データウェアハウス（DWH）は、社内外に散らばるデータを分析しやすい形に集約し、意思決定に使える状態へ整えるためのデータ基盤です。業務システムのデータをそのまま参照するのではなく、集計や比較がしやすい形に整理して蓄積する場所だと考えるとわかりやすいでしょう。
実務では、事実（売上・利用回数など）と属性（顧客・商品など）を分けた設計にして、同じ指標が部署ごとにズレない状態を作ります。更新頻度や履歴の残し方を最初に決めておかないと、再処理やスキーマ変更のたびに分析結果が揺れやすくなります。取り込みから変換までの手順をパイプライン化し、データリネージと監査ログで変更を追えるようにしておくと運用が安定するでしょう。
注意点は、DWHを「何でも入れる箱」にするとコストと複雑さが膨らみ、クエリ性能も落ちやすいところです。パーティションやクラスタリング、権限設計、データ品質チェックをセットで運用し、用途に合わないデータはデータレイク側に寄せる判断も必要になります。データマートは用途別に絞った小型の分析領域なので、DWHと役割分担を決めておくと現場が迷いにくいです。
