4. Fact TableとDimension Tableの違い (日本語解説)
   Fact Table と Dimension Table は、データウェアハウスやビジネスインテリジェンスの分野で頻繁に使用されるデータモデルの概念です。両者は、データの構造化と分析に重要な役割を果たします。定義: 事実 (ファクト) を格納するテーブルです。通常、数値データ (売上、数量、コストなど) を中心に構成されます。
5. データ分析の精度向上とガバナンス強化を実現！ データベースとデータウェアハウスにおけるデータ系統とデータ来歴の追跡
   データ系統とは？データ系統は、データが作成されてから使用されるまでの道のりを指します。これは、データがどこから来て、どのように変換され、最終的にどのように使用されるかを追跡する詳細な記録です。データ系統は、データの信頼性、品質、整合性を理解するために不可欠です。
6. データ活用で迷ったら？ 目的に合わせたデータベースとデータウェアハウスの選び方
   データベース: 個別のアプリケーションで使用されるデータの保存と管理。データウェアハウス: 複数のデータソースからデータを統合し、分析や意思決定に役立てる。データベース: トランザクション処理：データの追加、更新、削除 データの整合性とセキュリティの維持 複数のユーザーによる同時アクセス
7. スタースキーマ設計の代替方法： スノーフレークスキーマ、ファクトコンソリデーションスキーマ、マルチディメンショナルキューブ
   スタースキーマ設計は、以下の要素で構成されます。ファクトテーブル: 事実に関するデータを格納します。各行は、特定のイベントやトランザクションを表します。ディメンションテーブル: ファクトテーブルの属性を定義するデータを格納します。各行は、属性値とその説明を表します。