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
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DWH（データウェアハウス）とは
DWH（データウェアハウス）とは、「Data Warehouse」の略称です。いわゆるデータを保管しておく倉庫のようなもの、と考えるとイメージしやすいでしょう。
データが大量になると、欲しいデータの抽出や保存などが困難になりがちです。そこで、DWHを利用すれば、DB（データベース）やデータレイクなどから生のデータを集め、分析しやすい形に変換して蓄積できます。
さらに、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。ビッグデータの活用が重要視されている近年、大量のデータを有効活用できるDWHは、注目を集めているツールだと言えるでしょう。
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、「Business Intelligence」の略称であり、DWHやデータマートにあるデータを分析することや、分析のためのツールを指します。
企業が戦略を決定するにあたり、集積したデータを効率よくまとめることが必要です。そのため、BIツールの代表的な機能は、レポーティング、OLAP分析、データマイニング、プランニングなど企業の意思決定に役立つものばかりです。企業の意思決定者が無機質なデータをわかりやすい形に可視化できるのが、BIツールだといえるでしょう。
DWHとBIの違い
DWHとBIの違いは、データを整理・保存しておくものと、保存し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。
DWHはデータを格納・蓄積に特化しており、BIは格納されたデータをどう利用するかに主眼を置いています。どちらか一方のプロセスが欠けていても、十分な分析結果は得られません。そのため、DWHとBIを組み合わせることで、最終的にデータ分析が完了する関係であると言えるでしょう。
DWHとBIの活用に必要なETL
DWHとBIを活用するためには、前述したとおり、ETLが必要です。ETLとは、さまざまな基幹システム（販売管理・顧客管理・生産管理・購買管理など）からデータを抽出し、DWHに受け渡すためのツールです。
基幹システムがひとつのみの場合はシンプルですが、通常、企業では複数の基幹システムが稼働しています。ETLは基幹システムデータの「抽出（Extract）」「変換（Transform）」「書き出し(Load)」を実行します。これら3つのステップの頭文字を取って、ETLと呼ばれています。
ETLによって最初のデータ抽出の時間を大幅に短縮できます。業務システムが複雑化した現代において、ETLも欠かせないツールだと言えるでしょう。
DWHとBI・ETLの役割
ここまででそれぞれの意味と役割をご理解いただけたところで、あらためてそれぞれの役割を整理してみましょう。
- ETLはシステムからデータを抽出し、DWHに渡せるように変換・書き出しを実行する
- DWHはETLが抽出したデータを保管する
- BIはDWHに蓄積されているデータを分析し、可視化する
DWHをBIで活用するまでの流れ
DWHにデータを蓄積し、BIで分析することで、初めて分析結果を得られます。
次に、DWHからBIで分析するまでの具体的な流れをステップごとに解説していきます。BIとDWHがどのようにデータを処理しているのかを確認していきましょう。
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DB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混ざっています。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を直接BIにつないで分析も可能です。ただし、わかりづらかったり、工数が多くかかったりするため、可能であればETL処理を経てDWHに蓄積されたデータを活用した方が効率的です。
【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に分散しているデータをまとめるためのものです。また、データマートとは、DWHに保存されているデータを、より分析しやすい形に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さまざまです。業種や企業規模に応じて柔軟に体制を調整すると良いでしょう。
DWHとBIを活用して分析を効率化
DWHとBIは、それぞれ全く異なる役割を持ちながらも、ともにデータ分析において重要な役割を担っています。DWHとBIの違いを理解した上で、自社に最適なツールを選ぶことが大切です。
特にBIツールは、分析の際に現場の担当者も利用するシステムです。BIツールの選定は慎重に行いましょう。
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