データウェアハウス（DWH）とは？概念や機能などの基本知識からトレンドまでまとめて解説

デジタル化が進む現代では、企業が保有するデータは膨大化し、複数のシステムに分散して管理されているケースが多くなっています。こうした状況のなかで注目を集めているのが、複数の基幹システムからデータを集約・分析してビジネスに活用できる「データウェアハウス」です。

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本記事では、データウェアハウスの基本概念や主な機能、データベース・データレイクとの違い、活用のメリット、最新トレンドなどを詳しく紹介します。

データウェアハウスとは、企業内外のさまざまなソースから収集した大量のデータを一か所に集約し、分析に供するために構築されたデータ管理システムです。業務アプリケーションのログやトランザクション記録など複数ソースからデータを取り込み、長期間にわたる履歴データを蓄積します。過去数年にわたる売上データの分析など、大規模なデータの検索・分析が可能なのがメリット。

一元化・統合されたデータは、BI（ビジネスインテリジェンス）などに活用され、経営判断や戦略策定の重要な材料になります。
 

ここでは、データウェアハウスと概念が似ている3つのワードについて理解を深めましょう。

• データベース
• データレイク
• BIツール
   

データベース

データベースは、日常業務で必要な情報（顧客情報、注文管理など）を保存・管理するためのシステムです。一般的には部門単位で使われ、データの保管場所が分散する傾向があります。

それに対してデータウェアハウスは、ビジネス上のデータを一か所に蓄積し、経営の意思決定に役立てることを目的としている点が大きな違いです。過去数年にわたる売上データの分析など、大規模なデータの検索・分析が可能なのがメリットといえるでしょう。データベースが「業務管理」に特化したシステムで、データウェアハウスは「分析」に特化した仕組みです。データウェアハウスは、より広範囲で活用され、戦略的な企業の意思決定を支えます。
 

データレイク

データレイクは、複数のソースからデータを収集し、元の形式のまま保存するシステムです。

データウェアハウスの場合は、分析に最適化するために取り込むデータの形式や項目を統一し、不要なデータは除外するなどの前処理を行います。データが整理された状態で格納されるため、即座にレポート作成やBI（ビジネスインテリジェンス）分析に利用しやすくなっています

一方のデータレイクでは、データを元のフォーマットのまま保存するのが大きな特徴です。エクセルデータのように決まった形式を持つ「構造化データ」だけでなく、画像や音声データ、SNSの投稿文といった形が決まっていない「非構造化データ」も、そのままの形式で保存されます。

データレイクに保存されたデータは、そのままでは分析ができませんが、顧客のインサイトや隠れたニーズの深掘りにつながるような情報が含まれています。また、機械学習の素材として活用されることもあります。

BIツール

BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）は、データウェアハウスに蓄積されたデータを可視化・分析するためのソフトウェアです。

データウェアハウスが「情報の倉庫」であるのに対して、BIツールはその倉庫から情報を取り出して可視化する「分析の道具」といえます。データウェアハウス自体はデータの保存に特化しており、分析機能は備わっていません。BIツールによって分析することで、データの価値が引き出されます。

近年はBIツールとデータウェアハウスを一体化したクラウド型サービスも登場していますが、それぞれの役割を理解したうえで使い分けることが重要です。

データウェアハウスには、一般的な業務用データベースとは異なる4つの基本的な機能が備わっています。これらは、米国の情報工学研究者ビル・インモン氏が提唱した「主題指向性」「統合性」「時系列性」「非揮発性」の4つの特性として広く知られています。それぞれわかりやすく解説します。
 

主題指向性

主題指向性とは、データを企業活動における特定の主題（テーマ）に沿って整理・集約するデータウェアハウスの特徴です。

例えば、「売上」「顧客」「商品」といった主題ごとにデータを分類・保持することで、各業務領域における分析が効率的に行えます。業務システムでは部署単位でデータが分散しやすいのに対して、データウェアハウスでは一貫した視点から横断的な分析が可能です。
 

統合性

統合性とは、異なるシステムやソースから取得したデータを一貫性のある形式に変換し、データウェアハウス内で統合する性質のことです。

例えば、日付のフォーマットやコード体系が異なるデータも、ETL（Extract、 Transform、Load）処理によって整形・標準化されます。これにより、全社で統一された定義を持った整合性のあるデータとして活用できます。
 

時系列性

時系列性は、データを時間軸で記録し、過去から現在に至るまでの履歴を蓄積できるという特性です。月次・年次の売上変化や顧客数の推移、傾向の変化などを長期にわたって分析できるのは、データウェアハウスに時系列性があるためで、ビジネス上の意思決定において、過去の状況との比較やトレンド分析を行う上で欠かせないものといえます。

詳細な履歴データが蓄積されることで、ユーザーは過去のトレンドから学びを得たり、将来の需要を予測したりといった高度な分析が行えます。
 

非揮発性

非揮発性とは、一度データウェアハウスに取り込んだデータが削除されることがなく保存される性質のことです。

一般的な業務システムでは、データが都度上書きされます。一方で、データウェアハウスでは履歴の記録が保持されるため、過去の状態の再現も可能です。非揮発性により、過去と比較しての分析や、過去にさかのぼってエラーの原因を追求できます。非揮発性は、データウェアハウス上のデータを用いた分析の信頼性を確保するうえで重要な特性です。
 

データウェアハウスの仕組みは、企業内外の多様なデータソースからデータを抽出し、整備された形で蓄積し、ユーザーに提供する「ETL」と呼ばれる一連のプロセスによって構成されています。

• 必要なデータの抽出（Extract）
• 不要なデータの除去やフォーマット統一などの変換（Transform）
• データウェアハウス本体に整理されたデータを格納（Load）

Load（格納）されたデータは、分析に適したスキーマ構造で保存されるため、売上などのデータと商品・顧客・地域・時間といった項目を関連づけ、多次元的な分析が可能になります。

さらに、セマンティックレイヤーと呼ばれる層を介し、ユーザーが「製品別売上」や「エリア別利益率」といったビジネス用語を使ってデータを参照できるようにします。

最後に、BIツールやダッシュボードを用いて、格納されたデータは経営層や業務担当者に提供されます。このような流れを経て、データウェアハウスは企業のデータ活用を支える情報基盤となります。
 

ここでは、データウェアハウスの活用例として、次の3つのシーンを紹介します。

• 顧客分析
• 生産・販売
• 経営管理・財務
   

顧客分析

データウェアハウスに顧客の購入履歴データ、Webサイトの行動ログ、カスタマーサポート記録などを統合すると、重要顧客の動向やLTV（顧客生涯価値）の分析に活用できます。

小売業を例にあげると、クレジットカードの決済情報やECサイトの閲覧履歴を集約し、コールセンターの問い合わせ記録と統合することで、顧客の購買傾向を把握できます。
 

生産・販売

製造業では、各工場の生産実績や在庫データ、販売予測や受注データをデータウェアハウスに取り込むことで、需給バランスを正確に分析できます。それによって、生産計画の最適化や在庫削減が実現できます。

実際に、データウェアハウスは多くの製造業で在庫圧縮や生産プロセスの最適に活用されており、データに基づく戦略的なマネジメントを支援しています。
 

経営管理・財務

複数の基幹システムから財務・会計データや人事データを収集してデータウェアハウスに蓄積してダッシュボードにすると、経営層はPL（損益計算書）やBS（貸借対照表）のデータをリアルタイムに確認できます。

加えて、部門別の業績指標やプロジェクト別の収支データもデータウェアハウで統一管理することで、全社横断でのパフォーマンス比較やリスク要因の洗い出しが容易になります。

データウェアハウスは、経営層の迅速な意思決定を支える役割を果たします。
 

データウェアハウスがもたらす代表的なメリットは、次の4つです。

• 適切な意思決定のサポート
• データの一貫性と正確性の担保
• 過去のデータの有効活用
• データ処理の高速化

それぞれのポイントを具体的に解説します。
 

適切な意思決定のサポート

データウェアハウスの最大の価値の一つは、データに基づく的確かつ迅速な意思決定の支援です。社内のさまざまなデータがデータウェアハウスに集約されることで、経営層や管理者は必要な情報をタイムリーに入手でき、根拠のある判断を下しやすくなります。

例えば、売上や在庫、顧客動向などの情報を横断的に参照しながらKPIをモニタリングすることで、現状を正確に把握し、迅速な対応が可能になります。

データ取得に煩わされず意思決定に集中できる環境を提供するデータウェアハウスは、データドリブンな経営の基盤となるでしょう。
 

データの一貫性と正確性の担保

データウェアハウスでは、さまざまなシステムから集められたデータが取り込み時にクレンジングやフォーマット統一され、高品質なデータとして整備されます。

全社共通の定義やコード体系が適用されるため、「顧客」などの基本的な概念についても部署間で解釈が一致し、分析の土台がそろいます。

また、データウェアハウスは参照専用のデータなので、データが意図せず改変されるリスクがなく、信頼性の高い情報源です。

こうした特徴により、社内の誰が使っても同じ結果を得ることが可能になり、一貫性のある正確なデータ活用が実現できます。
 

過去のデータの有効活用

データウェアハウスは過去のデータを長期にわたって蓄積・活用できる点が大きな特徴です。売上推移や顧客数の変化、製品別不良率の経年変化など、時間軸に沿った詳細な分析が行えます。

こうした履歴データは、将来の需要予測や過去の課題の洗い出しや、監査対応やトラブル時の原因分析に活用できます。
 

データ処理の高速化

データウェアハウスは、大量データの分析を迅速に行うために設計されたシステムであり、高速なデータ処理能力を持っています。

従来の業務データベースで同様の分析を行うと、処理負荷が高まり業務システムに悪影響を与える可能性がありましたが、データウェアハウスに分析処理を分離することでシステム全体のパフォーマンスが向上します。
 

データウェアハウスを実際に活用するには、導入目的の明確化から設計・構築・運用・分析に至るまで、段階的にプロセスを進める必要があります。

ここでは、代表的な5つのステップを解説します。

1. 目的設定
2. 要件定義・設計
3. 環境構築
4. データ抽出・加工・格納
5. データ分析・レポート作成
    

1. 目的設定

最初に、データウェアハウスの導入目的を明確にします。何を解決したいのか、どのような意思決定を支援したいのかといった目的を具体的に定義することが重要です。

経営層や業務部門、IT部門など関係者から広くヒアリングを行い、共通のゴールを共有します。例えば、「在庫最適化のための分析を可能にする」「KPIダッシュボードを作成して経営会議で活用する」など、目的を明文化しておくことで、関係者間で方向性を共有しやすくなります。
 

2. 要件定義・設計

要件定義と設計では、対象データの種類や保管期間、更新頻度、利用者のニーズなどを整理し、どのような分析を行うかを具体化します。

データ項目や指標定義の統一も重要な要素です。業務部門や経営陣など利用者が求めるビューや指標を洗い出し、業務に即したデータモデルを設計していきます。

あわせて、データウェアハウスの構成も検討します。クラウドかオンプレミスか、どのようにデータを格納し構造化するか、各データをデータウェアハウス連携する方法、BIツールとの連携方法や構成、セキュリティ要件などを明確化します。
 

3. 環境構築

設計内容にもとづいて、データウェアハウスの実際の環境を構築します。環境構築は、次の流れで進めます。

• リソースの確認
• セットアップ
• 動作テスト

まず、リソースの確認として、設計内容を実現するためのハードウェア性能やソフトウェアライセンスを洗い出し、準備します。

次に開発環境・テスト環境・本番環境のセットアップを行い、それぞれでデータウェアハウスのシステムが動作するよう初期設定を実施し、データモデルの定義や設定を進めます。

最後に、パフォーマンステストやデータの試験投入も実施し、想定通りに動作するかどうかを検証します。
 

4. データ抽出・加工・格納

データウェアハウスの環境構築が完了したら、データを抽出・加工・格納します。

データウェアハウスの設計において最も時間がかかるプロセスは、データの抽出と加工です。この過程では、フォーマットの整形や不要なデータの除外、コードの統一、メタデータの付与など、分析に耐えうる品質のデータに整えることが求められます。

ワークフローの自動化やスケジューリングも行い、定期的な更新が安定して行えるように構築することがポイントです。
 

5. データ分析・レポート作成

データウェアハウスにデータが格納できたら、BIツールやダッシュボードを用いて分析や可視化を行います。

経営層向けの戦略ダッシュボードや、部門別KPIのモニタリング画面、マーケティング部門向けの顧客分析レポートなどを作成し、業務に役立てます。

レポートは定期配信や自動更新などの機能を活用し、社内全体で情報を共有しやすくすると良いでしょう。これにより、データを意思決定に直結させる仕組みが整います。
 

データ活用の重要性が高まるなかで、データウェアハウスも進化を遂げています。ここでは、クラウド技術の台頭や新たなアプローチの登場によるデータウェアハウスの最新トレンドを4つ紹介します。

• クラウドデータウェアハウスの普及
• ELTアプローチの増加
• AI／機械学習の基盤としての活用
• リアルタイム分析
   

クラウドデータウェアハウスの普及

従来はオンプレミスで自社構築されていたデータウェアハウスですが、現在はAmazon Redshift、Google BigQuery、Snowflakeといったクラウド型が広く普及しています。

クラウド型では必要なときに必要なリソースを即座に拡大できる柔軟性があり、物理サーバーの調達・運用の負担から解放されるメリットがあります。

加えて、従量課金モデルにより無駄な投資を抑えつつ、データ量の増加にも対応できるため、企業規模を問わず導入しやすくなっています。
 

ELTアプローチの増加

クラウドデータウェアハウスの処理能力向上により、「ELT（抽出→格納→変換）」と呼ばれるアプローチが注目を集めています。

従来のETL（抽出→変換→格納）アプローチでは、データを整形・加工を済ませてからデータウェアハウスに格納していました。しかし、クラウドデータウェアハウスの高性能化により、データをそのままデータウェアハウスに格納し、必要な変換処理を後からデータウェアハウス内で行える「ELT（抽出→格納→変換）」アプローチが可能になりました。

データを素早く取り込み、分析要件に応じて後から整形できるため、大容量データや変換ニーズの変動に柔軟に対応できる点が特徴です。
 

AI／機械学習の基盤としての活用

データウェアハウスはAIや機械学習モデルの基盤としての役割も強まりつつあります。

従来、機械学習モデルの学習データはデータサイエンティストが個別に抽出・加工するケースが多く、データソースの集約に手間がかかっていました。その点、データウェアハウスなら、すべてのデータが1か所に集約されるため、学習用データセットとしてそのまま活用できます。

加えて、AIとデータウェアハウスの連携により、異常検知や予測分析などのデータ管理そのものの自動化・高度化も図られています。
 

リアルタイム分析

従来のデータウェアハウスは、日次・週次のバッチ更新が主流でしたが、現在ではIoTやWebログなどのストリーミングデータをリアルタイムで取り込み、即時分析を行うニーズが高まっています。

例えば、在庫状況の変動やWebサイト上のユーザー行動を即座に反映させ、リアルタイムでビジネス判断を下せる環境が構築可能となっています。

データウェアハウスは、単なる集計基盤から即時反応型の意思決定支援基盤へと変化を遂げつつあります。
 

ここでは、自社に最適なデータウェアハウスを選ぶためのポイントを5つ紹介します。

• サービスの提供形態
• データ処理の速度
• 容量の拡張性
• インタフェースの柔軟性
• 外部アプリケーションとの連携
   

サービスの提供形態

データウェアハウスの提供形態は、大きく分けて、自社サーバーに構築するオンプレミス型か、クラウドサービスを利用するクラウド型かの選択があります。どちらを選ぶかは、セキュリティ・カスタマイズ性・運用コストといった観点から総合的に検討する必要があります。

オンプレミスはカスタマイズの自由度が高く、閉じたネットワークでの運用が可能ですが、導入・運用負荷が大きくなります。一方、クラウドはスモールスタートしやすく、スケーラビリティと運用負荷の軽減に優れています。

自社の譲れない要件を洗い出し、それを満たす提供形態を選択すると良いでしょう。
 

データ処理の速度

データウェアハウスの性能を評価する上で、クエリの実行速度やデータロード、並行処理能力などのデータ処理速度は非常に重要です。

データウェアハウスは、既存の基幹データベースでは追いつかない膨大なデータの分析ニーズに応えるために生まれた背景があり、システム性能がプロジェクトの成功を大きく左右します。

データウェアハウス導入の目的は「大量データの分析」であるため、処理速度は最優先の評価項目として、実際のワークロードに近い条件で性能を確認することが重要です。
 

容量の拡張性

データウェアハウスは日々データを蓄積していくため、ストレージ容量の拡張に対応できることが不可欠です。

オンプレミスでは拡張の柔軟性に制約があるため、将来的なデータ量増加を想定した設計が求められます。クラウドの場合は、容量をあとから追加しやすいのがメリットですが、その分コストも増えるため注意が必要です。

ツール選定の段階で、将来的なニーズを踏まえた容量の拡張性についてベンダーに相談しておくと良いでしょう。
 

インタフェースの柔軟性

データを扱うユーザーはエンジニアだけでなく、ビジネス部門の担当者や経営層にも広がっています。そのため、UI（User Interface）が直感的かどうかも重要なポイントです。

現場の声を聞きながら、誰でも簡単に操作できるツールを選びましょう。
 

外部アプリケーションとの連携

データはデータウェアハウス単体で完結するものではなく、CRM（顧客関係管理）ツールやSFA（営業支援システム）、BI（ビジネスインテリジェンス）ツール、AIツールなどとの連携が前提です。

そのため、主要な外部アプリケーションとシームレスに接続できるか、豊富なAPIやコネクタが用意されているかどうかも確認しておくと良いでしょう。

連携性の高いデータウェアハウスを選ぶことで、将来的なシステム拡張やツール追加にも柔軟に対応できます。
 

データウェアハウスは、企業内に分散する大量のデータを統合し、効率的な分析と的確な意思決定を可能にする強力な基盤です。

適切に設計・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、自社の競争力強化につながります。

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