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)には多くの種類があり「どれを選べばいいか」迷いますよね。後から知ったサービスの方が適していることもよくあります。導入の失敗を避けるためにも、まずは各サービスの資料をBOXILでまとめて用意しましょう。
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DWH（データウェアハウス）とは

近年、企業におけるデータ活用の重要性が高まるなか、業務システムから得られる大量のデータを効率的に分析・活用するための基盤として「DWH」が注目されています。

DWHとは「Data WareHouse（データ・ウェアハウス）」の略で、直訳すると「データの倉庫」を意味します。

企業内の複数の業務システムから必要なデータを収集し、時系列やテーマごとに整理・保管することで、後の分析やレポーティングに活用できるようにするためのデータベースです。

DWHの最大の特徴は、通常のデータベースと異なり、データ分析を前提に設計されている点です。日々の業務データを蓄積し、意思決定のための可視化や統計分析をスムーズに行うことを目的としています。

データベース・データレイクとの違い

DWHと混同されやすい仕組みに、「DB（データベース）」や「データレイク」があります。

• DB（データベース）は、リアルタイムでの業務処理や検索に使われるシステムで、在庫管理や受発注などのトランザクション処理に最適化されています。一方、DWHは履歴データを蓄積しており、長期的なデータ分析に特化しています。

• データレイクは、構造化データに限らず、ログ、画像、音声などの非構造化データも含めて大量に保存するストレージです。データをそのままの形式で保存する柔軟性がありますが、整備されたデータ構造が求められる分析用途にはDWHが向いています。

それぞれの特性を理解し、目的に応じて使い分けることが重要です。

DWHとBI（ビジネスインテリジェンス）

BI（Business Intelligence）とは、企業が持つデータを分析し、経営判断や業務改善につなげる仕組みのことです。

BIツールは、DWHに蓄積されたデータをもとに、グラフやダッシュボードなどで視覚的に情報を提示し、経営層や現場担当者の意思決定をサポートします。

つまり、DWHはBIの基盤として機能しており、BIツールが効果的に機能するには、DWHに整然としたデータが蓄積されていることが前提となります。

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は「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（書き出し）」の略で、DWHにデータを取り込むための一連の前処理を指します。

具体的には、さまざまなシステムから必要なデータを抽出（Extract）し、分析しやすい形式に変換（Transform）して、DWHに書き出す（Load）プロセスを経ることで、正確で整ったデータが蓄積されます。

このように、ETLはDWHの品質を担保する要であり、BIツールが有効に活用できるかどうかにも直結します。

DWHの選び方

DWH（データウェアハウス）を導入する際には、自社のニーズに合った製品を選定することが重要です。タイプ別の違いや拡張性、連携性、操作性など、比較検討すべきポイントを解説します。

クラウド型か、アプライアンス型か

DWHは大きく分けて「クラウド型」と「アプライアンス型」の2つに分類されます。

クラウド型DWHは、初期費用が抑えられ、短期間で導入できる点が特徴です。サーバー管理や保守運用の手間がかからず、必要に応じてストレージ容量を柔軟に拡張できるのも大きなメリットです。

一方のアプライアンス型DWHは、専用のハードウェアとソフトウェアが一体となった製品で、主にオンプレミス環境で使用されます。カスタマイズ性が高く、インターネットを介さない分、セキュリティ面でも安心できる構成を実現できます。

データ容量の拡張性

DWHには日々膨大なデータが蓄積されていくため、将来的な拡張性を見据えて選定することが重要です。

クラウド型であれば、プランのアップグレードによってスムーズにストレージ容量を拡大できますが、アプライアンス型では物理的な制約や追加コストが発生する可能性があります。導入時だけでなく、中長期的なデータ増加にも対応できるかを確認しましょう。

外部ツールとのデータ連携

DWHは単独で機能するのではなく、基幹システムやマーケティングオートメーション（MA）ツールなど、さまざまな外部システムとのデータ連携が前提となるケースが多くあります。

また、分析にはBIツールとのスムーズな連携も不可欠です。なかにはBI機能を内蔵したDWHもあるため、ツール間の互換性や連携のしやすさも比較ポイントになります。

操作性・視認性

DWHは専門職だけでなく、非エンジニアの現場担当者も活用する可能性があるため、操作性や画面のわかりやすさも重要です。

導入前には、無料トライアルやデモを活用して、インターフェースの使いやすさや分析レポートの視認性を確認しましょう。誰でも直感的に扱えるDWHであるかどうかは、社内での活用浸透に大きく関わってきます。

おすすめのDWHシステム9選を比較

DWHシステムのおすすめを紹介します。これから導入を検討している方はぜひ参考にしてください。

• 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500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。専属スタッフによる伴走サポートを提供しています。

※出典：株式会社Srush「データ統一クラウド｜データを誰にとっても身近なものにする｜株式会社Srush」（2025年6月23日閲覧）

• 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、グラフデータベースを統合しリアルタイム処理できる次世代マルチモデルの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。

• 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。

• 既存DWH基盤を直接参照し情報のリアルタイムな活用をサポート
• オンライン・オフライン問わず多様な顧客接点からデータを統合
• データ分析をサポートするAIは対話形式で操作可能

GENIEE CDPは、Webサイトや店舗など、企業がもつ顧客情報を1か所に集約し分析できるCDPツールです。既存のDWHと連携でき、多様なシステムからデータをノーコードで統合し、顧客行動を把握するための基盤を構築できます。

専門知識がなくても、AIアシスタントに普段の言葉で質問するだけで、必要な情報を抽出可能です。売上分析や購入転換率分析などのテンプレートダッシュボードも標準で搭載されているため、データの活用から施策実行までスムーズに進められます。

【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。

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