はじめに 近年、企業活動のあらゆる場面でデータ活用が重要視されるようになりました。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（DWH）とは、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

はじめに 今年は、企業活動のあらゆる場面で「データ活用」が重要視されています。売上データや顧客情報だけでなく、WebアクセスログやIoTセンサー情報・Excelなどのデータは急速に増加しています。 意識的に多様なデータを一元的に、柔軟に活用するための基盤として注目されているのが「データレイク」です。 この記事では、データレイクとは何かという基礎知識から、必要性・データウェアハウスとの違い、代表的なサービス、ビジネス活用事例までをシステム的にご紹介します。 データレイクとは 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すべてのデータを、一元的に保存できる保管庫のことです。 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。 従来のデータウェアハウスは、データを整理して保存するのに対し、データレイクはそのままの形でデータを保存します。そのため、将来的にどのような分析を行って把握してデータがなくても無駄なくできます。  近年は、ビッグデータ分析やAI・機械学習の基盤として、データレイクの重要性が急速に高まっています。 データレイクはなぜ必要なのか 企業を決めるデータ環境は年々複雑化しており、従来の管理方法では対応しきれなくなっています。IDCの調査によって、世界で生成されるデータ量は2025年までに175ゼタバイトに達すると予測されており、調査対象となった多くの企業が「データ活用の遅れ」を課題として挙げています。 今後背景から、データレイクは、ビジネス環境の変化に柔軟に対応できるインフラとして堅実な選択肢を考えます。 データの多様性と革新の限界 今年は、企業内に扱われるデータは、売上や顧客情報といった構造化データだけでなく、ログデータや画像・音声・IoTセンサー情報など非構造データまでよくあります。