BIを実現する「DWH」と「ETL」とは!?

業務システムと情報活用の進展

企業の業務システム化は1970年代から本格化します。このころは、手作業で行っていた事務処理を電子計算機で自動化することが目的でした。効率化、省力化、正確化を目指していました。

これが80年代に入って、さまざまなシステムに蓄積されているデータの重要性が注目を集めます。このころから企業の資源「人」「物」「金」の3つに「情報」が加えられるようになります。

蓄積されたデータをビジネスに活用できないか、さまざまな試みが繰り返されました。しかし、この頃はハードディスク（ストレージ）が極めて高価で、多くの容量を提供できず、伝票から入力されたデータは集計され、生データをそのまま残すことは困難。その集計データも1年から2年程度の保存だけで、削除しなければなりませんでした。

90年代になってから低価格なオープン系のサーバやパソコンが登場し、情報が身近になってきました。オープン系の商用RDB（リレーショナルデータベース）も登場し、ビジネスデータの活用が一段と進みます。「情報武装化」という言葉も聞かれるようになりました。商用RDBとパソコンで情報を操作し、競争力を強化しようとする動きです。ここに至ってようやく情報の「活用」が実現します。

情報活用を目的としたデータウェアハウス（DWH）

ストレージも低価格化が進み、情報の活用を目的とした「データウェアハウス（DWH）」が登場します。 DWHはRDBを大きくしたものととらえている方もいますが、用途が異なります。RDBは業務をシステム化するツールで、その一環としてデータベースに蓄積されたデータを利用します。

DWHは最初から「活用」を意識したデータ用の大型倉庫で、活用のための仕組みが用意されています。DWHは目的別にデータが並べられ、明細データをそのまま時系列で蓄積します。データの削除や更新も行いません。

販売データを数年分保存して、売上の傾向をつかむことができます。たとえば

「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」

また、保存した販売データにより、この先の販売予想をビジュアルに表示することができます。販売予想は過去データが豊富なほど正確になり、1〜2年程度しか蓄積できない既存の業務システムのRDBでは、正確な予想が不可能です。

分析するデータを抽出するETL

膨大なDWHのデータをもとに、経営層は意思決定に活用したり、部門長は問題の早期発見に利用するようになりました。情報活用のベースとしてDWHが利用されるようになったのです。

しかし、ここで課題として浮かびあがったのがデータの収集です。DWHが必要とするデータを1つのシステムから取り出すシンプルなものならばいいのですが、企業には多くのシステムがあります。販売、購買、生産、顧客管理システムなどです。

これら複数のシステムからデータを取り出し、受け渡す仕組みが必要となり、開発されたのがETLツールです。Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し）の略で、これがそのままツールの機能となっています。

データ分析において、最初のハードルはデータの収集であり、ETLはこれに費やす時間を大幅に削減できます。業務システムが複雑になっている現在、データ収集には欠かせないツールです。

まとめ　～ BIツールで真の情報活用を！ ～

蓄積されたビジネスデータを活用するため、さまざまなツールが用意され、BIが身近になっています。さらに、現在ではビッグデータの時代となり、膨大な量のデータの収集と分析を肩代わりするサービスも登場しています。これらツールやサービスを利用して、BIによる真の「情報活用」を目指しませんか？

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