データウェアハウス（DWH）とは？
データウェアハウスとは、さまざまなシステムで生じたデータを時系列に整理し、意思決定や分析に使うためのシステムです。
一般的なデータベースでは情報の追加や更新、削除が頻繁に行われます。一方、データウェアハウスでは、過去の履歴を保持するため、蓄積したデータを頻繁に更新・削除することは基本的にありません。
企業は、会計情報や顧客情報、在庫情報など、多種多様なデータを保有しています。これらを別々のシステムで管理していると、データの形式や定義がシステムごとに異なるため、必要な情報を抽出して分析するのが難しくなります。
データウェアハウスを活用すれば、各システムのデータを分析しやすい形式で管理でき、迅速な意思決定や高度な分析が可能になります。
データウェアハウスへのデータ取り込みには、一般的にETL（Extract・Transform・Load）と呼ばれるプロセスが使われます。
各システムからデータを抽出（Extract）し、形式を統一するよう変換（Transform）したうえで、データウェアハウスに格納（Load）するという仕組みです。このプロセスを経ることで、バラバラな形式のデータを分析に適した状態に整えて蓄積することができます。
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データウェアハウスとよく似た用語の違い
ここでは、データウェアハウスとよく似た3つの用語との違いを解説します。
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データウェアハウスへの理解を深めるための参考にしてください。
データベースとの違い
データベースとは、システムに保管されたデータのまとまりです。保管されたデータは、読み取りや書き込みなどの処理に利用できます。
データベースとデータウェアハウスの主な違いは、データの保管方法と容量です。データウェアハウスは過去から現在までのデータを時系列で蓄積するのに対し、一般的な業務用データベースは、日々の処理に必要な現在のデータを中心に管理します。
業務用データベースは日々の登録・更新処理を目的として設計されることが多く、長期間にわたる履歴を横断的に分析する用途には適さない場合があります。
データウェアハウスは、複数のシステムから長期間にわたってデータを収集するため、大容量のデータを扱うケースが多い点も特徴です。さまざまなシステムから収集した膨大なデータの保管にも対応しています。
データレイクとの違い
データレイクは、容量や種類に関係なく、あらゆるデータを加工処理しない状態で保管するシステムです。構造化データ（ExcelやCSVなど）や非構造化データ（画像や動画、メールなど）も、加工せずにそのまま保管します。
一方、データウェアハウスは、処理済みの構造化データを保管するのが特徴です。データの形式を最適化することで、分析や活用をスムーズに行えるようになっています。
また、データレイクは将来のさまざまな用途を想定してデータをそのまま蓄積するのに対し、データウェアハウスは分析やレポート作成など、利用目的に合わせてデータを整理して蓄積する点が異なります。
データマートとの違い（全社向けか部門向けか）
データマートとは、特定の目的に合わせて活用するデータの倉庫のことです。多くの場合、データウェアハウスに蓄積された情報から、部門や目的に必要なデータを抽出して構築します。例えば「在庫管理」など、目的に合わせてカスタマイズできるのが特徴です。
データウェアハウスと比べて扱うデータの範囲が限定されるため、処理速度が速く、部門ごとの定型的な分析に適しています。
ただし、分析範囲が限られており、新しい仮説を試したい場合には向いていません。また、後からデータ項目を追加しなければならなくなったときは、メンテナンスの工数が増えることに注意が必要です。
データウェアハウスの主な特性・機能
データウェアハウスの4つの特性・機能は以下の通りです。
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それぞれの特徴を詳しく解説します。
サブジェクト指向
データウェアハウスでは「顧客」「商品」「在庫」「売上」などのサブジェクトごとにデータを保管します。さまざまなシステムから収集したままの状態では、データの形式や構造が異なり、横断的な分析が難しいためです。
サブジェクトごとにデータを管理することで、異なる体系のデータが1つにまとまり、大規模かつ高度な分析が可能になります。
これによって、特定の目的に必要なデータを迅速に引き出せるのがサブジェクト指向の特性です。
統合性
データウェアハウスは、さまざまなシステムから情報を集めるため、単位や名称などがバラバラになっている場合がほとんどです。そのため「中身は同じデータだが、名称が違う」などの理由でデータが重複するケースは少なくありません。
データ重複を防ぐため、データウェアハウスではバラバラのデータを統一のフォーマットに変換してから保管します。
例えば「Aシステムでは『女性』、Bシステムでは『W』と表記されていた性別を『女性』に統合する」といった作業が挙げられます。
時系列性
データウェアハウスは、データにタイムスタンプを付け、過去から現在までのデータを時系列に整理して保管するシステムです。
現在だけでなく過去のデータも蓄積することで、どのような変化をたどったのかを分析できるようになります。
例えば「顧客の購入商品がどのように変化したか」「昨年の同じ月と比べて売上がどの程度増減したか」など、時系列に着目した分析が可能です。過去も含めたデータを分析対象とすることで、新たな発見を得られる可能性が高まります。
非更新性
データウェアハウスでは、蓄積したデータを頻繁に更新・削除せず、長期間保管することを前提としています。時系列で整理されたデータを分析対象にすることを目的としているためです。
この非更新性により、同じ条件でクエリを実行すれば、同じ結果を得やすくなり、分析の再現性を確保できます。
ただし、データウェアハウスで無制限にデータを保管することはできません。コストや容量の面で限りがあるため、優先順位の低いデータを削除したり、アーカイブしたりといった対応は必要になるでしょう。
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データウェアハウスのメリット・デメリット
ここでは、データウェアハウスのメリットとデメリットを解説します。データウェアハウスを活用する際の参考にしてください。
メリット
データウェアハウスのメリットは、意思決定のスピードや精度が上がることです。
データウェアハウスは、サブジェクトや時系列ごとにデータを確認できるため、データに基づいた合理的な意思決定をスムーズにに行えます。例えば小売業の場合、過去の購買履歴や売上データを分析し、傾向を把握することで需要予測と在庫最適化ができます。
また、データウェアハウスは複数の部門からデータを収集しており、部門をまたいだデータ分析が可能です。長期間蓄積された多くのデータを簡単に活用できるため、精度の高い分析ができるようになります。
デメリット
データウェアハウスは定型的な分析を得意とする一方、当初想定していなかった切り口で分析するには、データ構造の変更や追加作業が必要になる場合があります。利用目的を明確にしたうえで導入することが重要です。
多くのデータを管理するデータウェアハウスは、システムの構築・管理・維持にコストがかかることも注意したいポイントです。
また、データウェアハウスは複雑なシステムのため、適切に運用するにはスタッフ研修やルール設定を行う必要があります。事前に予算とスケジュールを立て、スムーズに運用できる環境を作ることが大切です。
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データウェアハウスの選定方法
データウェアハウスの4つの選定方法は、以下の通りです。
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それぞれの方法を詳しく解説します。
クラウド型かオンプレミス型かを選ぶ
データウェアハウスには、クラウド型とオンプレミス型があります。それぞれの特徴とメリット・デメリットは以下の通りです。
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クラウド型 |
オンプレミス型 |
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特徴 |
ネット回線経由でサービスを利用する |
自社で用意したサーバーにソフトウェアをインストールして利用する |
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メリット |
・運用に手間がかかりにくい ・コストを抑えられる |
・自社のセキュリティ要件に合わせて調整しやすい ・カスタマイズの自由度が高い |
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デメリット |
・通信環境やセキュリティに注意が必要 ・カスタマイズ性が低い |
・初期コストが高め ・運用コストがかかりやすい |
自社のセキュリティ要件や運用体制を踏まえたうえで、自社の要件に合った方式を選んでください。
処理速度・ストレージ容量・拡張性で選ぶ
データウェアハウスは多くのデータを扱うため、処理速度に着目することが大切です。適切な処理速度を保てる製品なら、ストレスなく運用できるでしょう。
また、データウェアハウスには、さまざまなデータが日々蓄積されていきます。十分なストレージ容量があることに加え、データ量の増加に応じて柔軟に拡張できる製品を選ぶことが大切です。
現時点だけでなく、将来的なデータの増加も視野に入れてデータウェアハウスを選ぶことで、処理速度の維持と持続的なデータ管理につながります。
既存システムとの連携性で選ぶ
データウェアハウスは、さまざまなシステムと連携することで本領を発揮するものです。例えばBIツール（複数のデータを収集・分析するソフトウェア）と連携した場合、データウェアハウスから抽出したデータを活用して複雑な分析をすることができます。
製品を選ぶ際は、APIやコネクタの提供状況、BIツールやETLツールなどとの連携性を確認することが大切です。既存システムと連携ができることで、データ活用の幅が広がり、迅速な意思決定につながります。
なお、製品によってはBIツールなどの外部システムがあらかじめ搭載されている場合もあります。
初期費用・運用費用で選ぶ
データウェアハウスの料金体系には「従量課金制」と「固定料金制」があります。それぞれの特徴と注意点は、以下の通りです。
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従量課金制 |
固定料金制 |
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特徴 |
使用量に応じて費用が発生するため、初期コストを抑えたい場合に適している |
・月額費用が一定のため、予算管理がしやすい ・大規模な運用に適している |
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注意点 |
データ量が急に増加するとコストも増大するリスクがある |
利用頻度が少ないと割高になるリスクがある |
事業の成長性やデータの利用状況を考慮したうえで、初期費用や運用費用のバランスが取れた料金体系選ぶことが大切です。
代表的なデータウェアハウス製品の比較
3つの代表的なクラウド型のデータウェアハウスは、以下の通りです。
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それぞれの特徴を詳しく解説します。
BigQuery（Google）
BigQueryは、AI機能に強みを持つフルマネージド型サーバーレスシステムです。コンピューティングとストレージが分離されているため、利用状況に応じて柔軟に拡張できます。
Google Cloud Platform（Googleのクラウドコンピューティングサービス）をすでに利用している場合や、、AIを活用したリアルタイム分析を活用したい場合に向いています。
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Amazon Redshift
Amazon Redshiftは、AWSが提供するクラウド型データウェアハウスです。AWSの各種サービスと連携しやすく、データの収集から分析までを一貫して行えます。
既にAWSを利用している場合や、将来的なスケールアップを見据えている場合に向いています。
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Snowflake
Snowflakeは、データ分析とAIを統合したフルマネージド・クラウド型データウェアハウスです。マルチクラウド対応で、データ収集・加工・分析、AIアプリ構築・共有を行えます。
アクセス制御やデータ保護など、企業のデータ管理に必要なセキュリティ機能を備えている点も特徴です。複数のクラウド環境をまたぐ場合や、運用コストを最適化したい場合に向いています。
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▼顧客対応データの分析・活用に役立つクラウドツールを探している方は、以下の資料もご覧ください。
【部門・用途別】データウェアハウスの活用事例
データウェアハウスの3つの活用事例は、以下の通りです。
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それぞれの事例を詳しく解説します。
マーケティング・顧客分析での活用
データウェアハウスは、CRM（顧客管理システム）のデータ分析に役立ちます。過去から現在までの全履歴を保管しておけば、購買行動や問い合わせ内容など、さまざまなデータを顧客分析に活用できます。
例えば、顧客が関心を持ちそうな商品を予測して提案したり、優良顧客・離反顧客・リピート顧客などを抽出して顧客育成につなげたりといったマーケティング施策を取り入れられます。
顧客のニーズを汲み取ったうえで的確なアプローチを行うことで、顧客満足度の向上につながるでしょう。
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カスタマーサポートのデータ分析での活用
コールセンターや問い合わせ窓口に蓄積された過去から現在までの対応履歴をデータウェアハウスに集約することで、カスタマーサポートの分析に活用できます。
例えば、コールセンターの対応履歴や、問い合わせ窓口のチャット履歴などが代表的なデータとして挙げられるでしょう。
これらのデータを分析することで、顧客が抱えている課題やよくある問い合わせの傾向を把握しやすくなります。その結果、FAQの改善や業務フローの見直しにつながり、顧客満足度の向上はもちろんのこと、業務効率化によるスタッフの負担軽減も期待できます。
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経営・売上分析での活用
データウェアハウスを経営・売上分析に活用することで、収益性の向上につなげられます。特に、複数のシステムにデータが分散している企業では、その効果を発揮しやすいといえます。
代表的な例として挙げられるのが、航空会社におけるデータ分析です。航空会社には顧客管理や運行管理、機材整備管理など、さまざまな業務があります。そのため、各データを管理するシステムが異なると、全体を通した分析が難しくなります。
データウェアハウスにデータを集約することで、空席状況や予約状況などを横断的に分析でき、収益改善に向けた施策の検討に役立ちます。
顧客対応のデータ活用ならAIナレッジプラットフォーム「Helpfeel」
上述のカスタマーサポートの活用事例のように、問い合わせデータや検索ログを分析して顧客対応の改善につなげたい場合、専用ツールの活用も選択肢の一つです。
「Helpfeel」は、独自のAI技術と検索特許技術を備えたAIナレッジプラットフォームです。使いやすいUIを通じて顧客対応を支援するとともに、AIが問い合わせデータの管理・分析・可視化を自動で行います。
検索ログや問い合わせデータからユーザーのニーズをAIが把握することで、解決すべき問題や改善すべき課題を素早く特定することが可能です。
また、AIが検索傾向を分析してナレッジの追加・改善を継続的に最適化するため、自己解決率と顧客満足度の向上が同時に期待できます。顧客対応のデータ活用を推進したい場合は、ぜひHelpfeelの導入をご検討ください。
まとめ
データウェアハウスは、過去から現在までのデータを蓄積・管理し、データ分析に役立てられるシステムです。多くのデータを取り扱うことで、より複雑な分析が可能になります。
データに基づいたスムーズで合理的な意思決定につながるほか、部門をまたいだデータ分析もできる点がメリットです。
マーケティングやカスタマーサポート、売上分析など、データウェアハウスはさまざまなシーンで活用できます。自社の目的を明確にしたうえで、データウェアハウスの導入を検討してみてください。
