DWHシステム比較9選 - おすすめ | 選び方も解説

DWH（データウェアハウス）とは

DWHとは「Data Ware House(データ・ウェア・ハウス)」の略称でデータの倉庫を意味します。具体的には、企業におけるさまざまなシステムから必要なデータを収集し、時系列ごとに保管したデータベースのことを指します。

通常のDB（データベース）と異なる点は、DWHははじめからデータ分析を目的としてデータが蓄積される点です。

DWHとBI（ビジネスインテリジェンス）

BIとは、ビジネスの意思決定を行うためのデータ分析のことです。つまりDWHは、BIを利用するための整理されたデータとなります。DWHとBIツールの違いについてはこちらの記事で解説しています。

DWHとETL

ETLとは「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（書き出し）」の略語で、さまざまなデータベースから特定のデータを抽出し、扱いやすいフォーマットに変換して、DWHに書き出す処理のことです。ETLを経たDWHのデータは整った状態であるため、BIツールの分析に利用しやすくなります。

DWHの選び方

DWHをどのような視点で比較・検討したらよいかを解説します。

クラウド型か、アプライアンス型か

DWHはクラウド型とアプライアンス型の2つのタイプに分けられます。

クラウド型DWHのメリットは、初期費用をおさえて短期間で導入できることです。サーバーのメンテナンスやシステムの運用にリソースを割く必要がない点、容量の拡張が容易な点もクラウド型のメリットです。

アプライアンス型DWHとは、サーバーハードウェアとシステムソフトウェアがセットになった製品のことで、オンプレミス型の一形態に含まれます。アプライアンス型のメリットは、インターネットを介さないために高いセキュリティ環境を実現できる点、カスタマイズを自由にできる点です。

データ容量の拡張性

DWHに保存されるデータは、常に増加し続けるため、将来的なデータ容量の拡張を考慮する必要があります。クラウド型DWHであれば、プランをアップグレードすることでストレージを拡張できます。

アプライアンス型DWHの場合は、拡張が困難だったり、追加ストレージが高価だったりするためあらかじめ注意が必要です。

外部ツールとのデータ連携

DWHは基幹システムやMAツールといった多くのソースからデータを取り入れるため、外部ツールとのデータ連携が重要なポイントとなります。データ分析のためのBIツールとの連携や、BI機能を備えたDWHシステムもあるので確認しておきましょう。

操作性・視認性

多くの従業員が簡単に使えるDWHなのかを、デモや無料トライアルを通して確認しておきましょう。データの可視化や分析レポートがわかりやすいかは重要です。

おすすめのDWHシステム9選を比較

• データ連携からデータ基盤、BI、要件定義、社内教育までサポート
• クリックのみで100種類以上^※のツールと連携
• DBのデータの複合的な統合と加工が可能

データ統一クラウドSrushは、ノーコードで利用できるオールインワンデータ分析ツールです。Excelのような画面上で、多様なDBのデータの複合的な統合と加工がクリック操作だけで行えます。

データ加工機能により、作成したデータテーブルをグラフ形式でビジュアル化できるほか、データをつなぎ文書形式で指示すれば、見たい分析を表示するAI機能分析も可能です。サポート完了率100％^※の専属スタッフによる伴走サポートを提供しています。

※ボクシル掲載資料参照（2024年8月時点）

• データ分析基盤の構築と運用をサポート
• Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflakeから選べるDWH
• 最短1か月での導入が可能

CSアナリティクスは、社内データソースやSaaS、分析ツールなどと連携し、データの収集と統合を行えるソリューションサービスです。データの抽出や分析環境へのデータ格納など、必要な機能をテンプレート化しており、最短1か月で利用できます。

ヒアリングをもとに、業務に合ったDWHを提案してもらえるほか、BI環境の導入や運用保守サポートなどにも対応しており、はじめての導入にもおすすめです。

• 接続したデータ管理システムからメタデータを抽出、同期
• オンプレミスやクラウド問わずデータベースと連携
• 付与したユーザー定義タグによりデータを管理、収集

Mashuは、データを管理しているシステムからメタデータを抽出し、一元管理できるメタデータ管理システムです。通常データとして格納しながら、テキスト形式の文書にも変換するため、既存の全文検索技術や自然言語処理などのAI技術を適用できます。

システム移行前のデータも、保有する古いデータも集約でき、キーワード検索機能により、欲しい情報を欲しいときに集められます。オーナー、セキュリティレベルなど、ユーザー定義タグを付与してアクセス権限を管理できるので、社外との共有にも対応可能です。

• ギガバイトからペタバイトまでのデータに対し予測可能なパフォーマンスを提供
• 高可用性の設計原理と運用管理で高稼働維持
• 特許取得のフラッシュ（SSD）最適化設計

Aerospikeは、大規模な並列処理とハイブリッドモデルにより、何十億^※ものトランザクションをリアルタイム処理できるリアルタイムデータプラットフォームです。

低レイテンシ、高スループットによる一貫性の高い安定性能が特徴で、フラッシュ（SSD）最適化による高パフォーマンスと大容量化が可能です。オンプレミス、仮想環境、クラウド環境などの環境に対応しています。

※出典：Aerospike「マルチモデル・リアルタイムデータプラットフォーム | Aerospike」（2024年8月7日閲覧）

• すべてを統合して使えるデータセットを取得
• Web接客やアプリプッシュ機能も
• シンプルで簡単なBIツール機能

b→dashは、Webサイトやアプリ、広告、店舗におけるデータを統合するマーケティングプラットフォームです。プログラミングせずとも、一人ひとりに最適化されたOne to Oneのコミュニケーションを実現します。

メールマーケティング、SNS、LINE、広告連携のほか、Web接客やアプリプッシュ機能、シンプルで簡単なBIツール機能も備えています。

• 複数のシステムからのログを一元管理
• Excel上でのBI機能
• 「DIAPRISM」による高性能DBエンジン

AnalyticMartは、高性能DBフレームワークを構築するソリューションです。

ERPやCRMのみではなく、多くのデータを有機的に結びつけ、分析するための機能を提供します。専用のETL（データ加工・読み出しツール）や、他社製ETLとの連携が可能です。Excel上でのBI機能に加え、Tableau、WebFOCUSといった外部BIツールも利用できます。

• ペタ・エクサバイト規模のデータ分析‎
• 管理作業を自動化
• AES-256やSSLによる強固なセキュリティ

AWSが提供するAmazon Redshiftは、DWHを安価に導入可能なマネージドサービスです。ビッグデータを収集し、BIとして活用するための基盤を整備します。

SQL対応エンジンのため、多くのクライアントソフトウェアと互換性があるのも特徴。ローカルストレージのデータに対してはペタバイトオーダー、Amazon S3に対してはエクサバイトオーダーのクエリを実行します。

• AI連携による予測モデル
• 製造現場に特化したBI収集基盤
• 製造工程における全データをストック

YDC SONARは、製造現場のデータ活用を支えるプラットフォームです。

高セキュリティのストレージにDBを保存し、フィルタリングや横断検索、各種解析ツールを用いて、ものづくりの現場で発生するデータを可視化。製品のロット管理をはじめとした機能でトレーサビリティを高め、品質を管理しやすくします。AI連携による予測モデルで品質を予測できます。

• AI活用のためにIBMが開発
• 無料トライアルを提供
• インメモリー処理による高速エンジン

IBM Db2 Warehouse on Cloudは、高性能な分析とAIのために開発されたフルマネージドのクラウド型DWHです。モバイル、Web、IoTのデータを大量に保存して、分析を迅速化できます。

IBM Db2 Warehouse on Cloudでは、複雑な分析と高度な並列処理のためにインメモリ処理を実施。クラウドで発生したデータをリアルタイムで取り込むことで、強力な機械学習モデルと会話型アシスタントを開発できるようになります。

【番外編】DWHの運用に役立つおすすめサービス

• データの連携・整備・運用を自動化しデータ活用環境の整備をサポート
• CRM、SFA、MAツール、基幹DB内の関連データなどを自動で連携、統合
• 複雑なデータエンジニアリングをノーコードで完結可能

troccoは、ETL／データ転送、データマート生成、ジョブ管理、データガバナンスなどのデータエンジニアリング領域をカバーした分析基盤の総合支援ツールです。

広告媒体やWebサイト行動ログ、個人のスプレッドシートのデータなど、多くのデータの抽出、加工、統合を自動化できます。画面操作するだけでワークフローを設定でき、スケジュール実行や通知設定も可能な扱いやすさが強みの日本発のサービスです。

DWHでビッグデータの分析を

DWHを使うことで、ビジネス戦略に役立つさまざまなデータ分析が可能になります。長年データを蓄積しているものの、ビッグデータ分析や活用までできていない企業は、DWHシステムの導入を検討してみましょう。

DWHは、多くのデータを収集することで機能を発揮できるため、導入済みのシステムとスムーズに連携ができるかをチェックしておくのが重要です。DWHで蓄積したデータを武器に、今後さらに効果的な施策を行っていきましょう。

分析するツールも必要としているのであれば、DWHの機能を内蔵したBIツールもおすすめです。気になる方は次の記事もチェックするとよいでしょう。

BOXILとは

BOXIL（ボクシル）は企業のDXを支援する法人向けプラットフォームです。SaaS比較サイト「BOXIL SaaS」、ビジネスメディア「BOXIL Magazine」、YouTubeチャンネル「BOXIL CHANNEL」を通じて、ビジネスに役立つ情報を発信しています。

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