします。
データ基盤のAI用語一覧
5件データ基盤に関するAI用語を5件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
ETL
ETLとは、多様なデータソースからデータを抽出し、分析やAIの学習に適した形へ変換した上で、データウェアハウスなどの保存先へロードする一連のプロセスです。機械学習モデルの精度向上に不可欠な高品質なデータ基盤を構築するために広く活用されています。
データマート
データマートとは、組織内の特定の部門や目的に合わせて必要なデータだけを抽出・整理した専用のデータベースです。データウェアハウスやデータレイクからデータを切り出して構築され、特定の分析業務やBIツールでの可視化を高速化します。データのサイロ化を防ぐ適切な管理が必要ですが、迅速な意思決定を支援する重要なデータ基盤です。
データレイク
データレイクとは、生のデータをそのままの形式で一元的に格納する巨大な貯蔵庫のことです。構造化データだけでなく、画像や音声などの非構造化データも未加工のまま保存できるため、ビッグデータの蓄積や機械学習の素材として欠かせないデータ基盤となっています。必要なときに必要な形でデータを取り出して活用できる柔軟性が特徴です。
データエンジニアリング
データエンジニアリングは、大量のデータを収集、蓄積、加工、整理し、AIモデルの構築やビジネス分析に活用しやすい状態に整える技術分野です。データの信頼性や品質を担保するためのデータパイプラインの構築や、大規模データ基盤の設計・運用が主な役割であり、データサイエンスや機械学習の成果を最大化するために不可欠な基盤技術です。