DWH（データウェアハウス）とは
DWH（Data Ware House:データウェアハウス）とは、複数システムから集めたデータを一元管理するデータベースの一種です。直訳すると「データの倉庫」という意味です。社内のシステムなど、さまざまなデータソースから大量のデータを時系列に整理して保管できます。データ管理やデータ分析などの情報活用に欠かせないシステムです。
意思決定を助ける「データの倉庫」
DWHが誕生する以前は、目的のデータを探すだけでも大変なうえ、古いデータは削除の必要があるなど、管理には多くの手間を要していました。
データ量が少ないうちは問題ありませんが、蓄積されると時間がかかり、経営判断に有効活用するためのハードルが高くなっていました。
DWHは大量のデータを条件にもとづいて抽出し、重複を排除して保存します。これにより、データ管理やデータ活用における問題解決が可能です。ビッグデータの有効活用が求められる昨今のビジネスでは、不可欠なツールといえるでしょう。
横断的なデータ分析を可能にする
現在ビジネスシーンにおいて多数のITツールが利用されています。例えば、CRMや会計システム、人事管理システムなどです。
一般的に、各システムのデータは別個に保存されており、複合的にデータを把握するのは困難です。そこで、各所に分散されているデータを一か所に集約し、分析に活かすための仕組みが求められました。そうして開発されたのがDWHです。
DWHを活用すれば、保存場所を意識せずに目的のデータを容易に検索でき、高度な経営分析が可能になります。
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DWHとデータベース・データレイクなどとの違い
DWHと似たものに、データベースやデータレイク、データマート、BIがあります。これらの違いを見ていきましょう。
データベースとの違いは「分析への特化」
DWHとデータベースとの違いは、期待される役割と処理の効率性にあります。
データベースは、データの保存や編集など幅広い用途に対応しています。対して、DWHはデータ分析に特化しています。各システムから時系列でデータを収集し、サブジェクト別に整理することで効率的な分析を実現します。
DWHの特徴的な点は、配列単位でのデータ操作が可能なことです。通常のデータベースは実行単位でデータを読み込むため、大量の不要な情報も含めて処理が必要となり、データ抽出に時間がかります。DWHは必要な配列のみを選択して読み込むため、スピーディーかつ効率的にデータ分析が行えます。
以下の記事では、DWHとデータベースの違いに関してさらに詳しく解説しています。「本当にDWHは必要なのだろうか」と疑問に思った方は、ぜひ参考にしてください。
データレイクとの違いは「非構造化データも対象か」
データレイクは、非構造化データも保管の対象となる点がDWHと異なります。
DWHはExcelやCSVファイルのように、列と行の規則性をもった構造化データが対象です。対して、データレイクは構造化データに加えて電子メールや画像・動画、CADデータなどの非構造化データも保管できます。
データマートとの違いは「分析の対象範囲」
DWHとデータマートとの違いは、分析対象が広いか、狭いかという点にあります。
DWHは複数の部門や業務全体にわたる幅広い分析が可能です。一方、データマートは特定の分野や用途の分析に特化しています。
データマートとは、目的に沿って作成したデータベースのことです。例えば、顧客へのメール送信を目的に、「会員番号」と「メールアドレス」だけで構築したものなどが該当します。必要な情報以外は排除するため、手軽に構築・分析できるのが特徴です。
ただし、分析対象は狭い範囲にとどまるため、全社的なデータを統合的に扱えるDWHとは、分析対象規模に大差があります。
以下の記事では、DWHとデータマートとの違いに触れつつ、どちらを導入すべきなのかに関して詳しく解説しています。ぜひ参考にしてください。
BIツールとの違いは「活用範囲」
DWHとBIツールとの違いは、データの蓄積・整理で活用するのか、データの分析で活用するのかという点にあります。
DWHはあくまでデータを蓄積し、目的のデータを抽出するためのツールです。つまり、抽出したデータをどう活用するかを考慮したシステムではありません。
一方、BIはDWHで蓄積・抽出されたデータ分析ツールです。BIの特徴は、本来専門知識が必要とされるデータの分析を、知識がない人でも行える点にあります。そのため、DWHとBIは組み合わせて活用すべきツールだといえるでしょう。会社が得たデータをタイムリーに経営判断へと結び付けられます。
以下の記事では、BIツールとDWHの違いについて詳しくまとめています。BIツールとDWHの住み分けについてさらに詳しく知りたい方、BIツールにも興味がある方はぜひ参考にしてください。
DWH（データウェアハウス）の４つの機能
DWHには満たすべき４つの機能があります。それぞれの機能について詳しく解説します。
サブジェクトごとに整理する
サブジェクトとは、データの内容のことです。「商品」や「顧客」などの項目が該当します。
DWHに蓄積されるデータは、さまざまな基幹系システムから集約されたものです。しかし、システムごとに整理されていたのでは、集約した意味がありません。システム単位ではなく、サブジェクトごとに整理する機能が必要です。これにより、分散していたデータを統合し、一つの集約されたデータとして扱えるようになります。
例えば「顧客」ごとに整理する場合、すべてのシステムにある顧客データが統合され、システムを横断した高度な分析が可能になります。
データを統合する
DWHはさまざまなアプリケーションから情報を集めます。しかし、集めた情報の内容や保存形式はバラバラです。一括管理を行うには、これらの違いを解消するデータ統合が必要です。
例えば、同じ顧客が異なるシステムで複数登録されていることで、データの重複が発生します。また、「取引先」の項目が別のシステムでは「会社名」とされているように、項目名の不一致も問題です。同じ内容を指していても、別の項目として扱われてしまうからです。
このような問題を解決するのがデータ統合です。表現の統一や重複の削除などにより、データの整合性を高めます。
データを時系列で整理する
DWHでは、現在のデータだけでなく、過去のデータも時系列で整理されます。
通常のデータベースでは、最新の状態を重視します。例えば、ある顧客の会員ポイントを検索した場合、真っ先に出てくるのは現在の会員ポイント数です。それ以前のデータまで読み込んでいると、余計な処理時間がかかるからです。
一方DWHでは、その顧客が会員になってから現在に至るまでのポイントの推移をすべて保存します。現在の状態だけがわかるのではなく、大局的な流れを把握できるため、ビジネスの意思決定に活かしやすくなります。
データを消さずに保管し続ける
DWHはデータを永続的に保管します。原則として、保存したデータは削除できません。DWHが過去から現在までのデータを時系列で記録し、履歴として活用するからです。
ただし、DWHのストレージ容量には限りがあります。容量が限界に近づいた場合は、保存期間が古いデータや重要性が低いデータを削除することもあります。不要な情報を整理し、ストレージの最適化を図ることが求められます。
以下の記事では、DWHを導入することで解決できる課題とメリットについて詳しく解説しています。DWHの導入を検討している方は参考にしてください。
DWH（データウェアハウス）の活用例
ここからは、DWHの活用例を解説します。DWHで何ができるのか、どのような活用方法があるのかを知り、自社で導入した際のイメージをより鮮明にしましょう。
CRMにおけるデータ活用
CRM（顧客管理システム）は、顧客の個人情報・購買履歴・問い合わせ履歴など、さまざまな顧客関連データを管理します。このようなデータは日々蓄積され、膨大な量となるため、効率的に管理・活用する仕組みが必要です。CRMとDWHを連携させることで、顧客満足度の向上や売上拡大といった成果につながります。
- ■顧客分析
- 購買履歴や行動データをもとに、顧客の購買傾向や好みを把握。パーソナライズされたメール配信など、個別のマーケティング施策が可能になる。
- ■業務効率化
- 受発注プロセスの迅速化や在庫管理の最適化に役立つデータが可視化され、意思決定が容易になる。
- ■サービス向上
- コールセンターの対応履歴を分析することで、よくある問い合わせや問題点を特定し、よりスムーズな対応を実現可能。
BIツールと連携して活用
BIツールは、企業内外で生成される膨大なデータを分析し、視覚的に分かりやすい形で提示するためのツールです。DWHで整理された正確なデータをBIツールで活用することで、企業全体のパフォーマンスを向上させ、競争力を強化できます。
- ■高度な分析機能
- DWHに蓄積された膨大なデータをもとに、売上や顧客動向、業務効率に関する高度な分析が可能。例えば、月ごとの売上推移や地域ごとの販売実績を簡単に可視化できる。
- ■迅速な意思決定
- データ分析結果を経営陣や現場スタッフが即座に共有することで、迅速かつ的確な意思決定をサポートする。
DWHの比較・選定ポイント
DWHを導入する際の比較・選定ポイントは、以下の３つが挙げられます。
- ■提供形態
- オンプレミス型、クラウド型、SaaS型など、提供形態によって価格や導入スピード、カスタマイズ性やセキュリティなどに違いがある。
- ■機能性
- データ処理速度やデータ容量の拡張性、ユーザーインターフェースの使いやすさ、データの連携性など、自社に適した機能が搭載された製品の選定が必要。
- ■コスト
- クラウド型は比較的コストを抑えた導入が可能。オンプレミス型は初期費用が高額になりがちだが、カスタマイズ性が高いなどの特徴をもつ。
以下の記事では、DWHの選び方について詳しく解説しています。DWH製品についても詳しく比較紹介しているので、興味がある方はあわせてご覧ください。
まとめ
DWHは、複数のデータソースからの情報を集約し、横断的な分析や意思決定に役立つ重要なツールです。類似ツールとの違いや活用例などを参考にして、DWHの導入を検討しましょう。
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