データウェアハウス（DWH）とは？データレイク、データマートとの違いも解説

2024.09.02 株式会社システムインテグレータ

データウェアハウス（DWH）とは、企業や組織が大量のデータを一元的に管理し、分析に利用するための大規模なデータベースのことです。DWHを利用することによって、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを用いたデータ分析やレポート作成が可能となり、経営判断や戦略策定に役立ちます。
本記事では、DWHの特徴や選定のポイント、データレイクやデータマートとの違いについても詳しく解説します。

DWHとは

DWHの特徴

DWHの特徴は、主に以下の4つがあります。

データの統合	異なるソースから収集されたデータを一元管理し、整合性を保つことで信頼性の高い情報を提供する。
履歴データの保持	過去のデータを長期間保存し、トレンド分析や将来予測を可能にする。
高速なクエリ処理	最適化されたデータ構造により、大量のデータに対して迅速なアクセスを可能にする。
データ品質の向上	データのクリーニングや変換を行うことで、正確なデータ分析を支援する。

これらの特徴を持つDWHから得られる信頼性の高いデータを活用することにより、企業は迅速な意思決定を行うことができます。

データレイク、データマートとの違い

DWHと類似した用語として「データレイク」「データマート」などがあります。それぞれDWHとの違いについて解説します。

・DWHとデータレイクとの違い
DWHとデータレイクの違いは「データが整理されているか」です。
DWHはクリーニングや変換を行ってデータを整理し、格納します。一方で、データレイクはさまざまな形式の生データを整理せずに格納するストレージシステムです。

・DWHとデータマートとの違い
DWHとデータマートの違いは、データマートがDWHのサブセットである点です。
データマートは特定の部門やビジネスニーズに特化したデータのみを含み、DWHよりも特定の分析目的に最適化されています。

DWHの選定ポイント

提供形態

DWHの提供形態は、主にオンプレミス型とクラウド型の2つがあります。
オンプレミス型は、自社でハードウェアを用意し、社内にDWHを構築する方式です。データの完全な管理が可能で、セキュリティ面で優れていますが、特に初期投資が高くなる傾向があります。クラウド型は、サービスプロバイダーのインフラを利用する方式です。初期投資を抑えられ、迅速な導入が可能です。

機能性

DWHは異なるソースのデータを一元管理するため、データの取り込みや変換、統合、分析などの機能が豊富であることが求められます。また、ETL（Extract, Transform, Load）ツールのサポートや、BIツールとの連携も重要です。

処理速度

処理速度は、大量のデータを高速に処理し、素早く分析結果を提供できるかどうかに影響します。例えば、列指向ストレージ、インメモリ処理、並列処理などの技術が備わっていると、高速なクエリ処理を実現します。また、データ圧縮技術やキャッシュ機能の効率性も、全体的な処理速度に大きく影響します。

拡張性

企業・組織の成長に伴い、データ量や分析ニーズは拡大します。そのため、DWHは拡張性が求められます。クラウドの場合は、需要に応じて自動的にスケールアップ・ダウンが可能ですが、オンプレミスの場合はハードウェアの追加が必要です。長期的な視点で、ビジネスの成長に合わせてDWHを選択する必要があります。

使いやすさ

使いやすさは、導入後のユーザーの生産性に影響します。直感的なユーザーインターフェースや、ドラッグ＆ドロップによる操作など、誰でも簡単に扱える操作性が求められます。また、ユーザー向けの詳細なドキュメントやチュートリアル、サポート体制を充実させることも大切です。

データ連携のしやすさ

DWHは異なるソースからデータを収集するため、他のデータソースとの円滑な連携が必須です。優れたDWHは、多様なデータソース（関係データベース、NoSQLデータベース、クラウドストレージ、SaaSアプリケーションなど）からのデータ取り込みをサポートします。

DWHの活用事例

CRM（顧客関係管理）システム

DWHを活用したCRMでは、顧客の購買履歴、問い合わせ記録、Webサイトの閲覧行動などの情報を一元管理できます。それにより、個々の顧客ニーズを適切に把握したり、適切なマーケティング施策を展開したりすることが可能になります。

不正検知システム

DWHは、金融機関や電子商取引企業における不正検知システムとしても活用できます。
取引データ、顧客プロフィール、デバイス情報、位置情報などのデータを統合し、リアルタイムで分析できます。これにより、通常とは異なる取引パターンや不審な行動を即座に検出し、不正を事前に防ぐことなども可能です。

在庫管理システム

DWHを活用すれば、効率的な在庫管理システムも構築できます。
販売データ、仕入れ情報、倉庫の在庫状況、市場トレンドなどのデータを統合し、リアルタイムで分析できます。これにより、需要予測の精度が向上し、適正在庫の維持が可能になります。さらに、サプライチェーン全体の可視化により、リードタイムの短縮やコスト削減も実現できます。

まとめ

DWHは、企業や組織が持つ膨大なデータを利用して、経営者や管理者が迅速かつ的確な意思決定を行うためのデータベースです。異なるソースから収集されたデータを一元管理し、整合性を保つことで、信頼性の高い情報を保持することができ、それにより正確なデータ分析を実現します。
DWHを導入する際は、機能性や処理速度、拡張性などのポイントを見極め、自社に適したものを選択しましょう。