経営やマーケティングにおけるデータ活用について調査する中で、「DWH」という用語の意味が気になった方も多いのではないでしょうか。

この記事ではDWHの概要や導入のメリット、DWHが活用される場面、主要なDWHツールについて解説します。DWHとは何かについて理解し、社内での活用を検討したい方はぜひ参考にしてください。

DWH（データウェアハウス）とは？

DWHとは「データウェアハウス（Data Warehouse）」の略語で、直訳ではデータの倉庫という意味を持つ用語です。

DWHには企業などの組織が取り扱う大量のデータが保存されます。データを保存するためのシステムがDWHと呼ばれるための定義は次の通りです。

保存されたデータの削除や上書きをしない

DWHに保存されたデータは、基本的に削除や上書きによる更新が行われません。データの削除を行う場合であっても、削除した履歴を残す形で運用されることがDWHの特徴です。

データが時系列で保存される

DWHには、組織が取り扱うデータが時系列に沿って保存されます。DWHに保存されたデータは、必要に応じて過去の分にさかのぼって参照することが可能です。

複数のデータが統合され、サブジェクト別に整理される

DWHには内容や形式の異なる複数のデータが統合されます。経理やマーケティング、商品企画、営業など複数の部門が扱うデータがサブジェクト別にまとめて保存されている点がDWHの特徴です。

DWHのメリット

大量のデータを管理できるDWHには、次のようなメリットがあります。

社内における情報共有が効率化できる

DWHにはフォーマットが異なるデータを格納できるため、複数部門の情報を1ヶ所に統合し、効率的な情報共有が可能です。

膨大なデータをスピーディに分析できる

DWHはデータを高速に処理できるシステムのため、膨大なデータをスピーディに分析可能な点がメリットとなっています。

長期的なデータを業績向上に活用できる

DWHのデータは過去の分まで参照できるため、長期的に収集したデータを業績向上に活用することが可能です。

DWH導入時の注意点

社内でDWHを導入する際の注意点として、次の3つが挙げられます。

分析対象のデータ自体が蓄積されていない場合は効果が少ない

事業を開始してからの期間や事業規模によっては、DWHで分析対象となるデータが蓄積されていないことが一般的です。DWHに保存するデータ数が不十分な場合、導入による効果が少ない点に注意しましょう。

導入の目的や運用体制を整備する必要がある

DWHを導入する際は、保存したデータを何のために活用するかをあらかじめ決めておくことが重要です。また、DWHへのデータ保存や管理を行う担当者や利用時のフローなど、運用体制を整備したうえで導入する必要があります。

DWHの運用コストと得られるメリットのバランスを吟味する

一般的に、DWHは導入時や運用にコストがかかる有料のシステムです。そのため、DWHの利用にかかるコストと、DWHによって得られる経済的なメリットを考慮したうえで、導入可否を検討する必要があります。

DWHと似たツールとの違い

DB（データベース）やBI（ビジネスインテリジェンス）などの用語は、DWHと利用シーンが似ているため混同されやすい傾向です。ただし、各ツールは機能や役割が異なるため、違いを正しく理解する必要があります。

DWHと似たツールとの違いは次の通りです。

DBとの違い

データを保存するためのシステムはDBと総称されます。そのため、DWHはDBの一種と捉えることが可能です。

一般的なDBとDWHの違いとして次の点が挙げられます。

データ容量

一般的なDBと比べて、DWHは保存できるデータ容量が大きい傾向です。

データの保存期間

一般的なDBでは、保存されたデータの削除や上書きが行われます。一方、DWHに格納されたデータは削除や上書きをされず、長期的に保存される点がDBとの違いです。

データの保存形式

一般的なDBでは、データの保存形式に制限があります。そのため、形式の異なるデータを保存する場合、複数のDBが必要です。一方、DWHでは形式の異なるデータを1つに統合して保存できます。

BIとの違い

BIとは企業が保有するデータを分析し、経営に役立てるためのツールです。BIがデータの分析ツールであることに対して、DWHはデータの保存と整理を目的としたツールであることが両者の違いとなっています。

DWHに格納されたデータを、BIツールによって分析しレポートを出力するなどの使い方も可能です。

データレイクやデータマートとの違い

データレイクとは、さまざまなデータをそのままの状態で保存するシステムです。表形式となっていない、画像ファイルや動画ファイルなどもデータレイクに格納されます。データをサブジェクト別に整理したり、分析しやすい形で統合したりしない点が、DWHとデータレイクの違いです。

一方、データマートとは利用目的に応じて整理されたデータが保存されるシステムを表します。DWHは企業が扱うすべてのデータを保存することに対して、データマートは目的に合わせたデータのみを保存することが主な違いです。

DWHが活用される主な場面

DWHに保存されたデータは、ビジネスにおける様々な用途で活用されます。DWHが活用される主な場面は次の通りです。

小売店におけるPOSデータの分析

小売店のPOSシステムによって収集される販売データや顧客データは、DWHに保存することで業績の向上に活用されます。

POSシステムとDWHを連携することで、小売店のPOSに入力されたデータを効率よく管理し、スピーディな分析が可能です。季節や地域ごとのデータをDWHに蓄積すると、商品の仕入れや販売戦略の立案に活用できます。

カスタマーサポートの品質向上

顧客の購買履歴や過去のやり取りをDWHに保存することで、カスタマーサポートの品質向上が可能です。

DWHでは顧客に関する過去データが時系列に沿って整理されているため、担当者にかかわらず顧客の属性や好みが把握できます。DWHに保存されたデータをもとに顧客対応を行うことは、的確なサポート提供だけでなく、対応にかかる時間の短縮にも効果的です。

ECサイトの売上改善

ECサイトにおける取引履歴や顧客情報、アクセス解析データなどをDWHで管理すれば、売上改善に役立つ情報が得られます。

例えば、特定のユーザー層に人気の商品を分析し、購入してもらえる見込みの高いユーザーにセールスを行うなどの施策が可能です。

前回の購入から一定期間休眠状態の顧客にアプローチしたり、新たな商品を企画したりする際にもDWHが役立ちます。また、新規顧客の流入経路と購買履歴のデータを結び付けることで、広告戦略の立案も可能です。

DWHの主なツール

DWHとして活用されるツールには複数の種類があります。DWHはツールによって特徴が異なるため、自社に合ったサービスを選ぶことが重要です。最後に、DWHの主要なツールを3つ紹介します。

Oracle Exadata

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出典：Oracle公式サイト

Oracle社が提供する「Oracle Exadata」は、堅牢性や機能性に優れたDWHです。Oracleデータベースに最適化する形で開発され、従来よりも高速でデータ圧縮率の高い仕様となっています。

すでにOracleのライセンスを保有している場合は、新たにライセンスを作成することなくOracle Exadataを使用できる点がメリットです。

BigQuery

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出典：Google公式サイト

Googleが提供する「BigQuery」は、低コストから使用できるクラウド型のDWHとして人気があります。コストパフォーマンスの高さだけでなく、データの処理速度もBigQueryの特徴です。

BigQueryは導入の手間が少ないため、データベースの専門知識を持たない方でも運用できます。また、外部ツールとの連携も可能な点がBigQueryのメリットです。

Snowflake

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出典：Snowflake公式サイト

Snowflake社が提供するクラウド型DWH「Snowflake」は、データシェアリングやマルチクラウドなど柔軟な機能を持っています。

マルチクラウドとはAWSやAzureなど複数の環境で動作する仕様のことです。Snowflakeはマルチクラウドで動作するため、複数のクラウド間でデータを連携できます。

また、メンテナンスに手間や時間がかからない点や、処理が高速である点もSnowflakeのメリットです。操作画面が分かりやすいため、DWHの導入が初めての場合も無理なく運用できます。

まとめ

DWHは企業や組織が扱う様々なデータを統合し、分析しやすい形で管理できるツールです。DWHは膨大なデータを長期的に保存し、スピーディに分析できる点が特徴となっています。

DWHをBIツールとともに活用することで、経営戦略の立案や顧客対応の品質向上が可能です。ビジネスデータを分析し、日々の業務に役立てたい方はDWHの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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