データウェアハウスとは？ わかりやすく10分で解説

はじめに

データウェアハウスとは？

データウェアハウス（Data Ware House：以降、DWH）、とは「データの倉庫」を意味します。複数のシステムやデータソースから集められたデータを一元的に保管し、統一された形で管理することができます。これらのデータは、さまざまなビジネス分析や意思決定の過程で活用されるため、DWHの存在はビジネスにおける重要な役割を果たしています。

データウェアハウスは単なるデータのストレージだけでなく、それらのデータを組織化し分析のための基盤を提供する点で重要性を増します。それでは具体的な原理や考え方について見ていきましょう。

DWHの基本

DWHの最大の特徴は、「一元化」「統合性」「時系列性」「非揮発性」の四つの原則にあります。これらの原則は、データウェアハウスが持つべき性質を明確に指しており、その全てが満たされることで初めて「データウェアハウス」と認識されます。

「一元化」は、異なるシステムやデータベースから取得されるデータを一か所に集約することで、そのすべてを一貫した形で管理します。「統合性」は、データが一貫性をもって結合、紐づけられていることを意味し、「時系列性」はデータが時間経過の中でどのように変化していったかを追いかけることができます。そして「非揮発性」はデータが一度格納されたら、その内容が変わらないことを保証します。

DWHの役割

DWHは、データの集約・統合・保存という基本的な機能を持つ一方で、それを利用したデータ分析やレポーティングについても支援をしています。これにより、データを効率よく浄化、変換、ロード（ETL）し、ビジネスの意思決定に有効な情報を提供することが可能になります。

また、DWHは、大量のデータを長期にわたって一貫性を保って保存し、分析するための基盤を提供します。これにより、ビジネスや市場のトレンドを調査し、将来のデザインを予測するためのインサイトを提供します。

これらの機能と役割を十分に活用することで、DWHは企業のデータ活用を大きく進展させ、更に競争力を高めることに貢献します。

DWHの開発者: William H.Inmon氏

DWHの概念を提唱したのは、William H.Inmon氏です。彼は「データウェアハウスの父」とも称され、その理論と実践により、現代の情報システムの中心的な存在になりました。

Inmon氏によると、DWHは「主題指向、統合され、時間変化と不変のデータの集合体で、組織全体の意思決定を支援する」と定義されています。この定義は、現代の多くのDWHの設計と実装の基礎となっています。

その思想と成果により、DWHはビジネスにおけるデータの活用や意思決定を支える重要なインフラとして位置付けられるようになったのです。

DWHのビジネスへの影響

DWHは、その一元化と統合性を活かし、企業がデータに基づいた意思決定を行う際の重要な役割を果たします。これにより、各部門が自己のデータを独立して保有する代わりに、全社規模でデータアクセスと活用が可能になります。

加えて、時系列性を追求することで、ビジネスの変遷をデータを通じて視覚化し、分析することが可能になります。これにより、市場の動向や顧客の行動、製品のライフサイクル等、重要なビジネスインサイトを得ることができます。

こういった形でDWHは、企業の判断力向上や業績改善に寄与し、ビジネスの競争力強化に貢献しています。すなわち、DWHは、その全てがビジネス価値を産出し、企業の成長を支えるための重要な要素です。

DWHとデータベースの違い

DWHとデータベースは似ているようでいて、それぞれ特有の性質と機能を持ちます。

データベースの基本概念

データベースはデータを保存、管理、検索するための電子システムであり、一連の関連したデータの集積です。それは企業の業務処理において日々必要とされるデータを迅速に提供できるように設計されています。データベースが持つ主な特徴は、データの一元管理、リアルタイム処理、同時アクセス、セキュリティー管理などとなります。

データベースは、一般的には、トランザクション処理のために最適化されています。つまり、日々の業務運営に必要となるレコードの追加、削除、更新を行うためのシステムです。これに対し、分析向けのデータ管理システムがDWHです。

データベースとDWHの類似点と相違点

DWHもデータベースも、その根本的な目的はデータを保存し、必要に応じてデータを検索・削除・更新することだと言えます。しかし、DWHは「分析のため」に設計されているため、運用データベースとは異なる設計原則があります。

データベースは通常、現時点で必要となるデータを供給します。一方、DWHは歴史的なデータを保存し、時系列データをもとにした深い洞察を提供するためのものです。実際、DWHは企業内のあらゆるデータ源からデータを統合し、整理された、一貫した形式でデータを提供します。

また、データベースは日々の業務のための即時性を重視するのに対し、DWHは高度な分析と意思決定を支援することを主目的とします。DWHは大規模なデータ分析を可能にするように設計・最適化されています。

DWHかデータベースかの選択

データベースとDWH、どちらを導入すべきかは、組織の目的と要件によります。単純な検索やトランザクション処理が主な目的であれば、伝統的なデータベースを採用するのがベストでしょう。

しかし、時系列の分析や組織全体の洞察が求められる場合、特にデータが大規模な場合にはDWHが最適です。DWHは、大量のデータを一元的に管理し、複雑なクエリを高速に処理する能力を持っています。

つまり、日々の業務運営のためのデータベースと、戦略的な意思決定を支援するDWHを、それぞれの目的に応じて適切に使い分けることが重要となります。

その他のデータ管理手法の違い

DWHと他のデータ管理手法との違いについて説明します。データ管理手法は、その目的、機能、範囲によって様々な形態があります。DWHとは何か、そしてそれが他の手法とどのように違うのか、それぞれを理解することで、最適なデータ管理戦略を策定する際の判断材料となります。

データレイクとの違い

データレイクは“データの湖”を意味し、非構造化データも含む任意のデータを格納する場所です。

データレイクは原始的な状態のデータを格納し、それぞれの用途に応じて後から加工する特性を持っています。これに対して、DWHは特定の目的のために前もって整列され、統合されたデータを提供します。

このように、DWHとデータレイクは、対象とするデータの形状、前処理の有無、データの格納方法など、多くの点で異なります。

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データマートとの違い

データマートは、特定の業務や部門専用にオーダーメイドで作成される、小規模なデータベースです。データマートは特定の目的に特化して設計されており、用途に合わせて最適化されています。

一方で、DWHは組織全体のデータを統合し、全体像を把握するための大規模なデータベースです。DWHに格納されたデータは、組織全体で一貫性を保つことが求められます。

したがって、DWHとデータマートは、データの規模、統一性、用途という観点で違いが見られます。

ビッグデータの違い

ビッグデータとは、体積(Volume)、種類(Variety)、速度(Velocity)の3つのVを特徴とする大量のデータを指します。ビッグデータは通常、Hadoopなどの分散処理システムを使用して処理されます。

一方、DWHは特に構造化データの分析に適しており、一般的にRDBMS(Relational DataBase Management System)上に構築されます。

ビッグデータとDWHは、対象とするデータの種類、用いる技術、分析の目的などにおいて大きな違いがあります。これらを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャが注目されています。

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DWHとBI（ビジネスインテリジェンス）

データウェアハウス（DWH）とビジネスインテリジェンス（BI）は、企業では常に連携し、エンタープライズデータを集積、分析、可視化し、ビジネス上の意思決定をサポートする重要な要素です。では、この両者がどのように連携するのか、その関係性を理解してみましょう。

BIとは何か?

ビジネスインテリジェンス（BI）は、企業が自身のデータを利用してビジネス上の意思決定を行うための手法や技術のシステムを指します。これはバラバラのデータを集めて組織的に理解し、それがビジネス上の結論や意思決定につながるよう整理するものです。

BIツールは、大量のデータを可視化し、分析し、レポート化する手段を提供します。スプレッドシートやダッシュボード、一連のレポートなど、ユーザーに友好的で理解しやすい形でデータを表示することが可能です。

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DWHのBIへの役割

一方、データウェアハウス(DWH)は、「データの倉庫」と言われるように、一元的で整ったデータを保管するためのシステムです。データを保管して分析に利用できるようにすることがDWHの主要な役割となっています。

そのデータは、さまざまな情報源から集約され、クリーニング、整理、統合された上で、ビジネスインテリジェンス（BI）システムに提供されます。BIツールはこのDWHからデータを取り出し、ハイレベルな洞察を提供します。

したがって、DWHはBIの重要なデータソースであり、この二つが連携することで、企業は大量かつ複雑なデータを効率的に処理し、意味のある情報を生み出すことが可能となります。

DWHとBIの相乗効果

基本的に、DWHとBIは一連のビジネスデータの管理と分析プロセスにおいて緊密に連携します。DWHはデータを統合し、整理し、保管するのに対し、BIはそのデータを利用して洞察を生むための分析を行います。

データがDWHに集約された後、BIツールはそのデータを使用して分析を行い、ビジネス評価、成果の予測、顧客行動の理解、トレンドの特定などに役立てます。

DWHとBIは両輪とも言える存在で、DWHがデータの「倉庫」であり、BIがその倉庫からの「取り出し」を担当し、データから価値と意味を引き出します。

DWHとBIの成功事例

例として、大手クレジットカード会社はDWHとBIの連携により、大量の取引データから不正な取引を見つけ出すためのアルゴリズムを開発しました。これは、DWHに蓄積された歴史的な取引データをBIツールで分析し、不正利用のパターンを特定したものです。

また、製造業の大手企業では、製品開発の判断を行う際に、DWHから得られた市場のデータをBIツールで分析し、予測を行っています。これにより、製造業は市場や顧客のニーズに合わせて製品を開発し、ビジネス成果を最大化することができます。

これらの事例は、DWHとBIの強力な連携がどのようにビジネスに対して強大な影響を与えるかを示しています。この連携により、企業はデータ駆動型の意思決定を効率的に行うことが可能となります。

DWHの機能と特性

データウェアハウス（DWH）は大量のデータを効率的に管理・利用するためのシステムです。企業内のさまざまなデータを一元化し、分析・活用するためのプラットフォームとなっています。特に、データの統合、時系列のデータ管理、データの永続的な保管、そして高速な検索・分析の実現などが主な特性として挙げられます。

データの統合

まず最初にデータの統合についてみてみましょう。DWHは、業務システムや情報システムからデータを集めてくることができます。これらのデータは、統一された形式で一元管理されます。これにより、データの一貫性が保たれ、全体像の把握が容易になります。

また、複数のシステム間で重複したデータが存在する場合、それらを統合することで冗長性を排除し、効率的なデータ管理を実現します。これにより、データの信頼性も向上します。

データウェアハウスを利用することで、データ分析のための準備時間も削減され、すぐに分析作業に取り掛かることができます。

時系列のデータ管理

次に、時系列のデータ管理の特性について解説します。DWHは過去のデータを時系列に沿って保存します。これにより、データの変化を時間軸で見ることができ、トレンド分析などに有用です。

例えば、過去の売上データや顧客動向などを詳細に把握することで、未来の戦略策定に役立てることができます。また、データの変化を視覚的に捉えることが可能なため、ビジネスパーソンの意思決定をサポートします。

なお、DWHには、時間が経過してもデータが変化しない「イミュータブル（不変）」な特性もあります。これにより、データの信頼性と分析精度が保たれます。

データの永続的な保管

データの永続的な保管も、DWHの重要な特性の一つです。DWHは一度格納されたデータが削除されることなく、冗長性を排除して、長期間保存することが可能です。

これにより、固定化されたデータを用いて時系列分析や、過去の事例から学ぶ事ができます。企業はこうした情報を活用することで、意思決定を行う上で大切なインサイトを得られます。

また、永続的なデータ保管は、法的な要件や規制遵守の観点からも重要です。証跡情報として長期間データを保存することが求められるケースもあります。

高速な検索・分析の実現

そして最後に、DWHのもう一つの主要な特性である高速な検索・分析の実現です。DWHは大量のデータを高速に処理できるよう、特化したアーキテクチャを備えています。

DWHでは、膨大な量のデータに対しても迅速な検索・抽出が可能です。これにより、大量のデータをリアルタイムで分析し、迅速な意思決定を支援できます。

DWHの強力な分析能力により企業は、ビジネスの問題解決や新たな機会の発見、そして戦略的な意思決定に役立てることが可能となります。

DWHの最適化

DWHは、組織が資産とみなすデータの集積場所であり、データを統合して効率的に分析するための重要な要素です。しかし、DWHの構築と最適化は一貫した手順と戦略を必要とします。ここでは、DWHの構築のプロセス、パフォーマンスの最適化方法、DWH選定のポイント、そしてDWHのセキュリティに焦点を当てて説明します。

DWHの構築のプロセス

まず、DWHの構築のプロセスについて解説します。DWHの構築は一般的に、データの収集、データの変換、データのロード（ETLプロセス）、データの統合、そしてデータの分析へとつながるステップに分けられます。

最初のステップはデータの収集です。様々なデータソースから必要なデータを収集することから始まります。このプロセスでは、データの正確性と信頼性が重要となります。

次にデータの変換です。収集されたデータをDWHで使用するための形式や構造に変換します。最後にデータロードのステップで、変換したデータをDWHにロードします。これらの工程を経て、DWHは作業のためのデータを提供し、データ分析が可能となります。

DWHのパフォーマンス最適化

次に、DWHのパフォーマンス最適化について解説します。DWHのパフォーマンス最適化は、データ処理速度の向上、レスポンスタイムの改善、リソース使用量の効率化などを目指すものです。

パフォーマンス最適化の最も重要な手段として、しっかりと設計されたデータアーキテクチャがあります。データスキーマ、インデックス設定、データ分割やパーティショニングなどは、パフォーマンスに大きな影響を与えます。

さらに、DWHツールが提供するパフォーマンス最適化機能を活用することも重要です。これらの機能は、DWHの利用状況に合わせてフレキシブルに設定することができ、パフォーマンス改善に大きく貢献します。

DWH選定のポイント

第三に、DWH選定のポイントについて説明します。DWHを選定する際には、提供形態、機能性、パフォーマンス、拡張性、ユーザインターフェースの易しさ、データの連携性、セキュリティなど、多くの要素を考慮する必要があります。

DWHの提供形態は、オンプレミス型やクラウド型などがあり、それぞれ利点と欠点があるので、自組織のニーズに合ったものを選択することが重要です。

また、DWHが持つ機能性、すなわちデータの統合、変換、ロード、分析といった基本的な機能を充実しているかも重要な選定ポイントとなります。なるべく容易に操作でき、かつ高速なパフォーマンスが得られるツールを選ぶことが望ましいです。

DWHのセキュリティ

最後に、DWHのセキュリティについて考察します。DWHは企業の重要なデータを集約しているため、そのセキュリティ管理は非常に重要です。

物理的なセキュリティはもちろん、脆弱性のチェック、データの暗号化、アクセス制御など、多くのセキュリティ対策が必要です。また、法令遵守やプライバシー保護といった観点からも、適切なセキュリティマネジメントが求められます。

特にクラウド型のDWHを利用する場合、クラウドサービスプロバイダーのセキュリティ体制を把握し、管理者としての責任を理解しておく必要があります。