企業は日々大量のデータを生成し、それを効果的に活用することが競争力の鍵です。この記事では、データウェアハウス（DWH）の基本概念から、その必要性、そしてビジネスにおける役割までを解説します。データウェアハウスとは、単なるデータ保管所やデータレイクに留まらず、企業の意思決定を支える統合された情報基盤であり、目的に応じたデータモデルを構築するためのシステムの中核となるものです。この記事を読むことで、データ戦略を強化し、より迅速かつ正確な意思決定を可能にするデータウェアハウスDWHの活用方法を学ぶことができます。データウェアハウスの活用は、クラウドサービスと統合型アプリケーション、コンサルティングを活用し、顧客のデータ蓄積と分析を効果的にサポートすることで、次のビジネスステージへのステップアップを実現します。
目次
はじめに
本記事は、データウェアハウスとはの基本や目的、特徴、メリットを含む内容を図解でまとめた記事となっております。
DWHとはデータウェアハウスの略称で、企業や組織が膨大なデータを保管し、awsやazure、bigqueryなどのクラウドサービスと連携して、データベースやレイクハウスなどのツールを活用しながら、効率的に管理・分析するためのシステムです。このシステムを導入することで、企業は複数のデータソースから収集したデータをデータマートやデータレイクとして統合し、柔軟かつ高速な分析効果を実現することが可能になります。
DWHは、データ分析に欠かせない基盤となるシステムであり、企業や組織がIT活用やクラウドサービス、さらにはデータベースやデータレイクとの連携を通じて、統合された顧客情報を効果的に管理するための役割を果たしています。このレポートではDWHとは何か、そしてその役割や使い方についてわかりやすく解説しています。
DWHは、企業が意思決定を支援するために設計された中央集約型のデータ管理システムで、DWHの基本的な役割は、異なるソースからデータを統合し、長期間にわたって蓄積することによって、正確で包括的な情報を提供することです。これにより、企業は過去のデータを容易に分析し、将来の傾向を予測することが可能になります。DWHはデータの不変性を保ち、データが一度取り込まれた後は、分析のために変更されることがないという特徴を持ちます。データの一貫性と正確性が保証され、信頼性のある分析結果を導き出すことができます。
さらにDWHは、データの集計と詳細データの両方を扱うことができ、これにより、広範な観点からデータを分析することが可能です。集計データは、全体のトレンドを理解するために使用され、一方で詳細データは、特定のイベントやトランザクションを深掘りするために役立ちます。さらに、DWHはスタースキーマと呼ばれるデータモデリング手法を用いることが多く、これによりデータの効率的なクエリと分析が可能となります。スタースキーマは、中心に事実テーブルを配置し、それを囲むようにディメンションテーブルを配置した構造で、データの整合性を保ちながら、クエリの速度を向上させる利点があります。これらの特徴により、DWHはビジネスインテリジェンスの基盤として重要な役割を果たしています。
DWHデータウェアハウスとは
DWHデータウェアハウスとは、企業が蓄積した膨大なデータを 統合し分析しやすくする仕組みです。DWHとは、企業が保有する膨大なデータを集積し、効率的に管理・分析するためのシステムのことです。DWHは、複数のデータソースからの大量のデータを抽出、変換、ロード（ETL）し、一元的に保管することができます。
このような構造により、企業は膨大なデータから価値ある情報を抽出し、ビジネスの意思決定や戦略策定に役立てることができます。また、DWHはデータの一貫性や正確性を保つことができるため、企業内での情報共有や統合も容易に行うことができます。
さらに、DWHにはデータを可視化し、分析するためのツールが多数用意されているため、データ分析のプロセスを効率化することができます。したがって、企業がビジネスの成長や競争力を強化するためには、DWHの導入が必須となっています。
DWHデータウェアハウスの必要性
DWHデータウェアハウスを英語で表記すると「Data WareHouse」と記述し、 直訳すると「データの倉庫」です。ただ、データを集めただけの場所ではなく、ビジネスの状況を分析して意思決定に役立つようにデータを貯めておく場所になります。近年、ビッグデータといわれるようになり、あらゆるところからデータを取得できるようになり、蓄積量も大きくなってきていますが、それらのデータを活用するようにできていなければなりません。
では、データ整合性を持った正しい形の「データウェアハウス（DWH）」が作られていないと、どのようなことがおこってしまうのでしょうか。
■データを情報として活用できない
同じ意味の違うデータが散在している。
例えば、システムによっても企業名を「取引先」、「仕入先」など複数の呼び名でデータが存在してしまう。
この場合、自社の全顧客名を取り出すことは困難になってしまう。
■データの信頼性に欠ける
さまざまなシステムからデータを抽出している場合、データ抽出のタイミングの違いによって、データの鮮度にばらつきが生じ信頼性が損なわれます。
■分析業務の生産性の低下
同じようなデータベースをいろいろな部署で作成しており、非効率。
このような課題を解決するために、データを一元管理し統合したデータを格納するシステムが必要になります。
DWHデータウェアハウスの定義
データウェアハウスは、これまで二人の有識者によって牽引されてきました。DWHの父と言われるビル・インモン氏とデータウェアハウスの伝道師 ラルフ・キンボール氏です。
それぞれアプローチは違いますが、似た考え方でデータウェアハウスを定義づけています。
ビル・インモン氏は、データウェアハウスを次のように定義しています。
「サブジェクト別に統合化された時系列で不変の時系列要約データと明細データの集合」
ひとつひとつ紐解いていきましょう。
■データウェアハウスのサブジェクト指向
サブジェクト指向とは、データをサブジェクト（主題）ごとに分解、整理することです。
例えば、顧客分析をするとなると、顧客というサブジェクト（主題）の切り口で分析できなくてはなりません。
よって、顧客のデータだけを集約させる必要があります。
■データウェアハウスの統合化
システム毎にデータの名称やコード体系が異なります。
これらのデータの定義を全て統一する必要があります。
■データウェアハウスの時系列保存
DWHでは、時系列保存が重要な役割を果たします。これは、データを収集した時点の情報を確実に保持し、将来的な分析やトレンドの評価を可能にするためです。時系列データの保存により、企業は過去の業績や市場動向を分析し、未来の予測を立てることができます。例えば、月次の売上データを時系列で保存することで、季節変動のパターンを把握し、適切なマーケティング戦略を立てることが可能です。
DWHは通常、データを時間的な順序で保存ます。この保存方法により、時間の経過に伴うデータの変化を可視化できるため、データの精度や信頼性が向上します。また、時系列保存は、データの蓄積と変更履歴の管理に役立ち、データの一貫性を保つための基盤となります。これにより、過去のデータを再評価したり、新たなビジネスインサイトを得るための基礎を提供します。
さらに、時系列データは、予測分析や機械学習モデルの訓練においても不可欠であり、これらの技術を活用することで、より正確なビジネス予測を行うことができます。したがって、データウェアハウスにおける時系列保存は、データ管理の一環として極めて重要であり、企業が競争優位性を築くための非常に有用なツールです。
■データウェアハウスのデータ更新
過去のデータを更新しません。
基幹システムはデータを上書きして最新のデータを保存します。
■データウェアハウスの集計データと詳細データ
DWHは、企業の意思決定を支援するために設計されたシステムであり、集計データと詳細データの両方を管理します。集計データは、一般的に大量の詳細データを要約したもので、ビジネスインテリジェンスや報告のための迅速なアクセスを可能にします。これにより、経営陣やアナリストは全体的なトレンドやパターンを素早く把握し、戦略的な意思決定を行うための基盤を築くことができます。集計データは、例えば、売上の週次サマリや月次レポートといった形式で提供され、迅速な意思決定を支援します。
一方、詳細データは、個々のトランザクションやイベントに関する情報を含んでおり、より深い分析を可能にします。詳細データは、例えば、特定の日の特定の製品の販売数や、顧客ごとの購入履歴といった具体的な情報を提供します。このレベルの詳細なデータは、特定の問題を深掘りしたり、予測分析を行ったりするために不可欠です。データウェアハウスの設計においては、これらの異なるレベルのデータを適切に管理・運用することが重要です。
集計データと詳細データを効率的に管理することで、企業は迅速かつ正確にビジネスインテリジェンスを得ることができます。これにより、競争優位性を維持し、変化する市場環境に迅速に対応することが可能となります。データの統合と管理の最適化は、現代のビジネス環境において欠かせない要素であり、データウェアハウスの役割はますます重要性を増しています。
■データウェアハウスの履歴
過去のデータも保存します。
また、ビル・インモン氏と並び称されるラルフ・キンボール氏は、データウェアハウスを設計するための手段として、ディメンジョナルモデルというものを提唱しています。ディメンジョナルモデルとは、業務プロセスに関する量的データ（売上数など）を含むファクトとファクトデータを記述する属性が格納されたディメンションで構成され、データ利用者が行うファクトについての問い合わせに答えられるようになっているとしています。例えば、製造業のデータウェアハウスに例えていうならば、ファクトとディメンションは以下になります。
ファクト：販売価格、原価、収益などディメンション：時間、部門、所在地、製品などこの論理モデルを図化したものが下記の通りで、星形のようになっていることからスタースキーマと呼ばれています。
■スタースキーマ
スタースキーマは、DWHにおけるデータモデリングの一形態であり、その名の通り、星形に見えることからこの名前がつけられています。このスキーマは、中央にファクトテーブルが存在し、その周りにディメンジョンテーブルが配置される構造を取ります。ファクトテーブルは、ビジネスプロセスの定量的なデータを格納し、ディメンジョンテーブルはそのデータの背景や詳細を提供する役割を担っています。
スタースキーマの最大の利点は、そのシンプルで直感的な構造にあります。これにより、クエリのパフォーマンスが向上し、データの集計や分析が効率的に行われます。特に、OLAP（オンライン分析処理）システムにおいては、スタースキーマは迅速なデータアクセスを可能にし、複雑なクエリの実行を容易にします。
また、スタースキーマは、データの冗長性を最小限に抑えつつも、データの可読性を高めることができるため、ビジネスユーザーにも親しみやすいという特徴があります。これにより、非技術系のユーザーでもデータに基づく意思決定をサポートすることが可能となります。
一方で、スタースキーマには、データの正規化があまり進んでいないために、一部のケースではデータの重複が発生しやすいというデメリットもあります。しかし、これらのデメリットは、適切なデータ管理と設計によって、十分に軽減することが可能です。スタースキーマは、そのシンプルさと効率性から、多くのDWHプロジェクトにおいて採用されており、企業のビジネスインテリジェンス活動を強力にサポートしています。
DWHについて２つの概念をご紹介しましたが、どちらかを選択するという話ではなく、上記２つを組み合わせた形で設計・構築することが重要です。
ビジネスにおけるDWHとは
ビジネスにおけるDWHは、 重要な意思決定を支援するために必要なデータを、 迅速かつ正確に提供するために不可欠な存在です。データウェアハウスとは、DWHとして知られるこのツールは、企業のデータベース統合とデータマート活用の基本システムであり、ビジネスにおける大きなメリットを提供する存在です。
DWHには、複数のデータソースから取り込んだデータを統合するETLプロセスや、データのクエリやレポート作成に利用されるOLAPエンジンなどが備わっています。これにより、ビジネスの意思決定に必要なデータを迅速かつ正確に取り出すことが可能となります。
また、DWHはデータの標準化や品質管理を行うことができるため、データの信頼性を高めることができます。
さらに、DWHはビジネスにおけるトレンドやパターンを発見することができるため、戦略的な意思決定に大きな影響を与えることができます。
以上のように、DWHはビジネスにとって欠かせないツールであり、今後ますます重要性が高まっていくことが予想されます。
DWHからデータプラットフォーム製品へ
データウェアハウスとは、DWHを構築する際に従来、オンプレミスでOracle、SQL Server、Sybaseなどのデータベース製品と連携して利用してきたシステムであり、近年はaws、azure、bigqueryといったクラウド型ツールが市場を席巻しています。さらに、データマート、データレイク、レイクハウスといった関連システムとの違いやメリット、基本的な使い方・活用方法について、図解を交えてわかりやすく解説していきます。
本記事では、各種製品の導入事例やBI分析のポイント、統合されたシステムの効果、さらには具体的なアプリケーションの活用方法を、事例に基づく解説と図解を交えてまとめ、無料相談を提供するサービスとしてご紹介します。
DWHデータウェアハウスのまとめ
DWHは、企業が日々蓄積する膨大なデータを効率的に管理し、活用するための重要なツールです。特に、データを一元化して保存し、分析や報告に役立てることで、迅速かつ適切な意思決定をサポートします。多くの企業が、データの断片化や正確な分析の難しさに悩んでおり、DWHはこれらの課題を解決する手段となります。
この記事を通じて、データウェアハウスの重要性やその活用方法について理解を深めていただけたでしょうか。今後、データ戦略を強化し、ビジネスの成長に役立てたいと考えるなら、まずは自社のデータ管理の現状を見直し、DWH導入の検討を始めてみてください。具体的な導入方法や事例については、専門家に相談するのも一つの手です。データを活かした戦略的な一歩を踏み出しましょう。
DWHの利用が拡大していく中で、DWH用途に最適化されたデータベースが市場に次々に投入されてきていますので、データ量やユーザー数などの規模や利用形態など 要件に柔軟に対応できる製品を選択することをお勧めします。
