データウェアハウス（DWH）とは？ データベース、データレイクとの違いや、利用のメリットを解説します

データウェアハウス（Data Ware House＝DWH）は、蓄積された膨大なデータを分類・整理したデータベースのことで、経営判断や戦略立案などの意思決定を行なうための分析に用いられます。

データウェアハウスを用意しておけば、経営分析を行なおうとするたびに、社内に散在しているデータを収集する必要がなくなり、スピーディーで精度の高い意思決定が可能となります。

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データウェアハウスとは？　その概念と意義

データウェアハウス（Data Ware House）とは日本語に直訳すると「データ倉庫」を意味する言葉です。データウェアハウスの概念を最初に提唱したコンピュータサイエンティスト、ウィリアム・H・インモン氏は、その著作『Building of the Data Warehouse』に、以下のように記しています。

A data warehouse is a subject-oriented, integrated, nonvolatile, and time-variant collection of data in support of management’s decisions.
データウェアハウスは、主題志向で、統合された、変わることのない時系列のデータ集合体で、経営的な意思決定をサポートするものである

少しわかりにくい文章なので、ここでは「収益向上のための戦略立案」というケースにあてはめながら、データウェアハウスが果たす役割や特徴を説明します。

データウェアハウスの存在意義

企業内には膨大なデータが蓄積されているため、戦略立案には過去の売上推移はもちろん、人件費や仕入れにかかったコスト、打ち出した施策とその効果などのデータを集めて分析にかけなければなりません。しかしこれらのデータが社内に散在していたり、内容に重複があったり、部門ごとにデータの記録方法が違っていたりしたら、即座に分析を始めることはできません。

そこで「収益」という主題のもとに必要なデータをあらかじめ収集・整理（統合）して、すぐに分析に使えるようにしたデータベース、つまりデータウェアハウスの存在が重要となってきます。

データウェアハウスの特徴

また分析のために収集・整理したデータが後になって更新されてしまったら、正確な分析はでません。たとえばキャンペーン１日目の売上高が、キャンペーン5日目の売上高で上書きされれば、その間の推移がわからなくなってしまいます。実は3日目が悪天候で売上が大幅に落ちていたとしても、データからはその事実が見えません。

それゆえデータウェアハウスでは、1日単位、1週間単位など、一定の時間幅で保存したデータを時系列で追えるようになっていること、そしてそのデータが変わらない（更新・削除されない）ことが必須となります。

「経営的な意思決定をサポートする」というデータウェアハウスの存在意義、そして精度の高い意思決定をするために「主題志向で、統合された、変わることのない、時系列のデータ集合体」であるという特徴が、おわかりいただけたでしょうか。

なお、データウェアハウスに蓄積されたデータを分析し、グラフやレポートなどの視覚的な形式で可視化したい場合にはBIツールが必要になります。詳しく知りたい方は下記記事も参考にしてみてください。

• 無料で始めるBIツール徹底比較｜おすすめ5選と選び方のポイント
  

データベース、データレイク、データマートとの違い

データウェアハウスと似た言葉として、データベースやデータレイク、データマートなどがありますが、その違いはどこにあるのでしょうか？

データベースとデータウェアハウスの違い

ここまでデータウェアハウスは、主題志向で統合型などの特徴を持つデータベースだと説明してきましたが、一般的なデータベースとは大きな差は用途です。データベースは情報の共有・活用に利用されますが、データウェアハウスは分析のための記録として使われます。

たとえば「在庫情報をリアルタイムに共有し、生産数を調整するのに役立てる」といった場合、一般的なデータベースが用いられます。在庫データを常に最新のものに更新する必要があるからです。

一方、データウェアハウスは分析のための記録用なので、一度取り込んだデータは更新せずに記録しておくことが求められます。

• データベースとは？ 初心者にもわかりやすく解説します
  

データレイクとデータウェアハウスの違い

データレイクは、画像ファイル、音声ファイルのようにデータベース、データウェアハウスでは扱えないデータ（非構造化データ）や、保管はしているものの利用の目的が定まっていないデータなどを、そのままのかたちで一時保管しておくシステムです。必要に応じてデータレイク内のデータを、データウェアハウスで扱えるように加工し、分析材料にすることもあります。

データマートとデータウェアハウスの違い

データウェアハウスの中から、詳細分析のために特定のデータのみを抽出したものがデータマートです。「データウェアハウスの細分化版」といえばイメージがつきやすいでしょうか。たとえば収益向上の分析につかうデータウェアハウスから、営業部門のデータだけを抽出してデータマートをつくれば、営業活動を詳細に分析することが可能となります。

データウェアハウスよりも分析できる範囲は狭くなりますが、構築・分析を短期間に行なえるというメリットがあります。なおデータウェアハウスを介さずにつくられる小規模な分析用データベースを、データマートと呼ぶこともあります。

データウェアハウスの主な導入メリット

データウェアハウスを構築すれば、以下のようなメリットを得ることができます。

• 経営層による意思決定のスピード向上
• 各部門における生産性向上
• 長期的な分析が可能に

経営層による意思決定のスピード向上

先述のとおり、経営的な意思決定をサポートするのがデータウェアハウスです。経営分析に必要なデータを即座に利用できるため、迅速な意思決定が行なえ、機会損失を防げます。

各部門における生産性向上

データウェアハウスからデータマートをつくれば、各部門でも生産性向上や効率化のための分析が容易に行なえるようになります。

長期的な分析が可能に

データウェアハウスは短期的な需要を捉えるためにも役立ちますが、データを蓄積していけば、長期的な分析にも対応できるようになります。一過性のニーズや社会情勢にまどわされない、大局的な観点を持つためにも有効だということです。

• 損益分岐点とは？重要性と計算方法をわかりやすく解説
  

データウェアハウスの活用例

以下に、データウェアハウスの活用例をピックアップしました。自社で導入する際の参考にしてみてください。

• 小売業での活用例
• 製造業での活用例
• 金融業での活用例
• オンラインゲーム配信業での活用例

小売業での活用例

各店舗での商品別の販売個数、販売時刻、売上高に加え、天候や気温をはじめとする外的要因を加味して分析することで、季節にあわせた新商品の開発、仕入れ・棚出し時刻の見直しなどが可能となり、売上向上やロスの軽減につなげられます。

製造業での活用例

工場内の製造機器に取り付けたセンサーからの稼働データ、故障の履歴と原因などのデータを整理・統合して分析すれば、予防保全（故障前の点検や部品の交換）のタイミングを高い精度で把握することができるようになり、生産ラインの停止による損失を抑えられます。

• 歩留まりとは？製造業・食品加工業で重要視される理由と計算方法
  

金融業での活用例

顧客の属性、資産、取引状況、融資状況などを統合して分析することで、新たな金融商品の開発、顧客満足度の向上につなげられます。またデータをAIに学習させ、不正の疑いがある取引をリアルタイムに検出できるシステムの構築も可能となっています。

オンラインゲーム配信業での活用例

ユーザーの属性、コンテンツごとのプレイ時間、離脱タイミングなどのデータを統合して分析することで、ゲーム内容の見直しやゲーム内イベントの立案、配信する広告の内容決定に役立てられます。

データウェアハウス製品を選定する上での注意点

データウェアハウスの導入方法としては、社内で一から構築するケースのほか、製品・サービスとして提供されているものを購入・契約して導入するケースがあります。ここでは購入・契約する場合の製品選定で、特に注意すべき点を紹介します。

導入までの事前準備

多彩な分析を可能にするデータウェアハウスですが、初めて導入する際には、どれだけの規模で、どのような分析を優先的に行ないたいのかを明確にしておくべきでしょう。

その上で、各部門に散在しているデータの内容や形式、そもそも何のために利用しているデータなのか、分析に役立ちそうなデータがほかにもあるのかなど「データの棚卸」をし、何をデータウェアハウスに統合させるべきなのかを検討しておけば、製品導入後の設定が円滑に進められます。

既存システムとの連携が容易か

データを収集・統合するには、導入するデータウェアハウス製品がそれらのシステムと連携できることが重要な条件となります。場合によってはデータウェアハウスとともに、データ連携ツールの導入を検討する必要もあるでしょう。

オンプレミス型とクラウド型のどちらにするか

データウェアハウス製品には、オンプレミス型とクラウド型があります。自社に合う導入形態を選ぶ必要があります。

使いやすさ

せっかくデータが揃っていても、分析のための操作が難しかったり、結果を直感的に理解しにくかったりすれば、的確な判断を迅速に下せず、また分析結果から気づきを得るのも難しくなるでしょう。経営層や部門長のような分析を行なう当事者が簡単に扱えて、結果がわかりやすく表示される機能が搭載されているものを選ぶことをおすすめします。

まとめ

企業の競争力は経営判断にかかっています。迅速に正しい判断を下すには、過去のさまざまなデータを材料に現在を分析し、さらに将来を的確に予測する必要があります。それを可能にするために欠かせないツールとして、データウェアハウスは今後、ますます存在感を高めていくでしょう。

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