DWHとDMPの違いとは？それぞれの導入メリットも紹介

DWHとDMPの違い

まずは、DWHとDMPの違いを紹介します。

DWH：データを蓄積、整理する

DWHとは、さまざまな顧客データを保存するためのデータベースのことです。Data Ware Houseの略で、データベースの利用形態の一種として知られています。

データを保存する倉庫のようなものであり、大量の顧客データの中からマーケティングに反映できるデータを抽出する際にも利用されます。

DWHの要件は以下のとおりです。

• ■データがサブジェクトごとに整理される
• ■データが統合される
• ■データが時系列で保管されている
• ■データが消えない

以下の記事では、DWHの概要・要件に関してより分かりやすく説明しています。DWHと何かについてもっと理解を深めたいという方は、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

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DMP：整理されたデータを変換する

DMPとは、DWHで得たデータをBIツールやMAツールなどの形式に変換するプラットフォームです。Data Management Platformの略で、「オープンDMP」と「プライベートDMP」の２つに大別されます。

外部サイトにおけるデータを集めたものが「オープンDMP」、社内のマーケティングデータを集約したものが「プライベートDMP」です。抽出されたデータを各種ツールで使えるようにすることで、広告戦略やキャンペーン施策などに活用できます。

データを「蓄積」するか、「変換」するかという点で異なる

まとめると、データを蓄積するのがDWHで、データをマーケティングに使える形に変換するのがDMPです。

例えば自社サイトを24時間以内に離脱したユーザーに適切な広告を配信したい時は、DWHから該当のデータを抽出します。そのあとDMPによって、広告配信ツールで使える形式に変換していきます。

Google AdWords・LPOツール・メルマガ配信ツールにデータを渡す場合も同様です。

このように、DWHとDMPは担う役割・機能が異なります。

DWHを導入する３つのメリット

DWHを導入することでどのようなメリットを享受できるのか、詳しく見ていきましょう。

１．データ処理の高速化

DWHは複数のノードが独立して並列処理することで、データ処理を高速化させています。検索・抽出・分析といった処理の効率化により、CPUやメモリなどのITリソースの消耗も抑えられます。

構造化されたデータを扱うため、従来のシステムと比べると、検索性能も向上しているのが特徴です。

２．データ収集の簡略化

DWHでは各部門から自動であらゆるデータを蓄積するため、データ収集の手間がかかりません。「女性」や「F」などのように部門ごとに異なる表記があっても、統一した規格で自動保存してくれます。これにより、集中すべき他の業務に時間を割けるようになります。

３．長期的な分析の実現

古いデータを更新せずに蓄積するため、データがどのように更新されていったのかを把握しやすいです。これにより、長期的な目線での分析を可能にします。誤って入力したデータも他のデータと同じように保管され、各施策の分析などに利用できます。

以下の記事では、DWHを導入するメリットに関してさらに詳しく解説しています。DWHの導入を検討している方は、導入に成功するために、ぜひ参考にしてみて下さい。

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DMPを導入する３つのメリット

つづいては、DMPを導入するメリットをみていきましょう。

１．ターゲット顧客の明確化

MAツールやBIツールなど、さまざまなツールでデータ分析できるようになります。Webサイトへのアクセス履歴や広告配信の種類などを把握できるため、ターゲット顧客が明確になります。ターゲット顧客が明確になることで、最適なマーケティング施策の立案も可能です。

２．新規顧客の発見

DMPを使うと、ユーザーがどのような経緯で商品購入に至ったのかが分かります。これにより、新たな顧客の発見につながります。

自社サイト以外の行動履歴を知ることで、趣味嗜好や性格まで把握できるでしょう。

３．見込み顧客に適切なマーケティング施策の実行

DMPによりユーザーの属性・嗜好を詳細に把握することで、見込み顧客に対し適切なマーケティングを実行できます。プライベートDMPは社内のマーケティングデータから、パブリックDMPは外部サイトにおける顧客データからターゲットを把握します。

DWHとDMPの違いを理解して、データ分析の効率化を！

DWHはあらゆるデータを保管しておく倉庫の役割を担います。一方、DMPはそこにあるデータをMAツールやBIツールに変換する作業を行います。

DWHを導入すれば、データ処理が高速化され、長期的な収集や分析が容易になるでしょう。DMPと併用することで、顧客データの収集から分析・マーケティング施策の立案までを簡略化できます。

それぞれの違いを理解して、データ分析の効率化を目指しましょう。