企業に蓄積されている膨大なデータの管理で、悩んでいる方は多いのではないでしょうか？情報社会である現代において、データ分析は企業の経営を改善化するために必要不可欠ですが、企業内にデータが分散してしまっているケースがあります。分散してしまったデータを管理するために便利なのが、データウェアハウスです。

しかし、

という方もいるのではないでしょうか。

そこで今回は、データウェアハウスを導入するメリットと、データウェアハウスに必要な要件について詳しく解説します。合わせて、データウェアハウスと似ているツールとの違いについてもご紹介。この記事を読めば、データウェアハウスを導入するべき理由が分かるようになりますよ。

DWH（データウェアハウス）とは

データウェアハウスとは、様々なデータを保存し、膨大なデータを分析するために時系列で整理するためのシステムです。

データウェアハウスの特徴として、

といった4点があります。

これらの特徴を兼ね備えているのが、データウェアハウスというシステムです。データウェアハウスのようにデータを管理するシステムは、情報社会である現代において必要不可欠といえるでしょう。企業は適切な経営判断を下すために、膨大なデータを管理して、それぞれのデータを正確に分析しなければなりません。企業が迅速かつ的確に意思決定を行うには、データを正確に素早く分析して活用するのが大切です。

次にデータウェアハウスが持つ特徴について、詳しく解説します。

データウェアハウスとは？意思決定を助けるデータの貯蔵庫

データウェアハウスとはそもそも、組織の意思決定を助けるためのデータを保存している、大規模なデータ貯蔵庫です。従来のデータ管理では、目的のデータを探すだけでも大変であり、容量を確保するために古いデータを削除するなど多くの手間が必要でした。貯蔵しているデータが少ないうちは分析するべきデータも少ないので問題はありませんが、貯蓄しているデータが膨大になると、従来のままでは扱いきれません。

データウェアハウスは膨大になったデータを管理して、迅速な意思決定を支援できるように開発されたシステムです。データウェアハウス自体の概念は1980年代から存在しており、当初はデータを業務で使用するだけではなく、意思決定支援システムで活用できるように開発されていました。データウェアハウスの登場によって、膨大なデータを扱いやすくなったため、迅速な意思決定には必須のシステムとなっています。

横断的なデータ分析を可能にする

データウェアハウスによって、現代のビジネスで使われている多くのITツールと連携して、横断的なデータ分析を可能にします。現代のビジネス現場では、業務をより効率的にするために、会計システムやCRMといった多くのITツールが使われているでしょう。それぞれ単体のツールであれば便利なのですが、ツールが個別にデータを保存しているので、全体的な視点でデータを把握するのは難しいです。バラバラに保存されているデータを1か所に集約させて、分析に活かせるように開発されたのがデータウェアハウスとなります。目的のデータがどこにあるのか分からなくなったとしても、データウェアハウスにアクセスすれば見つけられるので、データ分析の手間がかかりません。扱えるデータもより豊富になったので、高度なデータ分析も可能となりました。

データを消去しない

データウェアハウスは保管しているデータを、原則として消去することはありません。データウェアハウスの目的は、過去のデータと現代のデータとの比較による分析や、業務改善に活かせるように支援を行うというものです。より正確な分析や、適切な業務改善を実施するには、過去から現代までの膨大なデータを保管している必要があります。データを消去してしまうと、必要なデータが足りずに正確なデータ分析ができません。データウェアハウスは過去のデータも消去されずに永続的に保存されるので、過去と現在を比較した上で正確にデータ分析を行えるでしょう。ただし、無限にデータを保存できるわけではないので、容量が限界になった場合には不要なデータが削除されます。

時系列を持つ

データウェアハウスは過去から現在までのデータを蓄積しているため、データに時系列を持っています。データベースは最新の状態を重視しているため、処理の負荷となる過去のデータは上書きされます。

対するデータウェアハウスの場合は、新しいデータが追加される際にも古いデータは削除されないので、データに時系列が生まれるのです。現在のデータだけでなく、過去から現在までの大局的な流れも把握できるので、適せえ綱経営判断をしやすくなるでしょう。それぞれのデータにいつ保存されたのかという情報も付与されているので、残された過去の記録との比較で分析を簡単にしています。

また、過去のデータの履歴が残っていれば、過去にどのような状況であったのかを把握しやすくなるでしょう。

DWH（データウェアハウス）の４つの要件

データウェアハウスであるためには、次のような要件を満たす必要があります。

それぞれの要件を満たしていなければ、データウェアハウスと呼べません。要件を満たしていることによって、より優れたデータを収集して分析できるというメリットを得られます。適切な分析を迅速に行えるようになれば、意思決定までのスピードも向上するでしょう。

次にそれぞれの要件について、詳しく解説しますのでご覧ください。

データの内容ごとに整理されている

データウェアハウスで管理されているデータは、アプリケーションではなく、顧客や商品といったサブジェクトごとに整理されています。データウェアハウスは企業内の様々な基幹システムなどからデータを集めているので、システムやアプリごとに分類してしまうと、1か所にまとめる意味がありません。収集したデータを、商品や顧客のようにまとまりのある内容ごとに分類すれば、1つのデータとして扱えるようになります。収集元のアプリやシステムに関わらず、データが持つ内容ごとに整理すれば、様々な角度からの分析ができるはずです。収集したデータを横断的に分析すれば、より正確な意思決定を迅速に行えるようになるでしょう。

データを統合することができる

収集したデータの矛盾や重複を解消するために、データウェアハウスはデータが統合されている必要があります。データウェアハウスは複数のシステムから情報を収集しますが、集めたデータの内容がすべて統一されているとは限りません。システムによって管理しているデータの表記が異なっていると、単にデータを合わせるだけではデータが重複してしまいます。収集した顧客データの表記が管理しているシステムごとに異なっていると、1人しかいないはずの顧客が複数人いることになって、正確な分析ができません。データが重複してしまう問題を解決するために、単にデータを集めるだけではなく、データを論理的に統合する必要があるのです。例えば同じデータであっても、部署やシステムによってデータのラベルが異なる可能性があるので、IDなどを付与して同じ主題データとすればデータの統合が実現します。

データが時系列で整理されている

先述したように、データウェアハウスでは過去から現在までのデータが、時系列で整理されているという要件が必要です。素早い応答が求められるデータベースは最新の状態でさえあればよいので、処理の負荷となってしまう古いデータは新しいデータに上書きされます。

対してデータウェアハウスは古いデータであっても削除せず、過去から現在にいたるまでのデータをすべて保存して管理します。いつ保存されたかの情報と合わせてデータを蓄積していくため、時系列で整理されているのです。現在のデータから過去を予測するのは難しいですが、過去のデータから現在の計算はできるため、将来に向けて正確な経営判断ができるようになるでしょう。

また、データの履歴を持っていれば過去における任意の状態を再現できるので、より正確な分析を行えるようになります。

データが永続的に保存できる

データを時系列で管理するために、データウェアハウスは一度記録したデータは、原則として削除や上書きを行わずに永続的に保存します。過去のデータは不変であるため、データ分析においては重要なポジションです。正確なデータ分析を行うには過去のデータが欠かせないので、今は不要なデータであっても今後必要になる可能性を考えて、原則的に消去されません。データの保存容量も多いため、膨大なデータであっても問題なく管理できます。

ただし、古いデータを消去しないというのはあくまでも原則であって、絶対ではありません。容量は無限ではないので、残りの容量や使用頻度などを鑑みた上で、古いデータを削除するケースもあります。

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DWHとデータベース、データマート、BIとの違い

データウェアハウスと似たようなツールとして、

が挙げられるでしょう。

いずれもデータを収集して管理できるツールですが、それぞれで求められている役割が異なります。それぞれのツールの違いを正しく理解して、目的に合わせて適切に使えば、より効果的な経営判断を行えるようになるでしょう。

次にデータウェアハウスとそれぞれのツールとの違いについて解説しますので、運用の際の参考にしてみてください。

データベースとの違い

データウェアハウスとデータベースとの違いは、データの分析のしやすさです。データベースで管理しているのは現在進行中のデータで、いつでもすぐに取り出せるようにしています。データの保存や編集といった機能を実現するために、読み取りや書き込みといったアクセスに最適化されているのです。情報の応答速度を重視しているため、処理の負担となる過去のデータは削除されます。

一方でデータウェアハウスは、データの分析に特化しているツールです。各システムが持っている過去のデータを時系列で収集・管理して、大規模データセットの集約と検索に最適化されています。過去の膨大なデータを管理できる機能を持つため、データの分析に特化しているといえるでしょう。

データマートとの違い

データウェアハウスとデータマートは混同されやすいですが、対象となる分析範囲が違います。データマートとは企業が保有しているデータから、目的に応じて一部を取り出したデータベースです。小分けにした多次元データベース方式のキューブを使って、複数の要素を様々な角度から分析できる機能を持っています。特定の目的に対してデータを深くまで分析できるほか、必要なデータ以外は排除できるので比較的簡単にデータベースを構築できる方法です。

一方データウェアハウスが分析の対象としているのは、企業が管理しているデータ全てです。データマートが対象にしているのが1つの目的であるのに対し、データウェアハウスは複数の目的が対象となります。また、複数のデータマートを作成するとデータが重複するケースもありますが、データウェアハウスの場合は一元管理なので、データの重複は起こりません。

⇒データマートとは？メリットやデメリットもご紹介

BIとの違い

データウェアハウスとBIツールとの違いは、データをどのように活用するのかという点にあります。BIツールとは企業内に蓄積されている膨大なデータを分析して、迅速な意思決定を助けるためのツールです。複数のデータを様々な角度から多角的に分析できるように、データをグラフやチャートなどの形で可視化して出力します。本来は専門家でなければ難しいビッグデータの分析を、直感的に分かりやすいデータにすることで、専門家でなくとも短時間で適切な分析が可能です。

対して、データウェアハウスはデータの管理と抽出に特化しており、抽出されたデータがどのように分析されて活用されるのかには関与しません。データウェアハウスとBIツールはそもそも役割が異なるため、組み合わせて運用するべきツールだといえるでしょう。データウェアハウスで整理されたデータを、BIツールで用いれば、より効率的に分析できるようになります。

⇒【3分で分かる】BIツールとは?機能と事例を紹介

まとめ

データウェアハウスについてと、他ツールとの違いを解説しました。効果的な分析をして適切な経営判断をするために、企業内に蓄積している膨大なデータを1か所にまとめられるデータウェアハウスは効果的です。情報が氾濫している現代においては、必須であるといえるでしょう。データウェアハウスで整理したデータは、BIツールなどの可視化サービスで分析すれば、より効果的です。適切な意思決定をするために、データウェアハウスの導入を検討してみてください。