こんにちは！
今回は、「データウェアハウス（DWH）」と、その周辺で使われるツールについて、試験に出てくる選択肢をもとにわかりやすく解説していきます。
✅ 問題
データウェアハウスに業務データを取り込むとき、データを抽出して加工し、データベースに書き出すツールはどれか？
ア）ETLツール
イ）OLAPツール
ウ）データマイニングツール
エ）統計ツール
✅ 正解は……「ア）ETLツール」！
では、なぜETLツールが正解なのか？ 他の選択肢と何が違うのか？
それぞれのツールの役割を順番に見ていきましょう！
🔷 ア）ETLツール（正解）
✔ 何をするツール？
ETLとは、以下の3つの処理の頭文字をとったもの：
- E：Extract（抽出）
→ 業務システムなどからデータを取り出す - T：Transform（変換）
→ 不要な情報を除いたり、形式を整えたりする（例：日付フォーマット統一） - L：Load（書き出し）
→ 加工したデータをデータウェアハウスに格納する
💡 一言で言うと？
DWHにデータを取り込むための前処理専門ツール！
🧠 試験対策ポイント
- データの移動・変換・統合といえば「ETL」
- 「業務システム → DWH」への橋渡し役
🔷 イ）OLAPツール（不正解）
✔ 何をするツール？
OLAP（Online Analytical Processing）ツールは、
データウェアハウスに蓄積されたデータを多角的に分析するためのツールです。
🧊 多次元分析ができる
例：
売上データを「地域 × 年度 × 商品」でドリルダウン（詳細化）やピボット（視点変更）して集計・分析できる！
💡 一言で言うと？
DWHに入れた後のデータを“いろんな角度”で分析するツール！
🔷 ウ）データマイニングツール（不正解）
✔ 何をするツール？
データマイニング（Data Mining）は、
大量のデータの中からパターンやルールを自動的に発見する分析手法です。
例：
「この商品を買った人は、あの商品も買いやすい」
といった隠れた法則や相関関係を見つける。
💡 一言で言うと？
DWHに蓄積したデータから“新しい発見”をするツール！
🔷 エ）統計ツール（不正解）
✔ 何をするツール？
統計ツールは、
平均・分散・標準偏差などの統計的手法を使ってデータを解析するツール。
Excelの分析ツールやR、SPSSなどが代表例。
💡 一言で言うと？
データに統計処理をかける“数学的分析ツール”！
✅ まとめ
| ツール名 | 主な役割 | ポイント |
|---|---|---|
| ETLツール | 抽出・変換・書き出し | DWHに取り込む前の処理担当 |
| OLAPツール | 多次元的な集計と分析 | DWHに入れた後に使う |
| データマイニングツール | パターン・ルールの発見 | AIっぽい賢い分析 |
| 統計ツール | 数学的にデータを解析 | 数式ゴリゴリ系 |
🎓 試験対策アドバイス
- 「DWHにデータを入れる前」＝ETLツール
- 「DWHのデータをどう見るか」＝OLAPやデータマイニング
- 統計ツールはもっと広く、研究・分析にも使われる
選択肢の役割をしっかり区別できれば、他の問題でも応用できますよ！
