DWHで解決できる課題と導入メリット

DWH導入前に見られる課題

企業の日常業務は、DWHが導入されていなくても基幹系システムがあれば遂行することができます。しかし、いざ本格的なデータ分析を実行しようとすると、以下のような問題が起こってきます。

• データが各所に分散している
• 古いデータが残っていない
• データの分析に時間がかかる

■データが各所に分散している

全社のデータを分析したくても、開発部門のデータと顧客からのフィードバックが別の場所に保存されていたら、データを収集するところから始めなければいけません。必要なデータが集まったとしても、次に自分で分析可能な状態に加工する工程が要求されます。たとえば同じ顧客の情報でも、部門が異なると「男性」というデータが記録されていたり、「M」というデータが記録されていたりするということがあるからです。

■古いデータが残っていない

基幹系システムでは業務を遂行するのに必要なデータさえ保持されていればよいので、古いデータはディスクスペース確保、処理速度維持といった理由で順次削除されていきます。このため、長期間のデータを分析したいと思っても、該当期間のデータが削除済みで実行できないことがあります。

■データの分析に時間がかかる

分析に必要なデータにアクセスできたとしても、いざ大規模な分析を実行しようとすると、クエリの処理に膨大な時間がかかってしまい、効果的な分析作業ができないことがあります。これは、通常のデータベースが分析に必要なクエリを処理する能力を持っていないためです。

これらの課題解決に役立つのが、大規模データの分析に特化したDWHです。DWHでできることによって、それぞれどのように解決するのか見ていきましょう。

ＤＷＨの４つの導入メリット

導入メリット１.　データ収集を簡略化

DWHには、全社のあらゆる部門のデータが集積されます。各部門からデータを取り寄せる手間はかかりません。また、部門ごとに「男性」や「M」といった異なるデータが使用されていた場合は、いずれかに統一したフォーマットに変換して格納されます。利用者は必要な分析作業に集中することができます。

導入メリット２.　長期的に顧客の動向を分析できる

基幹系システムでは日次、月次、週次、期次といった周期でデータが算出されます。これらのデータは、順次DWHに送られ、格納されます。基幹系システムでは算出から一定期間でデータが削除されますが、DWHでは最低でも数年単位でデータを保持します。基幹系システムのみでは不可能な「長期間にわたる顧客の動向」といったデータ分析も、DWHなら行なえます。

導入メリット３.　DWHなら変更されたデータの履歴も参照可能

基幹系システムでは顧客の住所変更などが発生すると、住所データを上書きします。一方DWHでは古い住所データを保持したまま、新しい住所データを追記していきます。売り上げなどで記録ミスがあれば、それも誤った元データ、正しい修正データを両方保持します。こういった履歴を含むデータによる分析が可能なのも、DWHの特徴です。

導入メリット４.　大量のデータを高速に処理可能

DWHの専用ハードウェアでは、分析に特化した超並列処理アーキテクチャーを採用し、そこにI/O効率化機能を組み合わせています。このため、従来型のシステムと比べて検索性能が飛躍的に改善されています。1つのクエリ処理に対し、複数ノードがそれぞれ独立してデータを処理することで、大量データの高速処理が実現します。さらに、データベース物理設計を自動的に最適化する専用ツールも提供されています。

専用ハードウェア製品の場合、データサイズに合わせて小規模な投資から利用可能です。自社で必要なデータ分析が可能な製品を適切に選択するためにも、まずは詳細な資料で比較検討してみましょう。