データ収集では、顧客接点となるWebサイトやアプリ、IoTデバイスに加え、ERPやCRMなどの基幹システムからも多様なデータを収集します。
具体例：
・業務プロセスデータ（在庫状況、生産実績）
・ビジネストランザクションデータ（販売記録、注文情報）
・ユーザー行動データ（Web/アプリ閲覧ログ、クリックストリーム）

異なるシステムやデータソースからデータを一元的に集めて、整形・統合し、分析基盤やデータウェアハウス（DWH）などに格納します。
活用例：
・基幹システム（ERP）とCRMから顧客・売上データを抽出し、DWHに統合
・複数部署のExcelを自動的に取り込み、月次レポート作成に活用
・IoTセンサーデータを整形し、可視化基盤へ送信

データレイクは、収集された生データ（Raw Data）を変換せずにそのまま保存する統合リポジトリです。
主な特徴：
・構造化データ（RDBMS、CSVなど）
・半構造化データ（JSON、XMLなど）
・非構造化データ（センサーデータ、画像、音声、動画など）
あらゆる形式のデータをそのまま格納可能

データウェアハウスは、整形されたデータを体系的に保管・管理します。
主な特徴：
・データモデリングを行い、分析用に最適化された形で保存。
・スタースキーマやスノーフレークスキーマなどの多次元データモデルを採用
・ビジネスインテリジェンスやレポーティングの基盤。

データマートは、特定の部門や業務向けに最適化された小規模なデータベースまたはデータウェアハウスの一部です。
主な特徴：
・特定の部門や用途に特化しています。
・変換・加工された専門的なデータセットです。

蓄積されたデータを分析・可視化し、ビジネス意思決定や業務改善に活用し、データドリブンな意思決定を実現します。
主な活用例：
・BIツールを用いたデータの可視化とレポーティング
・機械学習モデルを活用した予測分析