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データ活用

データウェアハウスとは?データベースとの違いを分かりやすく解説!

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社内にある膨大なデータを保管するためにデータウェアハウスと呼ばれるシステムがあります。
迅速な意思決定を行うためにはデータを活用する必要があるので、データを保管するシステムも重要となります。
では、データウェアハウスとデータベースでは、どのような違いがあるのでしょうか。

この記事ではデータウェアハウスとデータベースの違い、データウェアハウスの機能と活用方法についても解説いたします。

■データウェアハウスとは?わかりやすく解説!

データウェアハウスは、各システムから集められたデータを保管するデータの倉庫を意味します。

ハードディスクなど、データが保管される全ての場所を指すのではなく、
データが時系列・目的別に分類され、経営やマーケティングでの意思決定に活用されるデータの集合体がデータウェアハウスの定義とされています。

◇データレイクとの違い

データレイクはデータウェアハウス同様、データが集まる場所ですが、集まるデータに違いがあります。
構造化されたデータが集まるデータウェアハウスに対して、データレイクは画像や動画、音声、メールなど非構造化データと呼ばれるデータも含まれます。
これらのデータは無加工で保管されるので柔軟性があり、アクセスしやすいというメリットがありますが、データ量が膨大になるので大規模なストレージが必要になります。

◇データベースとの違い

データウェアハウスはデータ分析に特化していますが、データベースはデータの保存・編集などデータ分析以外の機能も備わっています。
そもそも、データベースはデータ分析を前提に設計されておらず、基本的にデータの保存や編集に利用されます。

◇データマートとの違い

データマートの「マート」は小売という意味です。
データウェアハウスの「ウェアハウス」が倉庫を意味しているので、データマートはデータウェアハウスよりも対象範囲が狭いことが分かります。

データマートは特定の目的、ビジネスでは営業や経理など部門ごとに必要なデータを抽出して分析できるので現場レベルで扱いやすい反面、
対象範囲の狭さから会社全体の意思決定に使用するには適していません。

◇BIとの違い

BI(ビジネスインテリジェンス)はデータウェアハウスに保管されているデータを分析して可視化するツールです。
データウェアハウスはデータの保管と抽出をするツールなので、データをどのようにビジネスに活かすかはデータウェアハウスの役割ではありません。

BIが視覚的に分かりやすいようグラフなどで示すことで、データ分析に関する知識が乏しくても状況が把握しやすくなり、経営判断につなげることができるので
2つのツールは組み合わせて活用すべきツールと言えます。

■データウェアハウスの4つの機能

次にデータウェアハウスの機能について解説します。

◇サブジェクトごとに整理ができる

サブジェクトとは項目という意味です。
データウェアハウスには各システムから収集されたデータが保管されますが、システムごとにデータを分類してしまうと包括的なデータ分析を行うことができなくなります。
そのため、サブジェクトごとに分類することでシステムを超えた包括的なデータ分析が可能になります。

◇重複データを排除できる

データウェアハウスは各システムからデータを収集しますが、同じ内容のデータでも別々のシステムから収集すると、それぞれが異なるデータと判断されて、データの重複が発生します。
また、「お客様」と「顧客」など、意味は同じでも表記が異なる場合も、別々のデータとして扱われることになります。
データが重複すると、データ分析の分析精度の低下を招きます。
そのようなことがないように表記の統一や重複データの排除を行い、データの整合性を高めます。

◇時系列でデータを管理できる

データウェアハウスに保管されたデータは時系列に管理することができます。
通常のデータベースでは最新のデータが重視されます。
顧客や企業情報を業務で使用する際、最新のデータが必要になるのがほとんどで、過去のデータは最新のデータと比べると使用頻度が低くなります。
過去のデータをデータベースに保管すると、処理に時間がかかるなど性能低下につながります。
しかし、データウェアハウスでは最新のデータから過去のデータまで時系列で全て保管されます。
時系列に保管されたデータを確認することで、最新のデータだけでは分からない全体像を把握できるようになり、経営判断に活かすことができます。

◇長期的にデータを保管できる

データウェアハウスに格納されているデータは原則として削除されずに保管されます。
保管されたデータは古いデータが最新のデータに上書きされることもなく、時系列に全て保管されます。
しかし、データウェアハウスに無限にデータを保管することはできません。
データ容量やコストの問題から不要または優先順位が低いと判断されたデータに関しては削除されることがあります。

■データウェアハウス製品を選ぶ際に注意すべき5つのポイント

データウェアハウス製品の導入によって様々な効果が期待できますが、そのためには自社に最適なシステムでなければいけません。
データウェアハウス製品を選ぶ際の5つのポイントについて解説します。

◇サービスの提供形態

データウェアハウスは自社でサーバーを設置するオンプレミスタイプとインターネットを介して使用するクラウドサービスの2つがあります。
オンプレミスタイプはインターネットを介さないので、強固なセキュリティを構築できるだけでなく、カスタマイズ性の高さもメリットに挙げられます。
クラウドサービスのメリットは初期導入コストをかけずに導入が可能で、データ容量の増加にも柔軟に対応することができることです。
双方のメリット・デメリットを理解した上で自社に最適なタイプを選定しましょう。

◇データ処理の速度

データウェアハウスは、既存のデータベースでは分析に時間がかかり過ぎることから誕生しました。
そのため、データウェアハウスを導入する際はデータの処理速度が優先条件となります。

◇データ容量の拡張性

データウェアハウス内のデータは上書き保存されることなく日々、増え続けていくため、ストレージ容量の拡張性と共に処理速度が低下せず、維持できるかも確認しましょう。

◇ユーザーインターフェースの柔軟性

優れた性能を持つデータウェアハウス製品でも使用者に専門的な知識が求められる・操作性が特殊なものだと、収集したデータを円滑に業務に活かすことが難しくなります。
データウェアハウスはユーザーインターフェースが分かりやすく、簡単に操作できるものであることを確認する必要があります。

◇外部データとの連携性

データウェアハウスは単体で運用することはありません。
データが保管されている他のシステムと連携した運用が前提なので、外部システムとの連携性は導入時に必ず確認すべきポイントです。
連携するシステムによっては、データ移行やフォーマットの変換がスムーズにいかない可能性があります。後々のトラブルを回避するために必ず連携性を確認しましょう。

■データウェアハウスを活用し分析する流れ

最後にデータウェアハウスを利用して、データ分析を開始するまでの流れについて解説します。

◇データウェアハウスの要件定義を行う

社内の各システムに存在しているデータを収集するには部門または担当者単位で動くのではなく、経営陣も含めて全社で協力体制を築く必要があります。
部門ごとのデータの収集方法の確認や、今後も安定してデータ収集を行うことが可能かどうかについても確認しましょう。

◇目的を明確にする

そもそも、データウェアハウスは明確な目的がなければ導入する意味がありません。
目的が曖昧な状態でデータウェアハウスを導入しても、収集すべきデータの選定が難しくなり、データ分析で得られた結果も経営に良い影響を与えない意味がないものになる恐れがあります。
売上アップ、生産性の向上、顧客満足度の向上など、目的を明確にすることで収集するデータと導入すべきデータウェアハウスの選定も異なっていきます。

◇目的に合う環境構築を選択する

目的を明確にしたら、次に環境を構築していきますが、データウェアハウスにはオンプレミスタイプとクラウドタイプの2種類があります。
それぞれに特徴がありますが、どちらのタイプが優れているということはありません。
目的に合うタイプを選定することで高いパフォーマンスを発揮することができるので、
それぞれの特徴を理解し、ストレージ容量など拡張性についても考慮した上で自社に最適な環境を構築しましょう。

◇データウェアハウスへ書き込みを行う

データウェアハウスと連携した各システムのデータベースから必要なデータの書き込みを行いますが、その際にETLツールの利用をおすすめします。
ETLはExtract(抽出)、Transform(変換)、Load(書き出し)の略で、各システムのデータベースから必要なデータの抽出から書き込みまで自動で行うツールです。
ETLを利用することで工数を大幅に削減することが期待できます。

◇BIツールでデータの分析を行う

BIツールとデータウェアハウスを連携させて、データ分析とレポートの出力を行います。
BIツールにより膨大なデータを可視化することができます。

■まとめ

データウェアハウスはデータ分析に欠かせないシステムです。導入によって、様々な経営課題解決に役立てることができます。
しかし、データウェアハウスの導入や活用方法に関して、お悩みの企業ご担当者様も多いのではないでしょうか。

ワークスアイディではデータ活用に伴う、製品の選定、データ基盤の構築、データサイエンティスト養成講座など、企業におけるデータの利活用を支援しております。
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