DWH（データウェアハウス）とは？基本的な機能や選定のポイントについて解説
デジタル時代の到来に伴い、企業のデータ活用戦略はその競争力を左右する重要な要素となっています。情報の集約と分析は、効率的な意思決定やビジネスプロセスの最適化を実現するために不可欠です。しかし、データがサイロ化している現代の企業環境では、これらの情報を有効に活用することは容易ではありません。データウェアハウス（DWH）は、企業が直面するこのような課題に対する解決策を提供します。本記事では、DWHの基本概念、なぜ企業がDWHを必要とするのか、その主な機能と選定ポイント、さらには関連するツールとの違いについて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）とは、企業が持つさまざまなデータを一元管理するシステムのことです。販売データや顧客データ、在庫データなど、部門ごとに管理されているデータを集めて、分析しやすい形に整理・保管する役割を担います。
DWHでは異なるシステムから収集したデータを統合し、分析に適した形に加工します。たとえば、売上データと顧客データを組み合わせることで、どのような属性の顧客がどの商品を好むのかといった分析ができるようになります。また、DWHは長期的なデータ保管にも適しており、一定期間のデータを蓄積し、変化の傾向を把握するのに役立ちます。
ビジネスが大規模化・複雑化するにつれ、データ活用の重要性が増しています。意思決定を正確に行うには、部門の垣根を越えてデータを集約し、全体像を把握する必要があるのです。DWHは、そうしたデータ活用を支援するシステムといえるでしょう。
DWH（データウェアハウス）が必要とされる理由
企業は業務を効率化するために、さまざまなシステムを採用しています。しかし、これらのシステムが部門ごとに個別に管理されているため、データが各部門に散らばって蓄積されてしまいます。この結果、データが分散して企業全体での一元管理が難しくなります。データを有効活用するためには、それぞれのシステムからデータを収集し、統合する必要がありますが、システムごとにデータの形式が異なるため、この作業には多くの労力と時間が必要です。さらに、データの量が増えるほど、その処理にも長い時間がかかります。
DWHはこういった課題を解決するシステムで、各システムから必要なデータを収集し、統一的な形式でデータを保管します。これにより、部署間のデータ連携がスムーズになり、データ活用の幅が広がります。たとえば、販売データと顧客データを組み合わせることで、顧客の購買行動を分析し、効果的なマーケティング施策を立てられます。また、在庫データと販売データを組み合わせることで、適切な在庫管理を行えるでしょう。
DWHは、こういった意思決定に必要な情報を迅速に提供する基盤なのです。経営層はDWHから得られる情報をもとに、戦略の策定や業務改善に役立てられます。
DWH（データウェアハウス）の主な機能
DWHには、大きく分けて4つの主要な機能があります。それぞれの機能について、詳しく見ていきましょう。
1．サブジェクトごとの整理
DWHではデータをサブジェクトごとに整理します。サブジェクトとは、顧客や商品、販売といった、ビジネスにおける主要なデータを指します。これまではデータが業務単位で管理されているため、部門をまたいだ分析が難しいという課題がありました。DWHではサブジェクトごとにデータを再編成することで、部門横断的な分析を可能にしています。
たとえば、顧客というサブジェクトには、顧客の属性、氏名、住所などのデータを集約します。これにより、顧客のデータが整理されて、全体像を把握しやすくなります。
2．データの統合
DWHには、異なるシステムから収集したデータを統合する機能があります。データ統合では、データの形式を揃えたり、重複データを削除したりといった作業も行われます。データの統合により、システム間のデータ連携がスムーズになり、より高度な分析が可能になるのです。
たとえば、販売管理システムと顧客管理システムでは、顧客IDの付け方が異なることがあります。DWHでは、これらのIDを対応させることで、それぞれのシステムのデータを関連づけられるようになります。
3．時系列での整理
DWHでは、データを時系列で整理・保管します。つまり、日付や時刻に基づいてデータを蓄積できるのです。時系列データがあれば、売上の推移や在庫の変動など、時間軸に沿った分析が行えます。また、過去のデータと現在のデータを比較して、過去からの変化を捉えることも可能です。長期的な意思決定を行うときは、時系列データが重要な判断材料となるでしょう。
4．データの保管
DWHは大量のデータを、長期的に保管するための基盤でもあります。通常のデータベースと異なり、DWHは時系列でデータを参照するため、一度保存したデータを更新することはありません。データを追加し続けることでデータ量が増え続けるため、DWHには拡張性が求められます。また、データの整合性を保つために、バックアップや復旧の仕組みも必要です。
DWH（データウェアハウス）と関連ツールの違い
DWHに関連するツールには、データベース、データレイク、データマート、CDP、BIなどがあります。それぞれのツールとの違いや特徴について見ていきましょう。
データベース
データベースは、データを格納・管理するためのシステムです。データの整合性を保つために、データの追加・更新・削除を確実に行うことが求められます。それに対してDWHは分析を目的としているため、分析しやすいよう整理したデータを保管するという違いがあります。また、データベースが最新の情報を保管するのに対して、DWHは長期間にわたるデータを保管しているという点で異なります。
データレイク
データレイクは、構造化データと非構造化データを一元的に格納する仕組みです。SNSの投稿内容やセンサーデータなど、多様なデータを保管できるのが特徴です。データレイクに保管されたデータは、必要に応じて加工・分析されます。しかし、DWHは事前に定義された形式でデータを保管するため、保管前にデータ加工が必要です。
データマート
データマートは、特定の部門や業務に特化した、小規模なDWHのことを指します。データマートは、DWHから必要なデータを抽出して構築されます。全社的な分析を行うためにはDWHが適していますが、部門単位の分析にはデータマートの方が適しているケースがあります。データマートを活用することで、部門ごとのデータ活用を促進できます。
CDP
CDPはCustomer Data Platform（カスタマーデータプラットフォーム）の略称で、顧客に関するデータを収集、統合・管理、分析するシステムのことです。DWHが社内のさまざまなデータを幅広く扱うのに対し、CDPは顧客データに特化しているという違いがあります。CDPはマーケティング施策との連動を重視しているため、リアルタイム性が求められる傾向にあります。
BI
BIは、Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）の略称で、企業内のデータを分析し、意思決定を支援するための仕組みを指します。オンプレミスはカスタマイズの自由度が高いメリットがある一方で、初期費用が高くなる傾向にあります。DWHが保管・統合したデータをBIでグラフなどの形で可視化することで、ビジネスにおける意思決定をしやすくするのです。BIツールを活用することで、DWHに蓄積されたデータをビジネスに活かしやすくなるでしょう。
DWHの選定ポイント
DWHを導入する際には、自社のニーズに合ったシステムを選ぶことが重要です。ここでは、DWHを選定する際のポイントを4つ紹介します。
1．サービス提供形態
DWHのサービス提供形態には、オンプレミスとクラウドの2種類があります。オンプレミスは自社でハードウェアを用意してシステムを構築する方式で、クラウドはベンダーが用意したシステムを利用する方式です。オンプレミスはカスタマイズの自由度が高いというメリットがあるものの、初期費用が高くなりがちです。クラウドはオンプレミスほどのカスタマイズはできないものの、初期コストを抑え、システムの運用・保守をベンダーに任せられるのがメリットです。
2．処理速度、拡張性などの機能
DWHに求められる機能は、企業によって異なります。たとえば、大量のデータを扱う企業では処理速度と拡張性が重視されますが、リアルタイム分析を重視する企業ではデータの更新頻度が重視されるでしょう。また、データ量の増加に伴って、システムを拡張できるかどうかも重要なポイントです。将来的なデータ量の増加を見込んで、拡張性の高いシステムを選ぶことをおすすめします。
3．ユーザーインターフェースの柔軟性
データ分析のための基盤となるシステムのため、DWHはユーザーが使いやすいUIを備えていることも重要なポイントです。SQLなどでデータ分析ができるシステムや、GUIベースのツールを提供しているシステムもあります。利用するユーザーのスキルに合わせて、適切なインターフェースを選ぶ必要があるでしょう。また、複数のユーザーが同時にアクセスする場合、ユーザー管理の機能も重要です。部門ごとにデータへのアクセス権限を設定できるシステムを選ぶと良いでしょう。
4．外部ツールとの連携
DWHはほかのシステムやツールと連携することで、より高度なデータ活用が可能になります。たとえば、BIツールと連携することで、データの可視化や分析の自動化ができるようになります。また、ETLツールと連携することで、データの取り込みや加工の効率化が向上します。APIを提供しているシステムであれば、ほかのシステムとのデータ連携も容易になるでしょう。
まとめ
DWHは企業に分散しているデータを一元的に管理し、分析に活用するためのシステムです。部門ごとに管理されているデータを統合することで、全社的な視点でのデータ分析を可能にします。また、DWHは長期的なデータ保管に適しているため、過去のデータを活用した分析もできるようになるでしょう。過去のデータを見ることで、いま実施すべきマーケティング施策を立案できます。
DWHはデータ活用の基盤となるシステムです。自社のデータ活用の方向性を見極めたうえで、DWHの導入を検討してみてはいかがでしょうか。ただし、DWHの導入にはコストと専門知識が必要です。自社に適したシステムを選定するには、データ活用の目的を明確にしたうえで、慎重に検討を進める必要があります。
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