DWHとは？機能やメリット・デメリットをわかりやすく解説
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- DWHとは、様々なシステムから大量のデータを時系列で整理し保管するツールである
- DWHは、BIツールなど分析結果を可視化できるツールと連携することで利便性が上がる
- 導入する際は、データ処理速度がデータ容量の高いをものを選定する
DWHとは、様々なシステムから、大量のデータを時系列で整理し保管するツールを指します。この記事では、様々なシステムのデータを一元管理できるDWHの機能や導入のメリット・デメリット、ツールを選定する際のポイントについても詳しく解説していきます。
DWH（データウェアハウス）とは
DWH（Data Ware House）＝データウェアハウスは、直訳すると「データの倉庫」です。顧客情報、会計システム、人事データなど組織内のさまざまなデータソースからデータを抽出・統合・蓄積するためのデータベースです。
DWHを用いて組織内のデータを統一的な形式で管理することで、データの品質向上や情報の一元化を実現できます。また、データ分析や意思決定の判断材料として活用することができ、自社のビジネス課題・市場トレンドの把握や、戦略立案を行うために重要なツールです。
DWHの必要性
これまでも、多くの企業では業務に関するさまざまなデータを業務システムなどを使って保管してきました。しかし、それは部署や部門ごとであることがほとんどで、企業全体としてデータを包括的に管理できている企業は少ないのが実情でした。
そこで、複数のシステムからデータを集め、さらにそれらを分析に適した形にできるDWHが注目を集めたのです。
「データドリブン」といった言葉があるように、近年では企業におけるあらゆる意思決定をデータに基づいて下すべき、という考え方が浸透しています。実際、データの分析・活用によって利益を伸ばしている企業もたくさんあります。
このような観点から、DWHは現代社会で企業が競争力を維持する上で欠かせないツールであると言えるでしょう。
DWHと類似ツールの違い
DWHは、データベースやデータマート、BI（ビジネスインテリジェンス）と混同しがちですが、これらとは明確に異なるツールです。ここでは、DWHと類似したツールの違いについて解説します。
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| ツールの種類 | 特徴 |
|---|---|
| DWHツール | 分析に特化したデータソースの収集 |
| データベース | 一般的なデータソースの収集 |
| データマート | 特定部門のデータ収集 |
| データレイク | データを加工せず、元のまま収集 |
| BIツール | データの分析ツール |
DWHの特徴
DWHは、組織の複数のデータソースからデータを収集・統合し、効果的な分析や意思決定をサポートするツールです。特徴は、大容量のデータを高速に処理できることや、複数のデータソースを一元化することでデータの一貫性を確保できることです。
組織全体のデータの一元化・統合による効率化や洞察力の向上、リアルタイムな分析結果の提供などができることがメリットです。一方、導入や運用にはコストや時間がかかり、データの整合性やセキュリティの確保が課題となることもあります。
データベースの特徴
データベースは、データの効率的な管理とアクセスを可能にするシステムであり、大量のデータを構造化して保存・操作できます。
データの記録・閲覧を目的としており、一定の形式でデータが整理されているため、高速なデータ検索・アクセスを可能としています。データベースでは分析を前提としたデータ管理は行われず、DWHツールとは目的が異なります。
データマートの特徴
DWHツールは企業内のさまざまなデータソースからデータを統合し、包括的なデータ管理と分析のために構築されます。一方データマートでは、企業内のデータから必要なデータを選択し、特定のビジネスニーズや部門の要件に合わせて、最適化された形で格納します。
DWHがウェアハウス、つまり「倉庫」であるのに対し、データマートはマート＝小売店です。DWHに比べるとデータ量も少なくなるため、特定の業務に焦点を当てた深い分析が可能ですが、全社規模の分析には不向きです。
データレイクの特徴
データレイクは、企業内外から収集されるさまざまなデータを加工せず、元のまま保持するストレージシステムです。特徴は柔軟性と拡張性で、構造化・非構造化データを統合し、大容量のデータを格納できます。蓄積されたデータは必要に応じて利活用されます。
構造化データは定められた構造に整形されたデータで、Excelなどに代表される「列」と「行」の概念を持ちます。一方非構造化データは、画像や動画、Eメールなど構造化されていないデータのことで、集計や分析が難しいというデメリットがあります。
データレイクでは非構造化データもそのままの形で格納でき、多様性があります。DWHは統合・分析を目的としてデータの整理・変換を行うため、生の形式を保持するデータレイクとは大きく異なることがわかります。
BIツールの特徴
BIツールは、企業が保有するデータを収集し、分析・可視化して意思決定や業績向上に活用するためのツールです。分析機能が高く、データの可視化にも優れたツールです。
データの分析と可視化に主眼が置かれたツールで、リアルタイムなデータ収集・分析により、意思決定が迅速になり、業務効率化も向上します。DWHはデータを格納するためのものですが、BIツールはビジネスの現場で直接役立つデータ分析結果を提供します。
BIツールはDWHツールとの連携により、DWHツールに蓄積されたデータにアクセスできます。これにより、データの一元管理や高速なデータクエリ、大規模データの処理などが可能になり、利便性が向上します。
DWHの機能
DWHは、効率的にデータを収集・統合する上で、さまざまな機能を搭載しています。ここでは、DWHの主な機能を4つ上げ、その内容や用途について解説します。機能の概要を理解し、DWHを効果的に活用しましょう。
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データ整理機能
DWHには、データをサブジェクトごとに分解・整理する機能があります。異なるデータソースから収集されたままでは、データ体系が異なり包括的な分析が行えません。
データ整理機能によって、顧客情報、会計システム、人事などサブジェクトごとのデータを整理し、統一的なデータ体系を構築することができます。それにより、異なるデータソースからのデータを統合して、包括的な分析やより深い分析が可能となります。
統合機能
DWHでは、複数のデータソースから情報を収集することで、データの重複や形式の違いが生じます。重複データや形式の違いは、分析の精度を低下させるため、DWHでは、統合機能によってデータを統一します。
統合機能は、データの重複や冗長した内容を削除し、また、異なった形式のデータを一つの統一的な形式にして、データの整合性を確保します。これにより、分析やレポート作成などのデータ活用が、正確かつ信頼性の高いものとなります。
時系列整理機能
DWHでは、過去のデータも時系列で整理することができます。通常のデータベースでは最新のデータを重視しますが、DWHでは過去から現在までのデータの変遷やトレンドを把握するため、過去のデータを保存します。
過去のデータを保持することで、経営者や分析者にとって大局的な流れや傾向を把握しやすくし、それによって得られた需要予測や売上予測などを、重要な意思決定に活用することができます。
データ保管機能
DWHでは、一度格納されたデータは更新や削除されず、長期間保管されます。これは、DWHが大量の時系列データを対象とした分析を目的としているためです。
ただし、DWHも容量やコストには限りがあり、無制限にデータを保存することはできません。容量やコストの制約に達した場合、優先度の低いデータをアーカイブしたり削除したりするメンテナンスが必要になります。
DWH導入のメリット
DWHの導入は、ビジネスを行う上でさまざまなメリットをもたらします。ここでは、DWHツールを利用するメリットを3つ解説します。自社のニーズと具体的なメリットを比較して、DWHの導入を検討しましょう。
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DWH導入のメリット
業務効率化に繋がる
DWHのメリットの一つは、効率的なデータ収集が可能になることです。企業内の各部署や部門に分散して存在する多様なデータを集約し、利用しやすい形式で保管できます。
DWHで必要なデータを一元的に管理することで、検索や分析などの作業工数が減り、迅速な情報アクセスが可能となります。
効果的な経営戦略や生産性の向上に繋がる
DWHの大きなメリットとして挙げられるのが、データ分析と活用によって、効果的な経営戦略や生産性の向上に繋がることです。膨大なデータを利用し、データに基づいた合理的な意思決定が可能になります。
例えば、小売業では、過去の売上データや顧客の購買履歴を統合し、トレンドや傾向を把握することで、商品需要の動向を予測して在庫最適化に繋げられます。また、製造業では、生産プロセスや在庫管理を分析することで、在庫削減や生産効率の改善が可能です。
このように、DWHはさまざまな業界・業種で経営戦略の立案や、生産プロセスの最適化に大きな効果をもたらします。
データを永続的に保存できる
DWHのメリットとして、データを永続的に保存できることが挙げられます。DWHでは、時系列でデータ品質を保ちながら長期的に保管できます。
これにより、過去のデータを分析し、トレンドやパターンを把握することが可能となります。通常、古いデータはそのままにしておくと欠損する恐れがありますが、DWHであれば安全にデータを保存できるため、活用できるデータに多様性が生まれます。
DWH導入のデメリット
DWHには多くのメリットがありますが、デメリットも存在します。ここでは、DWHのデメリットを3つ解説します。メリットだけでなくデメリットも確認して、DWHの導入を検討しましょう。
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DWH導入のデメリット
DWHだけでは分析に向いていない
DWHのデメリットの一つは、単体では高度な分析に向いていないことです。DWHはデータの収集や格納に特化しており、データの抽出や可視化、高度な分析手法の実行に関しては限定的な機能しか持ちません。
DWH自体はデータの保管と整理に特化しているため、データの分析、可視化を効果的に実現するためには、BIツールなど他のツールやシステムと組み合わせる必要があります。
運用ルールの設定やスタッフ研修が必要
DWHを適切に運用するためには、運用ルールの設定やスタッフ研修が必要となります。DWHは複雑なデータ管理システムであり、データの取り扱いや、セキュリティに関する適切なルールを設定する必要があります。
また、スタッフは、DWHの操作やデータ品質管理のスキルを習得する必要があります。適切なルールとスキルがなければ、データの正確性の欠如やセキュリティ上のリスクが生じてしまいます。
情報活用のハードルが高い
DWHのデメリットとして、情報活用のハードルが高いことも挙げられます。DWHには膨大なデータが格納されていますが、それを活用するためには、明確な目的や活用方法を定義し、PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを回す必要があります。
また、データの収集や分析に専門知識やスキルが求められるため、適切な人材やリソースが必要で、データの品質や信頼性の確保も重要なポイントとなります。
DWHを導入しても、これらの要素が欠けると活用しきれず、結果として情報の活用に失敗する可能性があります。効果的な活用をするには、明確な目的とPDCAを通じた計画的な取り組みが必要です。
DWHを選ぶ際のポイント
DWHには、さまざまな種類があります。そのため選定する際は、迷うこともあると思います。ここでは、DWHを選ぶ際の3つのポイントを解説します。
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DWHを選ぶ際のポイント
活用目的を明確にする
DWHを選ぶ際は、まず自社における活用目的を明確にしておくことが重要です。活用目的が明確であれば、必要なデータ項目や分析手法が明確化され、DWHに求める要件の洗い出しや分析モデル構築が効果的に行えます。
例えば、医療データの管理では、患者の診療履歴や治療効果を追跡し、研究や診断の支援に活用することができます。また、空席管理では、予約データや来客履歴を分析して効率的な予約管理やリソース配分を行うことができます。
具体的な目的を明確にすることで、必要なデータ要件や機能が明確化され、DWHの選定や設計において、より適切な選択ができます。
自社で本当に活用できるかも確認
DWHがその能力を発揮するには、複数の部門で蓄積された、ある程度まとまった量のデータが必要です。そのため、企業によってはDWHの導入が最適な選択ではないこともあるでしょう。
例えば、ある特定の部門での課題解決を目指したい場合は、DWHのような包括的なシステムではなく、その分野に特化した業務システムを導入した方が直接的な効果が出るでしょう。
また、まだ自社内にそれほどデータが蓄積されていない、あるいは事業規模が小さく大規模なシステムでなくても管理しきれる、といった場合は、DWHを導入するとコストばかりがかさんでしまう可能性があります。
DWHが自社にとって本当に必要なのか、導入した場合どのように活用して効果を出していけるかなど、現状を把握して将来のビジョンを明確に描きながら検討することをおすすめします。
自社業務に合わせて導入形態を選ぶ
DWHの導入形態には「オンプレミス型」「クラウド型」があります。自社の業務やニーズに合った導入形態を選択することが大切です。以下で、オンプレミス型とクラウド型の2つの導入形態について解説します。
オンプレミス型
オンプレミス型は、DWHを自社のデータセンターに設置する形態です。特徴はセキュリティとカスタマイズ性が高く、データの管理と制御が容易であることです。
データの保護とコントロールが自社で可能であり、特有の規制要件への適合性も高いです。一方、初期投資や運用コストが高く、また、メンテナンス等もすべて自社で行う必要があります。
クラウド型
クラウド型は、クラウド上でDWHを構築・運用する形態です。インターネットを介して利用できるため自社に専用の設備は必要なく、簡単に導入することができます。
リーズナブルな導入コストと、サービスやプランの選択により必要に応じてリソースを拡張・縮小できることがメリットです。また、メンテナンス等はベンダーに任せることができます。
ただし、クラウド上での運用のため、セキュリティやプライバシーについては一定のリスクが伴います。
DWHの機能性で選ぶ
DWHを選ぶ際は、ツールの機能性を確認しておきましょう。自社の要件や目的に合わせて、各機能のパフォーマンスや充実度などをチェックする必要があります。
ここでは特に注目しておきたい「データの処理速度」「データ容量の拡張性」「UIの柔軟性」「他ツールとの連携性」について解説します。
データの処理速度
DWHには大量のデータを高速に処理することが求められるため、データ処理速度は重要な条件となります。DWHは既存のデータベースに比べ、大規模なデータセットを迅速に処理する能力を持っていますが、その能力の高さは製品によって異なります。
処理速度の遅さや応答時間の遅さはDWHを使用する上で大きな問題となるため、自社のニーズに合ったデータ処理速度のツールを選択しましょう。
データ容量の拡張性
DWHには膨大なデータが日々蓄積されますので、データ容量の拡張性が非常に重要です。データ容量の拡張性が高いDWHツールを選ぶことは、持続的なデータ管理や、高速な処理速度の維持にも繋がります。
将来的にどのくらいデータが増えるかといった視点も持ちながら、データ容量の拡張性も確認しておきましょう。
UIの柔軟性
DWHを選ぶ際は、UI（ユーザーインターフェース）の柔軟性も確認しておきましょう。UIとは、ツールを操作するための画面など、ユーザーが直接触れる部分を指します。
UIの使いやすさは、データの分析や可視化などの作業の効率性だけでなく、学習コストの削減にも繋がります。
他ツールとの連携性
DWHを選ぶ際は、他ツールとの連携性を確認しておきましょう。例えば、BIツールとの連携ができれば、DWHからデータを抽出し、BIツールでより高度な可視化や分析を行うことができます。
他ツールと連携することで、DWHに管理された大量のデータの活用の幅が広がり、迅速な意思決定や効果的な戦略策定に繋がります。
まとめ
DWHは、大量のデータを一元管理し、時系列で整理・保管するシステムです。そのメリットは、業務効率化や効果的な経営戦略・生産性の向上など、多岐にわたります。
DWHを選ぶ際は、活用目的の明確化、クラウド型やオンプレミス型の導入形態の比較、データ処理速度や容量の拡張性、連携性といった機能性の確認などを行うことで、費用対効果の高い製品を選定できます。
自社のニーズに合った適切なDWHツールを導入して、業務の効率化と組織の生産性向上を実現させましょう。
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