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データウェアハウス(DWH)とは | 定義・データベース(DB)との違い

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データウェアハウスとは何か?データウェアハウス(DWH)の意味や定義、一般的なデータベース、データマート、BIなどとの違いについて解説します。

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データウェアハウスとは

データウェアハウスとは、企業の業務において発生したさまざまな情報を時系列に保管したデータベースのことのことを指します。

「ウェアハウス」とは「倉庫」という意味ですから、データウェアハウスとはあらゆる情報をまとめたサーバーやソフトウェアと理解してもらうと、わかりやすいかと思います。

さまざまな情報をデータベースで管理されていると思いますが、データウェアハウスはデータベースの利用形態の1つです。


データウェアハウスの実際に使用されているシステムは次の記事で紹介しています。概要理解にもつながるので、ぜひご覧ください。

データウェアハウス(DWH)と一般的なデータベースとの違い

データベースとデータウェアハウス(DWH)の違いは、どこにあるのでしょうか。

一般的なデータベースでは、「現在進行中の状態」のデータを格納し、即座に取り出せるようにしてあることが多いです。

容量の関係や処理速度の問題で、一定期間が過ぎたデータは削除される…という使い方をされているのです。

また、ビジネス業務を円滑に進めることが前提のシステムですから、日次、月次、年次などとデータ算出のサイクルがあらかじめ定められています。

一方、データウェアハウス(DWH)とは、その名のとおり「倉庫」として情報を時系列に保管するという役割を担っています。

言わば、現在は使わないもの(過去のもの)を集約し、格納するのがデータウェアハウス(DWH)の役割なのです。

データウェアハウス(DWH)の定義

データウェアハウス(DWH)であるためには、4つの定義を満たさねばなりません。それを紹介していきます。

サブジェクトごとに保管する

データウェアハウスはデータを目的別ではなく、サブジェクト(内容)別に分類するという特徴があります。

データウェアハウスは内容ごとに分類を決めている図書館のようなもの。利用者のニーズに合わせて分類している書店とはちょっと異なりますよね。

データを統合する

データウェアハウス(DWH)はさまざまなデータを集めますから、部署や使っているデータベースによって使われている名称にブレがあるということが考えられます。

たとえば、取引先会社名を示すラベル名が「顧客名」「取引先」などと違っていると、それだけで別データと見られてしまったらデータウェアハウスの意味はありません。

変換テーブルや、データウェアハウス用のIDを使うなどして、すべてのラベルが統一されている必要があります。

データが時系列である

過去のデータを保持している、ということがデータウェアハウス(DWH)の重要なポイント。

たとえば、「現在の口座残高」がわかるだけではなくて、「過去の入出金履歴」がすべて記録されていることがデータウェアハウスにおいては重要なのです。

こうして履歴が残っていれば、過去の状況把握も簡単ですよね。

データを消さないこと

データをたくさん保管することによって、後々分析や業務改善に活かすのがデータウェアハウス(DWH)の目的です。

ですから、原則として保管したデータを消すことはありません。過去のデータを記録するものですから、上書きしたり更新したりする必要はありませんよね。

とは言え、これはあくまで原則。データ容量や使用頻度に応じて、数年単位など、ある程度の期間を経たデータを消すこともあります。

データウェアハウス(DWH)の具体的な活用方法

データウェアハウスはBI(ビジネスインテリジェンス)などの分析ツールを使用する場面で活躍します。データウェアハウスではデータを項目別(サブジェクト)に分類する設定ができ、集積されるデータを仕分けしておくことができます。

たとえば、CRMで顧客の購入履歴から傾向やニーズを分析する際、データウェアハウスなら前もって設定を行うと、内容に沿ってデータが集積されていますから、後から手作業で仕分け、分類する必要がありません。データ分析のツールを使用する際にデータ統合する手間を省ける業務効率化に役立ちます。

データウェアハウス(DWH)のメリット

データウェアハウスには、他のデータベースとは異なる特徴があります。その特徴を理解することで、データウェアハウスを無駄なく最大限活用することにつながります。

データを統合する

データウェアハウスは会社中のデータを集めるので、各部署のデータベースによって使われているラベル名が異なることもあります。

たとえば、取引先会社名を示す名が「顧客名」「取引先」などと違っていて、それだけで別データとみられてしまいデータウェアハウスとしての意義を失ってしまいます。

多くの企業では、データウェアハウス専用のIDを使うなどして、ラベルが統一されるようにしています。

データが消去されない

データウェアハウスでは膨大なデータを保管し、分析に活かしていきます。

過去のデータと現在のデータの比較を行うために、データの消去は基本的には行われません。上書きしたり更新したりする必要もありません。

ただし、データ容量に限界もありますので、使用頻度などに応じて一部のデータを削除しなければならないこともあります。

時系列で保存される

最後のデータウェアハウスの大きなポイントは時系列でデータが保存されることです。

時系列で保存されるということは各データに、いつ保存されたかという情報も付けられていて時間ごとに保存されていくということです。

消去されないこととも関連していますが、過去の記録を残すことによって分析を容易にしているのです。

データウェアハウス(DWH)とデータマートの違い

データウェアハウス(DWH)と関連した考え方に、「データマート」があります。

これは、データウェアハウスに保管された各データの中から、「目的」に合わせて必要なものだけを抜き出したデータベースのことです。即座に検索や集計ができるので、細かい分析などが容易にできます。

データウェアハウスとデータマートを組み合わせることで、これまでのビジネス情報を一元管理できるのです。(小規模な企業であれば、データマートがデータウェアハウスを兼ねることもあります)


データウェアハウスはBIとよく混同されます。

こちらの記事では、その勘違いしやすいデータウェアハウスとBIを比較しているので、いまいち納得できていない人はぜひご覧ください。

データウェアハウスとRDBの違い

データウェアハウスと関連した考え方に、「RDB」があります。Relational Data Base(リレーショナルデータベース)の略語で、日本語では関係データベースと訳されます。

データウェアハウスは列単位で処理をするのに対しRDBでは行単位で入出力を行う処理します。データウェアハウスは、必要な列のみ選択して処理していますが、RDBは行の全体を読み込む必要があります。

データウェアハウスとRDBは処理方法の違いにより、速度に差が生じます。そのため、大量のデータを分析するときはデータウェアハウスの方が高速で処理できます。

ただ、データの追加や更新をするときは、列単位でデータを処理するのでデータウェアハウスは向いていません。

データの追加・更新を頻繁に行う処理は、データウェアハウスよりもRDBが適しています。

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データウェアハウス活用を

データウェアハウスがビル・インモン氏により、初めて提言されたのは1990年のこと。近年耳にするようになったビッグデータと比較すると、データウェアハウスという概念はかなり昔からありました。

ビジネスシーンで利用するシステムに代表される基幹系業務システムなどは、今月の売上や現在の在庫、また今期の利益など現在の業務を行うためのものであり、過去のデータなど保存されないことが一般的です。

これに対してデータウェアハウスは過去のデータを順次記録していくので、時系列で保存できるという特徴があります。そのため基幹系業務システムなどでは見落としがちな、企業に対する重要なデータを見つけられる可能性があります。

データウェアハウスを活用し、自社のビジネスに活用していきましょう。

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