データウェアハウスとは? ビジネスにとっての重要性とは?

データウェアハウスは、組織の意思決定を支援するために使用される大規模なビジネスデータです。データウェアハウスの概念は1980年代からありました。当初のデータウェアハウスは、データを業務で使用するだけでなく、ビジネスインテリジェンスを明らかにする意思決定支援システムで活用できるように支援するために開発されたものでした。データウェアハウスに含まれる大量のデータは、マーケティング/営業/財務/顧客向けアプリといった社内のアプリケーション、外部のパートナーシステムなど、さまざまな場所からもたらされます。

技術的レベルでは、データウェアハウスは定期的にそれらのアプリ/システムからデータを取得します。その後、フォーマット/インポート処理を経たデータは、ウェアハウス内のデータとのマッチングが行われます。データウェアハウスは処理済みデータを格納するので、意思決定者がアクセスできる準備ができています。データが取得される頻度やデータのフォーマット方法などは、組織のニーズに応じて異なります。

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データウェアハウスのメリット

アナリティクスやビジネスインテリジェンスの支援のためにデータウェアハウスを使用することで、大きなメリットを多数得られます。

  • より優れたデータ - データウェアハウスにデータソースを追加することで、一貫性と関連性のあるデータを確実にソースから収集できるようになります。データがシステムに到着するときに、データのアクセス可能性や矛盾の有無について考える必要がありません。これによって、健全な意思決定のためのデータクオリティデータ整合性が保証されます。
  • 迅速な意思決定 - ウェアハウス内のデータは一貫した形式を持ち、分析の準備が整っています。また、厳密な事実に基づいて意思決定を行うための分析能力と完全なデータセットを提供します。したがって、意思決定者は勘に頼ったり不完全/低品質なデータを使用したりする必要がなくなり、時間がかかかるうえに不正確な結果をもたらすリスクを負うこともありません。

データウェアハウスが持たない特性とは?

1. データベースではない

データウェアハウスとデータベースは、概念に類似点があるため混同されがちです。しかし、データウェアハウスが大規模データのアナリティクスに適している一方、データベースはその限りではなく、この点に双方の大きな違いがあります。2つの違いを比較すると、次のようになります。

 

Database (データベース)

データウェアハウス

特長

複数のトランザクションの目的で収集されたデータ。読み取り/書き込みアクセスに最適化されています。

集約されたトランザクションデータ。アナリティクス用に変換/格納されます。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。

使用方法

データベースは、情報のすばやい記録と検索のために使用されます。

データウェアハウスは、複数のデータベースのデータを格納し、分析を容易にします。

タイプ

データベースはデータウェアハウスで使用されます。ただし、この用語は通常、オンラインのトランザクション処理データベースを指します。データベースの目的で使用されるcsv、html、Excelスプレッドシートなど、ほかのタイプもあります。

データウェアハウスは、アナリティクスのために、トランザクションデータベースの上に構成されたアナリティクスデータベースです。


2. データレイクではない

データレイクとデータウェアハウスは、両方ともビジネスアナリティクスの目的で構築されています。データレイクは、すべてのデータソースのすべてのタイプのローデータ、構造化データ、非構造化データをネイティブ形式で格納し、必要になるまで保持します。これに対して、データウェアハウスはレポートやデータ分析のためにすぐに利用できるように、ファイルやフォルダにデータを編成して格納します。この点が主な違いです。

3. データマートではない

データウェアハウスは、データマートとも混同されがちです。しかし、データマートは用途が制限されるのに対して、データウェアハウスは一般的にはるかに大きく、より多様なデータを含みます。

データマートは、ウェアハウスのサブセットとなることもあります。その場合、特定のアプリケーションで、特定のユーザーに特定のデータを簡単に提供できるように設計されます。簡単に言うと、データマートが対象とする主題が1つであるのに対して、データウェアハウスは複数の主題を対象範囲とします。

データウェアハウスの将来:クラウドへの移行

企業がクラウドに移行するにつれて、データベースとデータウェアハウスツールも同様に移行します。クラウドには、柔軟性、コラボレーション、どこからでもアクセスできるなどの多くのメリットがあります。Amazon RedshiftMicrosoft Azure SQL Data WarehouseSnowflakeGoogle BigQueryなどの一般的なツールはすべて、クラウドデータのウェアハウスと分析の簡単な方法を提供しています。

クラウドモデルは、従来データウェアハウステクノロジーの導入と活用を阻んできた課題(特に、コスト、複雑さ、価値実現に時間がかかる)を解決し、導入における障壁を下げます。組織は、必要に応じてデータウェアハウスの容量をスケールアップ/スケールダウン(オン/オフ)できます。さらに、クラウドデータウェアハウスは迅速かつ簡単に使い始めることができ、そのために高額な初期投資や時間のかかる(さらにコストもかかる)展開プロセスも必要ありません。

クラウドデータウェアハウスは、オンプレミスデータウェアハウスに特有のリスクを大幅に排除します。予算を組んでハードウェアとソフトウェアを調達する必要はありません。年間メンテナンスとサポートのために予算明細を設定する必要はありません。クラウドでは、データウェアハウスチームが従来抱えていたコストの懸念(予定/予定外のシステムアップグレードのための予算割り当て)が払拭されます。

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データウェアハウスの例

フィットネス、栄養補助、体重管理プログラムの大手プロバイダーであるBeachbody社は、顧客の健康増進成果をさらに高め、最終的にビジネスパフォーマンスを向上させるために、顧客に提供する商品/サービスのターゲット設定とパーソナライズを強化する必要がありました。

Beachbody社は、アナリティクスアーキテクチャーを刷新するため、AWSでTalend Real-Time Big Dataを活用するHadoopベースのクラウドデータレイクを追加しました。この新しいアーキテクチャーにより、同社はデータ取得スピードを5倍に加速し、マーケティングキャンペーン向けのデータベースの精度も向上させました。

データウェアハウスの力を最大活用するには

組織は、単純なデータベースからデータウェアハウジングに移行することによって、アナリティクスから一層のメリットを引き出すことができます。ビジネスニーズに適したウェアハウス管理ソリューションを見つけることが、顧客へのサービス提供と業務の効率化に大きな変化をもたらす可能性があります。

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| 最終更新日時: January 28th, 2019