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データを保管しておくデータベースの一つである、DWH（データウェアハウス）をご存知ですか？
DWHとは何か、何のために導入すると良いかなどの基本的な知識から、どのようにデータを管理・蓄積するのか、普通のDBと何が違うのかなど現場でよく聞かれる質問について解説します。
※2020年6月撮影
より深く学びたい方は、技術ブログ「DevelopersIO」https://dev.classmethod.jp/ をご覧ください。
動画提供： クラスメソッド株式会社 https://classmethod.jp/
■出演者プロフィール
石川 覚
クラスメソッド株式会社 データアナリティクス事業本部 ソリューションアーキテクト
（2020年6月撮影当時）
会員限定
データ分析を支える技術「データ分析基盤」を知ろう
分かりそうで分からない「データ分析基盤」とは何か、導入の目的やデータを管理・蓄積する構成などを解説します。 コンサルティングの現場でよく尋ねられる質問をメインに説明するので、ぜひご覧ください。 ※2021年10月撮影 より深く学びたい方は、技術ブログ「DevelopersIO」https://dev.classmethod.jp/ をご覧ください。 動画提供： クラスメソッド株式会社 https://classmethod.jp/ ■出演者プロフィール 石川 覚 クラスメソッド株式会社 データアナリティクス事業本部 データインテグレーション部 コンサルティングチーム所属 （2021年10月撮影当時）
会員限定
ビジネスパーソンのためのデータ・AIリテラシー／④AI環境構築
【DataRobot社 受講後アンケートにご協力ください】 アンケートにご回答いただいた方で、ご希望される方にはDataRobot社からのAI活用方法や事例、テーマの選び方、そして貴社の課題のヒアリングを目的としたフォローアップセッション（無料）を実施いただきます。アンケートのご協力の程、よろしくお願いします。 ※ リソースの関係上、全ての方にセッションを提供できない場合があります。予めご理解の程よろしくお願いします。 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQ554Km-jJqBG5MvHp0-7yIVQgxsw2ntZgSozrqxLCfGdCHA/viewform また「ビジネスパーソンのためのAI実践講座④ ~DataRobotを活用しよう~」では、DataRobotの使い方を詳しく解説しています。以下のリンクからご受講ください。 https://globis.jp/courses/a18da4a7/ ビジネスパーソンがデータやAIを活用するうえで、知っておかなければならない知識やよく直面する課題を、用語解説を交えてやさしくお伝えします。いよいよ「データ活用」のステップです。AIやBIツールなどを用いてデータ分析・可視化・シミュレーションを行い、ビジネスの意思決定につなげます。この動画では、特にAIの環境構築について詳しく解説します。
会員限定
ルーティン業務の生産性向上に役立つRPAとは
みなさんは、RPAを活用していますか？「RPA」という言葉を聞いたことはありますか？ 業務効率化推進やDX推進の後押しにより、RPAという言葉はある程度知られるようになりました。しかし、ICT市場調査コンサルティングのMM総研が発表した2021年1月の調査によると、企業規模別のRPA導入率は年商50億円以上の大・中規模企業で37％、年商50億円未満の中・小規模企業で10％とまだ普及したとは言えません。 本コースでは、無料のRPAツールを提供しているコクー社の田部井氏に、RPAがどのように我々の業務を効率化させてくれるのか、どのような業務がRPAに適しているのか、初めてRPAに接する方へ向けてご説明いただいています。 ぜひご覧ください。 少しでも興味が湧きましたら、ぜひ無料の「マクロマン」を活用して、学びからの実践にトライしてみてください。 https://www.macroman.jp/
会員限定
ビジネスパーソンのためのデータ・AIリテラシー／②データ蓄積
【DataRobot社 受講後アンケートにご協力ください】 アンケートにご回答いただいた方で、ご希望される方にはDataRobot社からのAI活用方法や事例、テーマの選び方、そして貴社の課題のヒアリングを目的としたフォローアップセッション（無料）を実施いただきます。アンケートのご協力の程、よろしくお願いします。 ※ リソースの関係上、全ての方にセッションを提供できない場合があります。予めご理解の程よろしくお願いします。 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeQ554Km-jJqBG5MvHp0-7yIVQgxsw2ntZgSozrqxLCfGdCHA/viewform また「ビジネスパーソンのためのAI実践講座④ ~DataRobotを活用しよう~」では、DataRobotの使い方を詳しく解説しています。以下のリンクからご受講ください。 https://globis.jp/courses/a18da4a7/ ビジネスパーソンがデータやAIを活用するうえで、知っておかなければならない知識やよく直面する課題を、用語解説を交えてやさしくお伝えします。この動画では、データをデータベースに蓄えていく「データ蓄積」を取り扱います。データを利用しやすいように、整理したり加工したりするプロセスが含まれていて、AIによる分析を行ううえで重要なステップとなります。
無料
組織を導くビジョンの力！キングダムに学ぶデキるリーダーになる方法 “なすなかにし”と学ぶ教育エンタメ番組「学びのエンタメ！手のひら塾」シーズン6～組織変革編 #1
「学びのエンタメ！手のひら塾」（公開期間：2025年4月29日まで） スポーツ、マンガ、音楽など身近な話題を入り口にスポーツ、マンガ、音楽など身近な話題から、マーケティング・リーダーシップ・思考方法など、今日から使える“ビジネススキル”をグロービス経営大学院の教員が解説、生徒役のなすなかにしと一緒に学ぶ教育エンターテインメント番組です。 シーズン6のテーマは「ドラマ・映画に学ぶリーダーシップ」 エピソード1は「リーダーシップに欠かせないものって何？」 『キングダム』に学ぶ！リーダーシップに不可欠な「ビジョンの提示」とは？ エピソード2〜6はYouTubeにて順次公開予定です。 URL：https://www.youtube.com/playlist?list=PLVTwlxKk5nI8pV6N8TUC1I8flrDxTtHme 出演： なすなかにし 中西茂樹/那須晃行、瀧口友里奈 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年02月公開）
無料
地方行政・地域のDX～デジタル田園都市国家構想と地方の実態～五十嵐立青×楠正憲×熊谷俊人×西経子×朝比奈一郎
G1サミット2023 第5部分科会P「地方行政・地域のDX～デジタル田園都市国家構想と地方の実態～」 （2023年3月19日開催／北海道ルスツリゾート） デジタルの力で、地方の個性を活かしながら社会課題の解決と魅力の向上を図るという政府の「デジタル田園都市構想」。政権の看板政策の一つであり、行政のデジタルサービスを増やすことなどを柱としている。政府の構想と絡めて地方行政のDX・地域のDXはどう進むのか。その現在地とゆくえを探る。（肩書きは2023年3月19日登壇当時のもの） 五十嵐 立青 つくば市長 楠 正憲 デジタル庁統括官 デジタル社会共通機能グループ長 熊谷 俊人 千葉県知事 西 経子 内閣官房 デジタル田園都市国家構想実現会議事務局 内閣審議官 朝比奈 一郎 NPO法人地域から国を変える会 理事長／青山社中株式会社 筆頭代表（CEO） ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年2月公開）
03月01日まで無料
ちょうどいい塩梅のスキルを高めよう／耳で効く！ビジネスサプリ 仕事に役立つABC
1日5分で気軽に耳だけで聴いて学べる「耳で効く！ビジネスサプリ」。 仕事に役立つABCのコーナーでは、仕事の成果を高めるために「当たり前だけど、バカにせず、ちゃんと取り組みたいこと」をお話します。本コースは日本最大のビジネススクール グロービス経営大学院による、ビジネスパーソンが予測不能な時代であっても活躍のチャンスを掴み続けるヒントをお伝えするVoicyチャンネルからの転載コンテンツです。意識しておくべきビジネススキルやキーワード、今後の時代のキャリアの考え方などを、1日5分で気軽に聴いて学べます。 Voicyチャンネルはこちら https://voicy.jp/channel/880 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年02月公開）
02月28日まで無料
ダイバーシティニュース 経済／歩くと何が変わる？など（2/12放送）
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 経済」を再編集してお届けします。（肩書きは2025年2月12日放送当時のもの） 金泉 俊輔 NewsPicks STUDIOS CEO 瀧口 友里奈 MC ＜コース内容＞ 1. 今週「破談」が正式決定へ かつてのナンバー2自動車メーカーの行く先は？ 2. 2024年のロシアGDPが過去最高に 軍需によって経済を牽引 3. 大手ネット金融グループがフジ親会社の大株主に 株主としての真の狙いとは？ 4. 首都圏の港を巡る「ディズニークルーズ」 日本郵船と業務提携へ 5. 数百万人の個人財務データへアクセス 今後「DOGE」がアメリカに与える影響は？ 6. スペシャル・トーク「歩くと何が変わる？」 ゲスト：「NewsPicks」CMO・池田光史氏 7. リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年2月公開）
会員限定
ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
会員限定
MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
会員限定
貸借対照表 ~企業の財務活動と投資活動を読み解く~
財務諸表の要の1つである貸借対照表（B/S）は、ある時点（決算期末時点）での企業の資産内容を表します。継続的な経済活動を行っている企業の一瞬の姿をとらえたスナップ写真ともいえる貸借対照表を理解し、企業の財務活動と投資活動の結果を読み解く力を身につけましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。 「米SPAC上場ブーム、引き金はコロナ禍の失業対策」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC27E130X20C21A4000000/?n_cid=DSPRM5277
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち？リーダーシップ、それともマネジメント？」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
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クリティカル・シンキング（論理思考編）
業種、職種、役職を問わずビジネスパーソンが業務のスピードとクオリティを効率よく高めるために必要不可欠な論理思考力。 論理思考のベースとなる考え方を学び、実務で陥りやすい注意点を理解することで、実践で活用する能力を養います。 論理思考の基本を身につけ、コミュニケーションや業務の進行に役立てましょう。 論理思考を初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。 ・論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント ・MECE ・ロジックツリー ・ピラミッド構造 ・演繹的／帰納的思考 ・イシューと枠組み ※2019年10月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。 内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント
伝えたいことがうまく相手に伝わらない。仕事がなかなかスムーズに進まない。 仕事をしていると、そんな場面に直面することもあるのではないでしょうか。 そんな方に役に立つのが「論理思考」です。 物事を論理的に考えられるようになると、仕事の効率が格段にアップします。 このコースでは、論理思考のコツを5つに絞って説明していきます。 ビジネスパーソンにとって必須のスキルである「論理思考」をいち早く身につけましょう。 「クリティカル・シンキング」をまだ見ていない方にもお勧めのコースです。
会員限定
MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
会員限定
ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち？リーダーシップ、それともマネジメント？」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
会員限定
因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
54人の振り返り
kyo1227
営業
DWHの定型業務を担当するため、仕組みの理解のため受講した。まだ十分に理解が出来ていないため、復習および別途学習するようにしたい。
iso_ken
専門職
一般的なDBとDWHの用途などの違いがわかった。
DWHが必要かどうか今後検討したい。
s_tokairin
IT・WEB・エンジニア
わかるようでわからなかったのが、少し理解が進みました
yoshitomo_arai
その他
DWHの意味がわからなかったので、理解が困難でした。先ずはそこから学習したいと思います。
toshi-iwai
経理・財務
システム用語がわからなかったので理解できませんでした。ほかの動画で勉強しなおします。
jnishikawa
マーケティング
一般的なDBとDWHの違いが理解できた。社内でのエンジニアとの会話のさいに意識してつかいわけたい
hashiryo8
その他
DBとDWH、少し理解が進みました
fumiyo_jou
経理・財務
アーキテクチャやホットデータ、コールドデータなど、知らない言葉がいっぱいあったのでもういちど見ることにする。
akira_738
その他
行指向と列指向の違いがよくわかりました
tak71_5515
コンサルタント
DWHの基礎概念を理解しました。私は機械学習の製品を扱うコンサルタントであるため分析のデータソースとしてdwhを理解しておく必要がありましたトラディショナルなdwhの構成及びこれから発展的に進化するクラウド型dwhの存在も最近はあると認識しています。お客様の業務に適したタイプのらぶえっちを選択しスムーズなデータ分析ぼ実行できる環境をこれからも提案して行きたいと考えています
ryoca
販売・サービス・事務
少し理解が進みました
tasu-o
コンサルタント
DWHの特性を理解した上でダイス、スライス、ドリルアップ・ダウンを用いてBIツールを活用していきたいと思います
ah-1126
営業
DBとDWHの違いがすこし理解できましたが、まだまだ学習が必要と感じました。
sato4bb
販売・サービス・事務
DWHだと並列処理が出来ることが分かったが具体的にどう使うのかが自分は理解できていないと思う
2152321
金融・不動産 関連職
聞きなれない用語が多かったがDWHのデータ分析の概要がわかった
kitajima-n
販売・サービス・事務
まだまだ勉強が必要だと痛感しました
aokitaka-tci
その他
一般的尾DBとDWHの違いにつき少し理解が進んだが引続き学習していきたい
shun_14
販売・サービス・事務
DWHの基礎的なことはよくわかったが、具体的にどのようにデータを分析しやすくするのか、などがよくわからず、
全体的に初学者には難しい内容だったと思います。
st90570
販売・サービス・事務
一般的なDBとDWHの違いが少しずつ分かって来たが、現在の業務においてのDWHの活用は難しそうと思いました。
a2071768
人事・労務・法務
専門用語がたくさん出てきて、意味を調べるのが大変でしたが、先に学んだ用語が出てきたり、普段使っているBIツールについて触れられており、なんとなくイメージはできました。
mutame
その他
DWHの全体像が掴むことができたが、難しかった。
tendon10
販売・サービス・事務
復習で確認しなければちょっと難しく頭に入ってこないです。
suki
マーケティング
難しい単語が多かったのでもう一度学習したい
1_1_1_hatai
その他
一度の視聴ではきちんと理解できなかったので、繰り返し視聴して理解を深めてから日常業務への活用につなげたいと思います。
homma_nanami
販売・サービス・事務
システム用語がわからず理解できませんでした。勉強してから再度視聴したいと思います。
kumarenger
その他
分かるようでわからない、2，3回動画を見ないといけないし、そもそももっと基本的な部分の知識を学ばないといけないと思った。
ohayoooooooooo
その他
用途に合わせてデータベースを切り分けて軽くしたり読み取りの範囲を狭めることが、操作性の向上につながると理解しました。
genryo
営業
それぞれのデータをまずは蓄積してそれを一つに統合することがデータ分析の基盤になるのだなと感じた
2shi6ra
販売・サービス・事務
非エンジニアです。知らない用語、使っているけど分かっていない用語がたくさんあると再認識したので学び直したいです。
chocolandoll
IT・WEB・エンジニア
帳票・BIツール導入における要件定義，導入後の利活用に生かせそう。
potetokorokke
コンサルタント
アナリストがデータを分析したい時に、面倒な準備無く必要なデータをいつでも取り出せる、というのが肝だと思いました。
stani
専門職
参考にさせていただきます。
fujitar_06
IT・WEB・エンジニア
DWHについて知見を深めることができました。
shomachika
経営・経営企画
TableauでＥＲＰのデータを可視化するうえで、適切なデータマートの形を理解したい
yuri_sudo2
その他
DHWとDBの違いがわかった！！！
mitsubayashi
IT・WEB・エンジニア
DBとの違いがよくわかりました
noriko_chita
その他
ほどんどわからなかったが，列指向と行指向の考え方が驚きました
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
koichbaba
経営・経営企画
DWHについての理解が深まった。但し、データ活用がどれだけ有効的になされるかは実践してみないとわからない。様々なモデルがあり難しいと感じた。
kawaguchimas229
IT・WEB・エンジニア
DWHの理解がすすみました
k_marathon42
専門職
データ分析で使うデータは、分析に適した形が取られている事自体を初めて知った。
taijumage
IT・WEB・エンジニア
DWHの定型業務を担当するため、仕組みの理解のため受講した。まだ十分に理解が出来ていないため、復習および別途学習するようにしたい。
yasu--ta
メーカー技術・研究・開発
DWHとDBの違いが判った。DWHはビックデータになり、いろいろな視点で解析が出来る様なデータ倉庫。
データ解析する上で、元データの集め方がポイントかと感じた。
hide1324
人事・労務・法務
DWHはサイロ化されたデータからデータレイクから取り込まれDWHを構成、個別のユーザーの用途ごとにデータマートを構成する。
aya_14__
営業
まだまだ勉強が必要。
hide-ama
メーカー技術・研究・開発
かなり駆け足な説明だったので、一つひとつをもっと詳細に勉強すべきだと感じました。
hr-sakai
その他
ビッグデータの分析によるDWHのデータ分析処理がよくわかった。
eizan_1000
IT・WEB・エンジニア
DWHが導入されるので、これを機に学習を進めたいと思います。
yoyose
IT・WEB・エンジニア
DWHの全体像が掴むことができた。
業務でも意識してみる
gtr_star
IT・WEB・エンジニア
実践と行き来しつつ、繰り返し学習が必要と感じました。
h_kouno
販売・サービス・事務
DWH初めて耳にした単語でしたが、ＤＢの違いや特性参考になりました。
vegitaberu
人事・労務・法務
概念的になんとなく、さわりを理解できたかもしれませんが、実際にやってみないと、理解できてているのかもわからない感じです。必要になったときに、また、ここに戻ってこようと思います。
shojihirashima
マーケティング
全てのデータを同じDWHに登録することで、様々な角度からのデータ分析を行うことができる。
i_mura888
金融・不動産 関連職
難しかったです。。。