基幹システムをはじめ、さまざまなシステムから収集されるデータ。企業にとってデータは貴重価値のある存在ですが、その保管がうまくいかなければデータ活用の流れを作ることができません。
ビッグデータを効率的に活用するためには、今回ご紹介する「DWH（データウェアハウス）」の存在が必要不可欠。そこでこの記事では、DWH（データウェアハウス）の基本的な情報からそのメリット、実際の活用事例などをセレクトしてご紹介します。
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DWH（データウェアハウス）とは？
DWH（データウェアハウス）は、企業がさまざまなシステムから収集したデータを、保管・整理するための倉庫のような存在のこと。分析に重きを置いたデータ管理システムであり、膨大な量の履歴データを格納することができます。
DWHの存在が一般的になる前までは、データの管理や整理は簡単なことではなく、目的に合うデータを探すことも古いデータを削除することも一苦労でした。扱うデータの量が少ないうちはDWHがなくてもなんとか業務を行うことはできますが、蓄積されるデータの量が増えてくるとデータの管理に時間と手間を奪われ、肝心の分析にまで手が回らないというケースも珍しくありません。
DWHは、時系列・目的別に整理してデータを保管できる場所であるため、データの重複を防げるのはもちろん、大量のデータの中から必要なものだけを抽出する際の不便さも排除することができます。ビッグデータの活用が当たり前になった現代の企業にとって、生産性向上のためにも欠かせないツールの一つ。データを基に意志決定を行う上でも、重要な役割を果たしているのです。
DWHはデータベース・データレイク・データマートと何が違う？
膨大な量のデータを保管するための倉庫である、DWH。ビッグデータを活用する上で、DWHと同じくデータの保管場所として扱われているのが、データベースやデータレイク、データマートの存在です。
同じような意味合いで使われるそれぞれの言葉ですが、実はそれぞれに違う役割を果たしています。では、さっそくそれぞれの違いに目を向けていきましょう。
DWHとデータベースの違い
DWHとデータベースの異なる点は、データ分析のしやすさやデータの保存容量など。データベースは基幹システムのデータを保存・参照する場所として備わっているものなので、保存されるデータもそのシステムに特化した形になっています。そのため、データ分析などの目的でデータの書き出しや編集を行う際は複雑な操作が必要となり、その労力は計り知れません。
一方DWHは、データ分析に最適化されたツールであるため、異なるシステム間でのデータの連携もスムーズに行うことができます。データベースとは比べものにならないほど効率良くデータの転送などが行えるため、滞りなく業務を遂行することができるのです。
また、データの保存容量（ストレージ容量）に関してもDWHのほうが大きく、正確なデータ分析を実現するためには保存容量が少ないデータベースではなく、DWHの活用が適切です。
DWHとデータレイクの違い
DWHとデータレイクは、格納するデータの構造や利用目的などに違いがあります。まず、データの構造についてですが、DWHに保管されるデータはすべてきれいに加工された状態となっています。対してデータレイクは、“生のデータ”のまま格納します。テキストデータや画像、動画、音声など、データの本来の形を残したまま保管するため、柔軟性に富んでいるというメリットがありながら、一方で大きなストレージを要するという特徴もあります。
利用目的については、DWHはデータの利用目的が明確になっており、データレイクはデータの利用目的が明確ではないという違いが。DWHの場合は、データがきれいな状態へと加工されている上に目的が明確であることから、エンドユーザーも使いやすいという特徴があります。しかしデータレイクの場合は、データのそのままの形を残しながら利用目的が明確ではないため、データサイエンティストなど専門知識を持つ人材の確保が欠かせないという違いもあります。
DWHとデータマートの違い
DWHとデータマートは、“倉庫”と“小売店”の関係にあります。DWHをデータの“倉庫”と位置づけるのであれば、データマートはその倉庫から目的に合う一部を取り出して保管する“小売店”のような存在。企業のデータが集約されるのがDWH、DWHの中から目的に合うデータだけを取り出し、データベースのような働きをするのがデータマートです。
それぞれデータを保管する場所という意味では同じであるものの、扱えるデータの量も範囲も異なります。幅広いデータに目を向ける場合にはDWHを、狭い範囲のより深い分析を行う場合にはデータマートを活用するなど、目的に応じた使い分けが必要です。
DWHのメリット
企業が収集する膨大な量のデータを格納できる、DWH。そのメリットをまとめました。
データ収集の効率化・簡略化
データ収集には、本来手間や時間がかかるもの。DWHは、データ収集にかかる手間や時間の大幅な効率化に寄与しており、データ収集の高速化を実現します。
DWHがあれば企業のさまざまなデータが一ヵ所に集約されるため、データ分析を行う際も速やかに必要なデータを取り出すことが可能。データ分析に強いシステムが採用されていることから、データ処理に関する利便性にも優れています。
時系列順でデータを残せる
DWHは、時系列順で全データを管理できるツールです。新たなデータが追加されても過去のデータが消えてしまったり上書きされてしまったりする心配がないため、正確にデータ分析を行うことができます。
データを総合判断の材料とするためには、当然のことながら過去からのデータがきちんと管理されていることが前提となります。また、意思決定のスピードを上げるためには、まとまった量のデータを用意しなければなりません。
DWHは、時系列でデータを保管できるだけでなく大量のデータの保管も可能であるため、合理的なデータ分析を行う上でも時系列順でデータを残せるということは大きなメリットとなります。
情報に基づいて迅速に意思決定できる
ビッグデータの分析によって得られた結果は、企業が戦略を立てる上で欠かせない存在です。膨大な量のデータを格納・分析できるDWHがあれば、勘や経験に頼ったり完全ではないデータに振り回されたりということがなくなり、迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。
DWHの存在は、企業の競争力を維持するためにも欠かせない存在なのです。
DWHはなぜ必要なのか
基幹系のシステムがあれば、企業は日々の業務を遂行することができます。しかし、これだけビッグデータの活用の重要度が上がった今、基幹システムだけでは本格的なデータ分析を行うことはほぼ不可能となりました。基幹システムだけの場合、データがシステムごとにさまざまな場所へ分散してしまったり、データの量が増えて分析に時間がかかってしまったり、過去のデータが削除されてしまっていたりと、さまざまなトラブルを招きかねません。
DWHは、これらのトラブルの目を全て摘み取ることができる代物。ビッグデータの分析結果は、企業の経営や戦略を立てる上でも欠かせない存在ですが、その結果を導きだすためにもDWHは必要不可欠であると言えるのです。
さまざまなシステムからさまざまなデータ収集できるようになったからこそ、DWHを使ってデータを正しく管理し、分析することが大切。企業の未来を切り開いていくためにも、ビッグデータの分析に特化したDWHの存在が必要なのです。
DWHを活用している企業の事例
DWHは、すでにさまざまな企業で活用されています。静岡県でチェーン展開しているドラッグストア「株式会社杏林堂薬局」では、DWHを導入してデータ分析を大幅に効率化。ドラッグストアでは数百～数千点もの商品を取り扱っており、それらに関するデータはPOSデータとなって日々蓄積されています。
POSデータには商品に関する情報のみならず、顧客の属性などの情報も得られるため、顧客の動向を掴むためには必要不可欠なデータ。杏林堂薬局では、Excelを使いPOSから得られるデータの分析を行っていましたが、データ分析のためにExcelを二次加工しなければならないなどの手間が生じており、このプロセスに対する効率化を図るためにDWHを導入したのです。
DWHを導入したことでExcelの二次加工が必要なくなり、データ分析の効率化に成功しただけでなく、これまでよりも詳細にデータ分析が行えるようになったことから、競争力の強化にも直結。データ分析の高度化も実現し、これまで蓄積したデータの存在意義がより一層高まりました。
まとめ
ビッグデータの分析が欠かせない時代となった今、企業の心強い味方となってくれるのがDWHです。データ分析の効率化を図るのはもちろん、より高度な分析を実施するためにもDWHを賢く活用してください。
