DWHとOLTPの違いをわかりやすく解説！初心者でもすぐ理解できる基本ポイント

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DWHとOLTPとは何か？基本の違いを理解しよう

DWH（データウェアハウス）とOLTP（オンライン・トランザクション処理）は、どちらもデータを扱うシステムですが、その目的や使い方には大きな違いがあります。

OLTPは日々の取引や操作をすばやく処理するためのシステムで、例えばスーパーのレジやネット通販での注文受付など、頻繁にデータの追加や更新が起こる場面で使われます。リアルタイムで正確な情報を記録していくことがポイントです。

一方、DWHは過去の膨大なデータを集めて保存・分析するためのシステムです。経営者が売上の傾向を調べたり、マーケティング戦略を立てたりする時に役立ちます。基本的に更新はあまり行わず、複雑なデータ検索や集計を得意としています。

DWHとOLTPの主な違いを表で比較

以下の表で、DWHとOLTPの特徴をわかりやすくまとめました。

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項目	OLTP	DWH
目的	日常の取引処理やデータの更新	大量データの蓄積と分析
データの特徴	最新かつ正確なリアルタイムデータ	過去の履歴データが中心
処理内容	高速な追加・更新・削除	複雑な検索や集計
更新頻度	非常に高い	低い（バッチ処理が多い）
ユーザー	一般ユーザー、現場の担当者	経営者、分析担当者
設計の違い	正規化が進みデータ整合性重視	非正規化で読み取り効率を重視

DWHとOLTPはどう使い分けるの？実際の活用例

実際の企業では、OLTPで日々の業務データを記録し、DWHにデータをまとめて分析しています。例えば銀行では、ATMや窓口での取引はOLTPで管理され、そのデータが定期的にDWHに送られて全体の利益や利用傾向を分析します。

これにより、現場でのスピーディな対応と長期的な戦略策定の両方が可能になるのです。

また、DWHは大量の過去データを使うため、高速な分析ができるように設計されていて、OLTPとは違った専用の技術や構造が使われています。

まとめ：DWHとOLTPの違いを覚えてシステム理解を深めよう

今回解説したように、DWHとOLTPは用途や特徴が全く異なるシステムです。

OLTPは、取引や操作のスピードと正確さを追求しており、DWHは、大量のデータから価値を見つけ出すための分析用です。システムを運用したり選んだりする際には、それぞれの役割をしっかり理解することが大切です。

これらの知識を身につけることで、IT業界で働く人や勉強中の人も、もっとスムーズに仕事や学習が進むようになりますよ！

ピックアップ解説

DWH（データウェアハウス）は、過去の大量データを使って未来のビジネスのヒントを探す場所です。実は、このデータはすぐには変わりません。これはまるで図書館の膨大な本のようなもので、じっくり時間をかけて読み解く感じなんです。そんな性質から、DWHは更新よりも検索や集計の速さを重視して作られています。だから、普段使うスマホのアプリのデータベースとは全然違うんですよね。

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