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DWH(データウェアハウス)とBI(ビジネスインテリジェンス)の違い

最終更新日時:
記事の情報は2021-11-16時点のものです。
DWH(データウェアハウス)とBI(ビジネスインテリジェンス)の違いを解説します。データを蓄積するためのDWH、データを分析するためのBI。いずれもデータ活用には欠かせないシステムです。

DWH(データウェアハウス)とは

DWH(データウェアハウス)とは、DB(データベース)やデータレイクといった生のデータを集めて分析しやすいように変換して蓄積したものをさします。DBやデータレイクに対してETLと呼ばれる作業ををほどこすことで、後のBIツールにて分析がしやすくなります。

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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、DWHやデータマートにあるデータを分析すること、および分析するためのツールをさします。主な機能としてはレポーティング、OLAP分析、データマイニング、プランニングなどがあり企業の意思決定に役立つものばかりです。

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DWHとBIの違い

DWHとBIの違いは、データを成型してためておくものと、ためたデータを分析するものという点にあります。DWHは、DBやデータレイクのデータを抽出して分析しやすいよう変換して格納します。それに対しBIは、DWHやデータマートに保存されているデータを用いて分析します。

下図の右から2番目がDWH、1番右がBIです。DWHとBIはいずれもデータ分析に必要な工程ではありますが、利用される場面と役割が異なります。

DBからデータレイク、DWH、BIツールまでの全体図

DWHをBIで活用するまでの流れ

DWHは、BIに利用されてはじめて活躍します。では、どのような手順でDWHはできBIに生かされていくのか、順に説明していきます。

1. DBに収集

販売管理システムや会計ソフト、勤怠管理システムといった基幹システムにデータが保存されていきます。これらのデータをそれぞれDBと呼びます。もし、各システムでデータを蓄積したり抽出したりする体制が整っていないならまずはその調整からはじめましょう。

2. ETLを経てDWHに書き出し

DBのデータをETLを通じてDWHへ蓄積させます。DBのデータは分析に必要なものと不必要なものが玉石混交しています。そのため、ETLによって分析に用いるデータのみを分析しやすい形に変換してDWHへと保存します。

3 DWHを用いてBIを活用

DWHに保存されているデータを活用してBIにて分析を進めます。極端な話、DBをBIへ直接つないでも分析は可能です。ただ、わかりづらかったり工数がかかったりするため、可能ならばETLされた状態のDWHにあるデータを活用したほうが効率がよいでしょう。

【参考】企業による構成の違い

企業によっては、DBとDWHの間にデータレイクが、DWHとBIの間にデータマートが存在するケースもあります。データレイクとは各DBに散らばっているデータを取りまとめるためのもの、データマートとはDWHにあるデータをより分析しやすい形へカスタマイズしたものです。

これらの構成は企業によってまちまちであるため、業種や企業規模に応じて柔軟に体制を調整するとよいでしょう。

DWHとBIを活用して分析を効率化

DWHとBIはそれぞれまったく役割が異なりながらも、ともにデータ分析において重要なポジションを担います。特にBIツールは分析をするにあたって現場の担当者も触るシステムです。BIツールの選定は慎重に進めましょう。

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