そもそもDWH（Data Warehouse）とは何か
DWHは、分析のために最適化された「整理されたデータの倉庫」です。複数システムから集約したデータを、あらかじめ定義したスキーマで「主題別（顧客・商品・売上など）」に整理し、時系列で長期保管、更新・削除を基本行わない形で蓄積します。これにより、部署横断で同じ“ものさし”の数値を高速に集計・可視化できます。
DWHの歴史
1990年代初頭：
W. H. Inmon が DWH を体系化。DWH を「分析に最適化された倉庫」として位置づけました。
2000年代：
OLAP（オンライン分析処理）製品・ETL製品が普及。DWH は「分析の土台」、周辺ツールが「活用の推進役」という役割分担が明確になりました。
2010年代以降：
当時、マーケティング領域では「DMP（Data Management Platform）」が登場し、DWHで統合したデータを広告配信・MAなどアクションツールへ橋渡しする文脈が広がります。
現在：
クラウドの進化で「データレイクとDWHの収斂（レイクハウス的な発想）」が進み、「格納場所の違いよりどう価値化するか」が重視される流れになりました。
DWHの位置づけと基本構造
DWH はしばしば ３層構造（データレイク／DWH／データマート）の「真ん中」に置かれます。
①データレイク：
ローデータ（rawdata）を幅広く蓄積
②DWH（Data Warehouse）：
クレンジング・ID マッピング・集計などを終えた 分析向けの整形済みデータ を保存
③データマート：
BI・MAなど目的別に切り出した最終利用データ
この３層をシステム内でも分けて管理し、再利用性・運用の非属人化・コスト最適化を図る設計が定石です。
DWHの主な特徴
①主題別（Subject-Oriented）：
顧客・商品・売上など分析の主語ごとにモデル化
②統合（Integrated）：
部門・システムの違いを吸収し、統一粒度・コード体系で一元化
③非可変（Nonvolatile）：
履歴は基本「追記のみ」
④時系列（Time-Variant）：
過去から現在までの時間軸で保管・分析する前提
参考
参考：DWHとDMPの違いは？歴史から紐解く比較
https://bdash-marketing.com/marketics/marketing/2334/
参考：Oracle Docs「What is a Data Warehouse?」
https://docs.oracle.com/cd/B10501_01/server.920/a96520/concept.htm?utm_source=chatgpt.com