はじめに
今年では、ビッグデータの活用やデータドリブン経営というキーワードが、あらゆる業界で語られるようになりました。企業活動では、売上データや顧客情報、Webアクセスログなど多くのデータが日々利用されています。
その中で注目されているのが、データを無視する「DWH（データウェアハウス）」と、データを分析・セキュリティ化する「BI（ビジネスインテリジェンス）」です。
この記事では、DWHとBIの違いと、導入する際のポイント・特徴・ユースケースについてそれぞれご紹介します。
DWH（データウェアハウス）とは
DWH(データウェアハウス)とは、企業内の様々なシステムからデータを監視し、時系列に沿って監視・統合データベースするものです。
例えば、営業情報や顧客データ・取引履歴などの情報を一元的に管理し、経営判断の根拠となる分析を検討します。DWH内のデータは分析しやすい形にまとめられており、BIツールをはじめとしたツールと直接連携するより、使いやすい状態で分析可能です。
DWHによって、中小企業でも、簡単にデータの保管活用や基礎を築くことができます。
BI（ビジネスインテリジェンス）とは
BI（ビジネスインテリジェンス）とは、企業が保有するさまざまなデータを収集・分析・流動化して、経営や業務効率化などに並行する手法です。最近では、クラウドサービスやAI分析と組み合わせたBIツールの活用も進んでおり、多くの企業で導入が進んでいます。
具体的な機能としては、売上や在庫の推移を瞬時に理解できるダッシュボードや、ドリルダウンなどが代表的です。これまでは専門的な統計知識を持った人しかいなかったデータ分析を、現場の担当者がマウス操作だけで直感的にわかるようになります。
DWHとBIの違いを比較
DWHはデータを一時・管理する「データ基盤」、BIはそのデータを分析・静か化して意思決定に活用する「分析ツール」です。DWH(データウェアハウス)とBIは、どちらも特徴的なデータ活用に関わる仕組みですが、役割が異なります。
| DWH(データウェアハウス) | BI(ビジネスインテリジェンス) | |
| 主な役割 | データの統合・基盤・分析用基板 | データの戦略化、分析・レポート |
| 主な機能 | データ統合、抽出・加工・書き込み(ETL) | ダッシュボード、グラフ化、レポーティング |
| 操作性 | SQLなどの専門知識が必要な場合が多い | 直感でGUI（マウス操作）が中心 |
| データの状態 | 過去～現在までの構造化データ | グラフ化され解釈されたデータ |
| 処理の方向性 | バックエンド
(データ保管庫) |
フロントエンド閲覧・分析 |
| 代表的な製品 | 雪の結晶
BigQuery 赤方偏移 |
タブロー
Power BI ルッカー |
| セキュリティ性 | ・IP制限
・行・列レベルの暗号化 ・データストア全体の暗号化 ・論理アクセス制御、 ・監査ログ |
・ユーザー別権限設定
・データダウンロード制限 ・レポートと行/列谷のアクセス権限 ・ダッシュボード共有設定 ユーザーごとの機能制限 |
操作性の違い
DWHとBIは役割が異なるため、操作性に大きな違いがあります。DWHは専門知識を持つエンジニア向けのシステムであり、BIは一般のビジネスユーザーでも直感的に操作できるツールとして設計されています。
DWHは、データの抽出や加工にはSQLの専門知識が必要になることが一般的です。主にデータエンジニアやシステム担当者が操作し、データの構造設計やデータ管理を行います。
一方、BIツールはDWHにグラフやダッシュボードを使ってデータを直感的に確認できる点が特徴です。多くのBIツールではライド＆ドロップ操作やフィルター機能などが用意されており、専門的なプログラミング知識がなくてもデータ分析を行うことができます。
どちらを無駄にすることで、企業はデータの管理と活用を効率的に実現します。
データの扱い方：暫定と暫定化
DWH（データウェアハウス）とBI（ビジネスインテリジェンス）の大きな違いの一つは、データの扱い方です。DWHは社内のシステムから分散されたデータを収集し、年間を控えめに履歴データを「時系列」 で保持することに特化しています。
具体的には、店舗売上高で「3年前の春物がこの時期ではどうだった」という過去との比較ができるよう、すべての変更履歴を気にすることが可能です。
一方、BIは、DWHに一時的に注目された過去のデータと、売上の数値を組み合わせてデータを継続していることに優れています。
DWHはデータの「深さ」と「量」を支え、BIはデータの「使いやすさ」と「スピード」を支えるという、相互補完の関係にあります。
IT部門による「管理」かによる現場の「利用」か
DWHとBIの大きな違いは、利用者の層も大きく異なる点です。DWHは、システム全体の設計やデータの整合性を管理する必要があるため、主なユーザーはデータエンジニアやIT部門の担当者になります。
業務領域ではSQLなどのデータ抽出作業、システムの安定稼働を支えるバックエンドの専門領域です。これに対し、BIは「ビジネスの最前線にいる人々」が主なユーザーです。
特に経営者やマーケティング担当・営業マンなど、専門的なプログラミング知識がなくても、マウス操作（GUI）だけで必要な情報を引き出すように設計されています。BIツールは、IT部門にレポート作成を依頼する手間を省き、現場の人間が自ら「サービス」で分析を行える環境を提供します。
採用後の成果：情報の「信頼性」か「決断の速さ」か
DWHとBIの違いの一つは、ツールの導入後によって得られる成果の質に違いがあります。DWHを導入する特徴は、社内のデータに「継続性」と「信頼性」が生まれることです。
配備ごとに分散された数値を見て議論するのではなく、全てが唯一の正しいデータを参照できる基盤が整っています。
これまで数日かけて集中していたレポートが数秒で表示されるようになれば、市場の変化に即座に対応できるようになります。
経営層や現場担当者が真剣にデータを確認できることで、迅速な判断や改善の実行につながります。
セキュリティ性の違い
DWH(データウェアハウス)は、複数のソースから統合されたデータが含まれるため、セキュリティ要件がさらに重要です。
DWHから顧客データが情報漏洩に遭うと、企業に関しては、社会的信用の喪失を考える必要があります。そのため、DWHではアクセス権の侵害な管理やデータ暗号化など、データの本質を安全に保護するための仕組みを整えることが大切です。
次に、ダッシュボード共有でユーザーごとの閲覧制限の設定などを行い、正しい範囲でデータを活用できます。
自社でお互いのツールを使用する場合は、機密データを守るために役職ごとにそれぞれに適したセキュリティ対策を実施することが重要です。
DWHをBIで活用するまでの流れ
自社でデータ活用を成功させるためには、ただツールを導入するだけでなく、正しいプロセスでデータを流す必要があります。バラバラの場所にあるデータが、経営判断に賢い知恵になるまでには、大きく分けて5つのステップが存在します。
では、DWH のデータを BI で活用するまでには、どのような流れがありますのでよろしくお願いします。ここでは、一般的なデータ活用のプロセスを順を追って解説します。
目的を明確化する
DWHをBIで活用するまでの流れは、まずはデータを使って「何を解決したいのか」というゴールの設定をすることです。
例：「ECサイトの売上減少の減少を分析し、在庫配置を最適化して配送コストを削減する」といった具体的なKPIを定めましょう。目的が明確になったら、どのシステムからどのようなデータを抽出するべきか、BIでどのグラフを表示すべきかという継続の設計図が勝手に決めます。
「何を分析して、どんなアクションにもつながりたいか」を現場の者とコミュニケーションをとることが大切です。
データソースの特定
ゴールを設定したら、次はその分析に必要なデータが社内のどこにあるのかを決めます。社内では基幹システム、顧客管理ツール(CRM)、営業支援システム(SFA)、あるいは現場が管理しているExcelファイルやSNSのログなど、データはそこに散在しています。
これらの「データソース」から必要な項目を特定し、抽出する作業を行います。この際、データの形式や更新頻度がシステムごとに異なるため、どのように連携させるかの設計が重要です。
すべてのデータを一度に集めようとせず、まずは目的にすぐ作るためのデータセットから事前にするのが大切です。また、外部のクラウドサービスからデータを取得する場合は、API連携の重要性なども事前に確認しておく必要があります。
データの収集
データの所在を特定した後は、それらを分析基盤として取り込む収集のプロセスに任せます。データ収集は、社内外のデータベースを分散したから、BIツールを用いてデータを抽出し、分析しやすい形で継続するプロセスです。
データの収集にはそれぞれの接続先に合わせた適切な手法が求められます。例えば、日時で更新するデータなのか、臨時で取得する必要があるのかどうか、収集方法は異なります。
データベースとの連携面や、APIでの活用方法がシステムごとに異なる場合も多いため、後の統合や分析を考慮して整理しながら収集することが大切です。
データの加工
データの収集が終わったら、次はデータの加工を行います。抽出したデータは、そのままでは分析に使えないことがほとんどです。
これらの不備を修正し、単位を統一する作業を「データクレンジング」と呼びます。この工程は全工程の中で最も地味で時間がかかりますが、限り重要です。もし汚いデータを入力すれば、BIから出力される結果も汚いもの(ガベージ)になってしまう「Garbage In、Garbage Out」の法則があるからです。
重複データの削除や欠損値の補完を丁寧に行い、データの「純度」を高めることで、初めて信頼に足る分析基盤としての価値が生まれます。
DWHへの説明
クレンジングされたデータは、分析専用の基盤であるDWH(データウェアハウス)へと移行されます。DWHの大きな役割は、バラバラだったデータを統合し、数年履歴を時系列で保存することです。
これにより、単一のシステムでは不可能だった広告費と売上の相関関係といった横断的な分析が可能になります。 従来は営業部はSFA、経理部では会計ソフトのものごとで、構成に異なるツールで数値を管理していたことが一般的でした。
しかし、「ここは会社全体で起きていること」を正確に認識することは困難です。 ついでに、DWHはこれらの境界線を越えてデータを「統合」し、さらに数年分の履歴を時系列で保存します。
従来の展開ごとに異なるツールで管理していたデータを時系列で正確に分析することが可能になります。
統合したデータをBIで継続化する
次のステップは、DWH に準備されたデータを BI ツールを使って「見える化」することです。複雑な数値の羅列を折れ線グラフやヒートマップに変換し、「直感的に状況が把握できるダッシュボード」を作成します。
ここ重要なのは、規定データを並べることではなく、異常値や予兆に気づきやすいデザインにすることです。 暫定化されたデータを見て、「なぜ先月はこの地域の売上急落したのか？」という問いが生まれたら、データを深掘りして真の原因を突き止めます。
ユーザーが自分で条件を変えながら状況を深掘りでき、日々の会議業務の中で自然にデータを使える環境が整っていきます。
DWHとBIを活用したデータ分析のユースケース3選
DWHはBIを大事にすることで、これまでのところ見れなかったビジネスの課題が反省します。 実際に企業でDWHにBIを導入してどのように活用しているのか気になる方が多いはずです。
ここでは、初めて導入を検討される企業様がイメージしやすいよう、代表的な３つのユースケースをご紹介します。それぞれの事例では、散在していたデータをDWHで統合し、BIで視覚的に分析することで、具体的なアクションが続いています。
EC業界におけるデジタルメディア事業での活用
株式会社キュービックでは、Amazon RedshiftとTROCCOⓇを用いてデータ分析基盤をリニューアルし、業界改善に成功しました。業務では、想定な集客データと成果データの紐づけにDWHとBIを活用しています。
従来の業務では、データソースから手動でデータをダウンロードし、事業基幹システムに手動でインポートする手間がかかり、売上データの毎日確認が手作業で行われていました。
Amazon RedShiftとTROCCOⓇの導入により、データ運用の工数が40%削減、システムの保守運用に関わる工数が70%削減される見通しが立っています。EC業界では、企業でTROCCOⓇをHUBにしてデータを統合管理する体制が整って、経営の意思決定がスピーディになることが期待されています。
製造業における歩留まり改善と設備の予兆検知
製造現場では、工場内のIoT機器から大量のデータをDWHに分けて、隠したデータをBIツールで暫定化する手法が取り組んでいます。従来、現場の歩留まりの低下や製品の欠陥は、発生した後に原因を究明する事が中心でした。
しかし、DWHによって製造ラインの各工程から出力される温度・振動といったセンサーデータと、基幹システムの生産実績を一元管理することで、異常発生のメカニズムを多角的に解析する可能性がある。
例えば、特定の機械の振動数がわずかに上昇し始めた際に、それが過去の故障直前のパターンと一致していれば、異常が発生する前にアラートを出す予兆が実現します。
営業部門における成約率の最適化
ビジネス活動におけるDWH(データウェアハウス)とBIツールの活用は、コンバージョン率向上に直結する強力な戦略です。DWHを導入してからは、リード(約束客)獲得から商談開始・そして最終受注的なことに続くまでのパイプラインを、全社横断で即時化できるようになりました。
顧客への訪問状況や売上情報などをDWHに保管しつつ、BIツールでダッシュボード化することで、当面の目標への進捗を確認できるようになります。
特に最近では、営業DXとして営業活動におけるシステム・データの活用もつつあります。限られた人材で効率的にチーム営業活動を進めるためにも、データの永続化による内・部内での情報共有は有効です。
DWHとBIを導入する際のポイント
DWHとBIを初めて導入し、社内のデータ活用を成功させるためには、ツールのスペック以上に導入前の準備が成否を分けます。高機能なシステムを揃えても、中身のデータが整っていなかったり、実際の業務の効率が落ちたりするなど、逆効果になることもあります。
データ活用の失敗を予防し、成果につなげるためには、事前の準備と戦略が非常に重要です。ここでは、DWHとBIを導入する際のポイントについて具体的なポイントを詳しくご紹介します。
意思決定の目的を明確にする
DWHとBIを導入する際は、明確なビジョンやゴールが重要になってきます。 データ活用を始める前に、まずは取り組むべきは、データを使って「誰が、どのような課題を解決したいのか」という目的の言語化です。
例：「営業部門の成約率を5%以上したい」のような具体的なKPIを決めることも一つに挙げられます。
目的が明確のままでないならば、BIでどの指標を示すべきかの判断基準が定まらず、期待する成果が得られない可能性が高くなります。そのため、まずはゴールを設定して、したがってデータ収集・分析することが大切です。
まずは解決したい課題を1絞り込むことで、プロジェクトの迷走を防ぎ、関係者の意識を統一できます。
データガバナンスと管理体制を整備する
DWHとBIを導入した後に一時するのが、データの定義や管理ルールを決めるデータガバナンスの構築が懸案です。社内でBIに表示されている筋が、現場の手元の数字と合わないという事態が一度でも起きて、ユーザー層は一時的に失われ、システムは使われなくなります。
これを防ぐためには、データの定義や管理ルールを決めるデータガバナンスの構築が保留です。具体的には、売上の定義を全社で統一する、不備を見つけた際の報告フローを決定するような運用ルールを決めます。
また、現場のユーザーが自主的に計算ロジックを変更できないように閲覧・編集権を正しく設定することも重要です。自社でシステムにおける管理体制を整えることで、信頼性の高いデータをもとに分析を楽しむようになり、DWHやBIの活用効果をより高めることができます。
従業員が操作しやすいツールかどうか重視する
DWHとBIを導入する際、従業員にとって操作しやすいツールかどうかという観点ではあります。自社で操作が複雑なツールを導入してしまうと、データ分析が限られた担当者にしか使えず、データ活用が社内で頻繁に困難になる可能性があります。
そのため、グラフ作成やダッシュボードの閲覧などを簡単に選ぶツールを選ぶことが重要です。ミュージックのBIツールには、専門的なプログラミング知識がなくても分析できる機能が多々あることが多く、現場の担当者でも使いやすい環境を整えられます。
従業員が日常データを確認しやすくなることで、業務の状況を把握でき、データを活用した意思決定の推進につながります。
独自に必要な機能や拡張性があるか
自社に最適なデータを活用していくためには、将来的なビジネスの成長に耐えうる「拡張性」を備えて確認することが大切です。 企業によって扱うデータの種類や分析の目的は異なるため、すべての企業にとって最適なツールが同じとは限りません。
例えば、売上分析を重視する企業もあれば、顧客データマーケティングやデータの分析を重視する企業もその一つです。初期段階では十分に優れた機能でも、将来的に不足するケースも考えられます。
そのため、どのようなデータを扱うか、どのような分析をしたいのかを事前に整理しておくことが大切です。自社の現状だけでなく将来の活用も見据えてツールを選ぶことが、導入を成功させるための重要なポイントと考えます。
セキュリティ対策を十分に行う整備
DWHとBIを導入する際には、データ活用を進めるだけでなく、適切なセキュリティ対策を整備することが重要です。DWHは企業内の顧客情報や売上データなどを扱うため、不正アクセスや情報漏洩が発生するリスクがあります。
情報漏洩が発生しないように、事前セキュリティ対策についての講習や周知を徹底することが必要です。具体的には、ユーザーごとのアクセス権を細かく設定し、必要な人だけが必要なデータにアクセスできるように管理することが基本となります。
BIツールでデータを共有する場合は、ダッシュボードの閲覧範囲や共有設定を正しく管理することが重要です。
DWH・BI導入を成功させるためのパートナー選び
DWHやBIの導入は、ツールを購入してインストールすれば完了というわけではありません。現場が使いやすい設計には、高い技術力とビジネスへの深い理解が求められます。
HBLABは、ベトナムと日本を拠点に、DWH・BIを含むデータ活用基盤の構築と業務システム開発を多数支援してきた開発パートナーです。ベトナムの優秀なエンジニア資源と日本の高いビジネス基準を融合させ、DWHの構築からBIツールの導入・活用までを一気通貫でサポートします。
「何から手を付ければ大丈夫かわからない」という初期段階から、実際の運用を見据えた高度な連携データまで、HBLABは貴社のデータドリブン経営の実現に向けた最短ルートを引き続き進めます。
まとめ
本記事では、DWHとBIの違いと、導入する際のポイントとユースケースなどについて詳しくご紹介してきました。DWHは企業内のさまざまなデータを統合・視覚化するためのデータ基盤であり、BIはそのデータを分析・分割して意思決定に活用するための仕組みです。
DWHとBIを効果的に活用するためには、データ活用の目的を明確にすることや、データガバナンスの整備、使いやすいツールの検討を行うことも重要です。 さらに、専門的な知識が求められる場合は、実績のあるITパートナーと連携することで、導入や運用をスムーズに進めることができます。
今年は、ビッグデータやDXの推進により、企業がデータを活用する重要性がございます。
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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、ブロックチェーン技術の最先端研究も進めています。
