📊 1. SnowflakeとBigQuery：OLAPのためのデータウェアハウス
SnowflakeとBigQueryは、どちらもOLAP (Online Analytical Processing)、つまり分析処理のために特化して設計されたサービスであり、同じカテゴリです。
- 目的: 大量のデータをスキャンし、複雑な集計やレポートを高速に実行すること。
- 構造: クエリ効率を最大化するため、カラム型ストレージなど、特殊な形式でデータを格納する。
- 利用シーン: 経営分析、BIレポート、データサイエンスなど。
💡 Snowflakeデータウェアハウスの必要性
1. 意思決定のための統合された真実の場
🚫 DWHがない場合 (トランザクションDBのみ)
企業のデータは通常、業務システム（例：受注システム、会計システム）ごとのトランザクションデータベース（OLTP DB）に分散して格納されています。これらのDBは日常の業務処理（データの挿入・更新）には優れますが、部門横断的な分析には向きません。
✅ Snowflake DWHがある場合
- データの統合と構造化: 複数のソースから集めた生データを「分析に適した形」（スター・スキーマなど）に変換し、一箇所に統合します。
- シングルソース・オブ・トゥルース（SSoT）: 組織全体で「売上」「顧客数」といったビジネス指標の定義と数値が統一されます。これにより、部門間で異なるデータを見て議論する事態を防ぎ、信頼性の高い意思決定が可能になります。
2. 高速な分析クエリの実現
🚫 DWHがない場合
日常業務に使われているOLTP DBで複雑な分析クエリ（例：過去5年間の月次売上推移）を実行すると、DBの業務処理速度が低下し、ユーザー体験に影響を与えます。
✅ Snowflake DWHがある場合
- 分析に特化した構造: Snowflakeは、大量の読み取り（SELECTクエリ）と集計に最適化された構造（カラム型ストレージなど）を採用しています。
- 分離された処理: Snowflakeのマルチクラスタ構造により、データストレージとコンピュート（処理能力）が完全に分離されています。これにより、分析クエリの負荷が業務システムに影響を与えることは一切ありません。
3. スケーラビリティとコスト効率の最適化
🚫 DWHがない場合
従来のオンプレミスDWHでは、将来のデータ増加を見越して、高価なハードウェアを事前に購入しておく必要があり、コストの無駄や、予期せぬ負荷急増への対応遅れが発生しがちです。
✅ Snowflake DWHがある場合
- リニアなスケーラビリティ: データ量が増えても、ストレージは自動で拡張されます。
- 秒単位の従量課金: クエリの処理能力（ウェアハウス）は、必要なときに数秒でスケールアップ・ダウンでき、使った分だけ課金されます。これにより、リソースの無駄がなくなり、高いコスト効率を実現します。
🛒 2. Supabase（PostgreSQL）の違い：OLTPのためのデータベース
Supabaseは、バックエンドサービス（BaaS）を提供しており、その基盤のデータベースには主にPostgreSQLという標準的なリレーショナルデータベースが使われています。
これは、OLTP (Online Transaction Processing)、つまりトランザクション処理のために特化しています。
目的: ユーザーのサインアップ、商品の購入、在庫の更新など、個別の小さなデータを瞬時かつ確実に書き込み・読み出しすること。
構造: トランザクション処理に適した行（ロー）指向の構造で、データの追加・更新・削除が迅速に行えるよう最適化されている。
利用シーン: Webアプリケーションやモバイルアプリケーションのバックエンド、顧客情報の管理など。
Snowflakeにおけるウェアハウスの分離
💡 ウェアハウスを分けて作成する主な目的
ウェアハウスを分ける最大の目的は、「リソースの競合を防ぎ、利用シーンご...
