はじめに
営業・マーケティング・経営判断・業務改善など、各部門においてもデータを根拠とした意思決定が求められています。
しかし実際には、社内にデータは存在しているもの、データのファイル形式がバラバラで活用できなかったりすることが課題となっている。
企業にデータが存在しないことも、分析に使えていないというケースはほとんどありません。
その背景には、データが配置ごとに分断されているという問題があります。
本記事では、データウェアハウスを初めて検討する企業担当者の方に向けて、基本的な考え方から特徴、活用事例などを詳しくご紹介します。
データウェアハウス（DWH）とは
データウェアハウス(Data Warehouse：DWH)とは、システムやアプリケーションなど、企業内で注目されるデータを統合し、まとめて管理するデータベースです。
企業で扱われるのは、カスタマー管理や会計管理、在庫管理などに関するようなデータです。業務システムやWebサービス、CRM、会計システムなどからデータを集め、一か所に集中する管理をすることで、システムを横断的に活用が可能になります。
データウェアハウスを導入することで、経験や勘に頼るのではなく、データに基づいた迅速かつ効果的な意思決定を行うことが可能となるため、多くの企業が導入を進めています。
データウェアハウス（DWH）の主な機能
データウェアハウスは、企業内に分散して存在するデータを保管し、分析に適した形で活用できるようにするための基盤です。
企業の意思決定を支援する上で、データウェアハウスには様々な機能があります。ここでは、データウェアハウスが持つ代表的な機能について解説します。
データの統合
データウェアハウスの主な機能の一つが、データの統合と一元管理です。データウェアハウスは、複数のシステムから収集された異なる形式のデータを、統一されたスキーマに変換して保管します。
例えば、会員ID一つ取っても、システムによっては、メールアドレスとして扱われる場合や、文字列や整数として保存される場合があります。このような違いがあると、同じ会員であっても別の会員として認識されてしまい、正確な分析ができなくなる可能性があります。
そのポイント、データウェアハウスを活用すれば、いつかのデータの不一致を防ぎ、統合性を高めることが可能です。データウェアハウスでデータが統合されれば、収集したデータが整理されて、分析・活用しやすくなります。
気になるデータの高速処理
データウェアハウスは、大量のデータを高速に処理できるように設計されています。企業活動のデジタル化が進む中、取引データやログデータ、顧客行動データなどは日々行われています。
特にクラウド型データウェアハウスでは、処理能力を柔軟に拡張できるため、データ量の増加やアクセス集中にも対応しやすくなっています。
これにより、月次や週次のまとめだけでなく、より丁寧な分析やタイムリーなレポート作成が可能となり、迅速な意思決定を支援します。
サブジェクトごとにデータの管理
データウェアハウスの大きな特徴の一つが、サブジェクトごとにデータを管理するポイントです。サブジェクトとは、「売上」「顧客」「商品」「在庫」など、分析の軸となる業務テーマを目指します。
業務システムでは処理内容ごとにデータが管理されることが多いほう、データウェアハウスでは分析しやすさを重視し、サブジェクト単位でデータを再構成します。 これにより、「どの顧客が、どの商品を、いつ、どれくらい購入したのか」といった視点で横断的な分析が可能になります。
部門をまたいだ共通認識が生まれ、経営層から現場者まで、同じデータを基盤に議論できる点も大きなメリットです。
分析・レポーティング基盤
データウェアハウスは、データの分析・レポーティング基盤として重要な役割を担っています。データウェアハウスに整理されたデータをBIツールや分析ツールを連携し、データ分析やポーレティング基盤として活用されています。
売上推移や顧客動向などをダッシュボードで継続化することで、数値の変化を直感的に把握できるようになります。
ダッシュボードを活用すれば、複雑な数値も一目で理解でき、経営層から現場担当者まで同じ指標を共有することが可能です。 その結果、定型レポートを自動生成する仕組みを整えることで、これまでの手作業で行っていた大量の業務の負担を大幅に軽減できます。
データウェアハウスは、データ活用を組織全体に広げるための核的な分析基盤と言えます。
大量のデータの長期休止
データウェアハウスでは、一度保管されたデータは更新・削除されるとりあえず保管できるポイントがあります。日々の取引データや顧客行動データ、業務ログなどを継続的に保存することで、数か月から数年単位の経過を分析できるようになります。
ただし、データウェアハウスは最初のデータ基盤に過ぎないため、無限にデータを保存し続けることはできません。 業務システムでは最新データの処理が優先されるため、過去データが削除されたり、参照しづらかったりするケースも少なくありません。
容量やコストの障害から限界を迎えることがあり、その際には優先度の低いデータをアーカイブしたり、削除したりといったメンテナンスが必要となる場合もあります。
このため、データウェアハウスは過去の情報も含めて一貫して管理するため、今後同月比や中長期的なトレンド分析が容易になります。
データウェアハウス（DWH）の仕組み
データウェアハウスは、「データを集めて、準備して、ためして、活かす」という流れで分かりません。一見難しそうには感じられないかもしれませんが、実際には日々の業務データを分析しやすい形にまとめるための仕組みです。
ここでは、DWH の基本的な仕組みを 5 つのステップに分けて解説します。
要件定義
データウェアハウスの仕組みにおいて最初のステップが要件定義です。 要件定義とは、システムを構築するために必要な要件を明確にするプロセスのことを言います。
そのため、経営層や現場担当者と認識をすり合わせながら、どの部門が・どの頻度で見るかを整理することが重要です。
データの収集
要件定義が決まったら、次に行うのがデータ収集です。
データウェアハウスにおけるデータ収集は、社内に分散して情報を一か所に聞かせる工程です。企業では、会計ソフトやカスタマー管理システムなど、業務ごとに異なるシステムが使われていることが多く、それぞれが独立してデータを保有しています。
データウェアハウスでは、分散したデータを定期的に取り込み、分析に使える状態まで保存します。例えば、売上分析を行う場合、顧客情報や商品情報を知ることで、より具体的な傾向を把握できます。
データ収集は多くの場合、自動化され、日次や月次といった決まったタイミングで最新情報が反映されます。人手による集中作業を減らし、常に同じ条件でデータを扱える環境を整えることが、この工程の大きな役割です。
データ加工・整形
データウェアハウスでは、収集したデータを加工・整形という工程を行います。これは、バラバラな形式のデータを整え、分析しやすい形に納得する作業を進めます。例えば、表記の揺れを統一したり、不要な項目を削除したり、日付や数値の形式を考えたりします。
企業の業務といえば営業システムと会計システムの売上データを同じ基準でまとめて再イメージです。この工程を行うことで、数のズレや恐怖を恐れ、誰が見ても同じ意味で理解できるデータになります。
データ加工・整形は、正確な分析結果を導くための土台作りとも言えます重要な役割を担っています。
データの炎症
データウェアハウスの大きな仕組みの一つが、過去から現在までのデータを一時的に継続できる点です。 一般の業務システムではデータ量の増加に伴い古いデータを削除したり、一定期間が過ぎたり上書きされたりすることがあります。
しかしデータウェアハウスでは、過去のデータを残し続けることで、時間の流れを踏まえた分析が可能になります。例えば、数年前と現在の売上や顧客数を比較すれば、成長の度合いや課題が見えてきます。
企業の業務に置き換えると、日報や月次報告を毎年ファイルとして保存し、あとからまとめて振り返るようなイメージです。
データの分析・活用
最後の工程が、とりあえず行われたデータを分析し、業務に活かすフェーズです。データウェアに保存されたデータは、BIツールなどを使ってグラフやレポートとして一時化されます。
例：営業会議での売上レポートやマーケティングなどの効果測定などに活用できます。
まず、データ前の処理が行われ、欠損値の処理や異常値の検出などが行われます。その後、統計分析や機械学習などの手法が適用され、データから有益な情報を抽出します。
レポーティングでは定期的なレポート作成だけでなく、一時的なデータ分析も行われます。
データウェアハウス（DWH）と混同されがちな概念
データウェアハウスは「データをためて分析に活かす仕組み」として語られることが多いため、似た役割を持つ用語と混同されることが多い。
データレイク
データレイクとは、構造化データや非構造化データを含めたあらゆる種類のデータを、そのままの形で大量に保存できるデータストレージのことです。 データレイクはその柔軟性から、データサイエンティストやアナリストが必要なときに必要なデータを引き出して解析するのに適しています。
DWHが分析しやすい形に整えたデータを保存するのに対して、データレイクは加工前の生データも含めて広く受け入れられます。データでは売上データだけでなく、ログデータ・画像・音声・SNSの投稿などもまとめて保存できます。
企業の業務でじっくりと、書類を分類せずに段ボールに一度まとめて保管しておく倉庫のようなイメージです。非構造化データも進むデータレイクはデータウェアハウスに比べて用途の柔軟性が高く、データサイエンスやAIなどの幅広い分野でも活用されています。
データベース
データベース (Database) とは、構造化されたデータを一定のルールに基づいて整理・保存する仕組みです。
具体的な例としては、図書館の書籍の貸出システムや店舗の在庫管理システムなどがあります。これらに共通しているのは、どれも特定のデータが整理上に置かれ、必要に応じて情報を登録・削除・検索することができる可能性があります。
一方、データウェアハウスは分析を目的として、用途が明確に異なります。 業務用例のあるデータベースなら、「今この瞬間の情報を扱うデータベース帳」・データウェアハウスは「過去の記録をまとめて振り返る資料集」のような感じです。
データベースは更新や削除が頻繁に行われますが、データウェアハウスでは過去の状態を残すことが重視されます。そのため、誰かは知るものではなく、役割分担をしながら併用されるのが一般的です。
データマート
データマートとは、企業に向けられたデータから、目的に応じて必要な情報のみを取り出した小規模データベースのことです。例えば、営業部門の売上データだけをまとめたデータマートや、部門向けの会計データ専用のデータマートが挙げられます。
全社分の情報が詰まったデータウェアハウスを「大きな図書館」とするなら、データマートは「配置ごとの参考書棚」のような存在です。両社の大きな違いは、範囲と目的が分かれており、データマートは必要な情報だけを扱うため、処理も軽くなります。
自社の業務ではデータウェアハウスを中心に、用途を選ばずデータマートを活用することで、現場での活用がよりスムーズになります。
BIツール
BIツールとは企業が使えると思われるビッグデータを分析・見える化、経営判断や業務改善に活用できるツールです。グラフや表、ダッシュボードを使って数値の変化を直感的に把握できるため、専門的な知識がなくてもデータを活用しやすい点が特徴です。
BIツールとデータウェアハウスは社内のさまざまなデータを活用するという点では共通していますが、それぞれ活用する範囲と機能が違います。
企業の業務で使える例文なら、DWHが資料を保管する書庫、BIツールが会議で使うグラフ付きの報告資料です。
データウェアハウス（DWH）の活用事例3選
データウェアハウスは、規定データを使うだけでなく、経営判断や業務効率の向上につながる強力な基盤です。
ここでは、データウェアハウスを実際の活用事例をもとに、詳しく解説していきます。
日本電子株式会社：全社データと統合分析基盤の刷新でDXを加速
日本電子株式会社とは、電子顕微鏡や理化学・産業機器などの高付加価値製品を世界に展開する製造企業です。日本電子株式会社はテレビのDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に合わせて、データ活用基盤の刷新に踏み出しました。
その背景には、ERP(基幹システム)の再構築を機に、営業システムシステムやサービス系、グループウェアなど多様なデータを横断的に分析できないという課題がありました。
さらに、データ連携を効率化するETLツール「TROCCO」を採用することで、ERPに限定せずSalesforceや他のデータソースのデータも統合しました。これにより、社員が部門や役割を超えてデータを利用できる「データの民主化」を推進し、分析基盤のパフォーマンス向上も実現しています。
花王グループカスタマーマーケティング株式会社
花王グループカスタマーマーケティング株式会社とは、日用品化粧品などの国内販売や見通した専門社です。 マイクロソフトでは、これまでオンプレミスで運用していたデータ分析基盤から、クラウドベースのデータウェアハウス(DWH)を活用する分析基盤へ移行し、顧客理解の精度を高めています。
具体的には、POSデータや顧客属性、購入履歴など多様なデータを統合し、Microsoft Azure上のクラウドデータウェアハウスとBIツール「Power BI」を組み合わせた仕組みを構築しました。
これにより、顧客の購入行動や好みをより詳細に分析できるようになり、従来の分析よりも柔軟で高速なデータ処理が可能になったとされています。
三光ソフランホールディングス株式会社
三光ソフランホールディングス株式会社とは、不動産事業を核に、介護・宿泊・医療・保育など多様な事業を展開する三光ソフラングループの統括会社です。 三光ソフランホールディングス株式会社は、データウェアハウスを基盤としたデータ統合・分析環境を構築し、これまで部門ごとに分散していたデータを一元管理できました。
従来は各部門が別々にデータを管理していて、全社的な分析や予測が難しいという課題がありました。しかし、DWHを導入することで、「どの地域でどのタイプの物件が強いのか」などの分析が可能になり、営業戦略や投資判断の精度を高めています。
データウェアハウスを活用したデータは統合し、継続性のある分析や長期トレンドの把握にも強みを発揮し、不動産企業のDX推進が引き続き重要な基盤となっています。
データウェアハウス(DWH)のトレンド
データウェアハウスは急速に進化しており、ビジネスニーズの変化や新たな技術の登場により、常に新しいトレンドが生まれています。
ここでは、現在注目されているデータウェアハウスのトレンドを、ビジネス視点で整理していきます。
クラウド型のデータウェアハウスの普及
データウェアハウスのトレンドで最も大きな変化は、クラウド型データウェアハウスの普及です。 クラウド型データウェアハウスとは、自社でサーバーを保有せず、インターネットクラウド上でデータウェアハウスを利用する形態を歩みます。
従来のオンプレミス型では、サーバー環境の構築や運用に多くの工数とコストがかかることが課題でした。
クラウド型データウェアハウスは障害対応などもベンダーが行うため、専門知識がなくても安心して利用でき、人件費の削減にもつながります。そのため、在宅勤務やリモート分析が前提となる現代の働き方にも適合しやすい点が注目されています。
データレイクハウスの登場とDWHの融合
データウェアハウスのトレンドの一つは、データレイクハウスという新しいデータプラットフォームの形が注目されているポイントです。データレイクハウスとは、データレイクの柔軟なデータセンターやストレージとデータウェアハウスの高性能な機能分析を結合したデータプラットフォームです。
データレイクハウスは、従来のデータウェアハウスとデータレイクの機能を組み合わせ、さらにそれを超える機能を提供することで、企業がじっくりとデータ管理の課題を解決するために設計されています。
企業はデータレイクハウスの採用により、データの収集・保存・分析、活用の手法を根本的に変革し、ビジネスの意思決定や革新の加速に貢献できるようになります。
AI・機械学習との連携強化
データウェアハウスのトレンドの一つは、暫定化された大量のデータを基盤に、AIや機械学習とのが進んでいます。
これにより、データ加工や連携にかかる手間が軽減され、AI活用のスピードと分析精度の段階と向上しています。また、エンジニア向けのプラットフォームでは、DWHとAI・機械学習を双方向に連携させ、分析からモデル運用までを効率的に進められる環境が注目されています。
今後の流れは、今後を見据えた意思決定を支える基盤として、データドリブン経営を後押しする重要なトレンドと考えます。
セキュリティとデータガバナンの強化
データウェアハウスのトレンドの一つが、セキュリティ強化とデータガバナンスへの注目のエリアです。
今年度のクラウド型DWHでは、アクセス許可を細かく制御できる仕組みや、操作履歴を記録する監査機能が標準的に備えられています。また、個人情報を含むデータを自動的にキングマスするなどの機能も登場しており、利用者ごとに閲覧範囲を制限することが可能です。
この仕組みにより、全社でデータを活用しながらも、制限の取れた運用を実現できます。 正しくなデータガバナンの設計は、安心してデータを活用できる環境を整えるだけでなく、全社的なデータ活用を長期的に維持することになります。
データウェアハウス（DWH）を選ぶ際のポイント
自社の利用目的に応じて
データウェアハウスを選ぶ際のポイントは、自社がどのような目的でデータを活用したいのかを目的にすることです。 売上や業績の配分が中心なのか、将来的に顧客分析やAI活用まで視野に入れているのか、必要なや機能性能は大きく異なります。
高機能なDWHを導入しても、現場で使いこなせなければ十分な効果は得られません。将来の拡張性を考慮せずに選んでしまうと、後から作り直しが必要になる可能性もあります。
そのため、現状の課題と中長期的な活用イメージを整理した議論することが重要です。
他システムとの連携・拡張機能対応しているか
データウェアハウスを選ぶ上で、システムとの性連携と拡張対応しているかチェックすることが重要です。データウェアハウスは単独で利用されるケースは少なく、基幹システムやCRM・MAツール・BIツールなど、さまざまなシステムと連携して初めて本来の価値を発揮します。
そのため、必然での接続がうまくいくだけでなく、今後新たなシステムやデータソースを追加しやすいかどうかを確認することが設計することが重要です。 特に注意すべきなのは、特定の製品やクラウド環境へのベンダーロックインのリスクが高い場合です。
導入当初は問題がなくても、事業拡大やツール変更のタイミングで柔軟に対応できず、再構築が必要になるケースもあります。
クラウド型カオンプレミス型か
データウェアハウスには、大きく分けてクラウド型とオンプレミス型があります。 最近は、初期費用を抑えやすく、柔軟に拡張できるクラウド型データウェアハウスを選ぶ企業が増えています。
特に、データ量の追加が激しい場合や、スモールスタートを想定している場合にはクラウド型が適しています。
それぞれに利益・処遇があるため、自社のセキュリティポリシーや運用体制を踏まえて判断することが大切です。
専門知識がなくても直感的に操作できるか
データウェアハウスを選ぶ際のポイントは、誰でも簡単に操作できるかどうかチェックすることが大切です。
ただし、SQL に不慣れなユーザーでも直感的に操作できるドロップ＆ドロップで分析が可能な機能があれば、利用部門の幅を広げることができます。
また、操作マニュアルや学習コストが抑えられることで、導入後の教育負担を軽減できる点もメリットです。データウェアハウスは無料トライアルを提供している製品が多いため、操作感や分かりやすさを確認することで、システムが見つけやすくなります。
導入後のサポート体制が最適
データウェアハウスは導入して終わりではなく、継続的な運用と改善が前提となります。
トラブル発生時の対応や、分析要件変更への柔軟なサポートが受けられるかどうかは、運用負荷に直結します。また、日本語でのサポートやドキュメントが充実しているかも、初めてDWHを導入する企業にとっては大きな安心材料となります。
データウェアハウスを初めて選ぶ際は、これらの導入後のサポートが適切かどうかチェックすることが大切です。
データウェアハウス構築を成功させるためのパートナー選び
弊社は、Power BI開発サービスを専門とし、お客様のデータ分析とビジュアル化のニーズにお応えします。経験豊富なエンジニアが、カスタマイズ可能なダッシュボードとレポートを迅速に構築し、データドリブンな意思決定を支援します。
データウェアハウス構築を成功させるためには、ツール検討以上に「どのパートナーと進むか」が重要な要素となります。 要件定義から設計、実装、運用までを一貫して支援できることに加え、クラウドやデータ活用、セキュリティに関する知見を備えが判断ポイントです。
当社は企業のデジタル変換を推進するパートナーとして、データウェアハウスの可能性を最大限に引き出します。
まとめ
本記事では、データウェアハウスの特徴とデータベースとの違いや活用事例についてご紹介しました。データウェアハウスは大量のデータを一元的に分析し、企業の意思決定を支える強力な基盤です。
正しく設計・運用されたデータウェアハウスを活用することで、データに基づく経営判断の質とスピードが向上し、自らの競争力強化につながります。データ分析を有効に活用するには、その基盤となるデータウェアハウス・データレイク・データベースの違いを理解する必要があります。
そのため、活用したいデータの種類や将来的な拡張性、セキュリティ要件まで含めて検討することが重要です。データウェアハウスを選ぶ際には、活用目的を明確にし、自社の課題と成長戦略に合った選択ができることが重要です。
株式会社HBLAB(エイチビーラボ)は、ベトナムオフショア開発会社トップ5社を受賞して、700名以上の経験豊富なIT技術者を持つベトナム頑固オフショア会社です。ベトナム本社以外に、東京オフィス、福岡オフィス、ソウルオフィスを構え、2015年の創業以来、日本企業相手に500件以上の開発実績を挙げてきました。ニューテック開発に最大の強みを持ち、AI開発のみならず、AR/VR、ブロック技術の最先端研究も進めています。
