DWH（データウェアハウス）とは？　～データベースとの違いやメリットから活用事例まで解説～

DWH（データウェアハウス）とは、「データの倉庫」を意味する言葉です。データを保管するだけでなく、膨大なデータを管理し、分析することで、経営戦略の見通しを立てることに役立ちます。

DWHには、データベースをはじめとする類似的な概念が複数あるため、それらとの違いがわかりづらいという方もいるでしょう。

本コラムでは、類似する項目と比較しながらDWHについて解説します。DWHの具体的な活用事例も併せて紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

 

1.DWH（データウェアハウス）とは?

DWH（データウェアハウス）とは、膨大なデータを整理しながら目的別に保管するDB（データベース）のことです。

システムの運用には、さまざまなデータを取り扱うことになります。企業で取り扱われるのは、顧客管理や、会計管理、在庫管理などに関する膨大なデータです。こうしたデータをさまざまなシステムで管理すると、システムごとにデータ形態が異なってしまうため、データを取り出して分析することが困難になります。

単にデータを保管するだけでなく、さまざまな種類のデータを時系列ごとに整えて管理できるのがDWHです。
また、管理するだけでなく「データ分析」に特化しているのもDWHの特徴といえます。
DWHはデータ分析により「業務効率化」や「利益率拡大」に貢献するためのシステムといえるでしょう。

DWHとDB（データベース）との違い

DB（データベース）は、DWHと同じくデータを保管するシステムであることには違いありません。
しかし、DBはデータの保管方法や保管する目的がDWHと異なります。

DBは多方面に蓄積されたデータの集合体であり、保存されているのは生のデータです。生のデータで保管されている状態では、システムごとに形式が異なるため、分析が困難となります。

DWHは、分析に必要なデータが業務横断的に管理できる形で整理されているため、「分析に特化したデータの集合体」といえるでしょう。

DWHとデータレイクの違い

データレイク（data lake）は、直訳するとデータの湖です。その名の通り、分散しているデータを一箇所に集めたシステムを指します。

データの集合体という意味ではDWHやDBと似た概念ですが、その違いは、保管されるデータの内容にあります。
DWHやDBでは、保管可能なデータが決まっているのに対し、データレイクでは動画や画像、文書やメールなどあらゆるデータが加工されることなく保管可能です。

DWHとデータマートの違い

データマートは、特定の目的に利用するデータの倉庫のことです。

DWHに蓄えられたデータから、さらに使いやすいように目的に合わせて作成します。たとえば、「顧客管理用」といった個別の目的に合わせたカスタマイズが可能です。DWH、DB、データレイクに比べてデータ量の規模は少なく、用途に合わせて必要なものだけを抽出して集計するのがデータマートです。

 

2.DWHを導入するメリット

DWHの導入で、どのようなメリットが得られるのでしょうか。
ここからは、具体的なメリットを紹介します。

時系列でのデータ保管

DWHを導入すれば、時系列ごとにデータ収集ができます。

一般的なデータベースで保管する場合、古いデータが自動的に削除されるといった問題があります。古いデータが残っていないと、長期間にわたるデータ分析が実施できません。

DWHを導入すれば、古いデータが欠損するといった恐れがないため、長期にわたってデータ保管が可能です。時系列順にデータが残るため、スムーズに分析が行えます。

効果的なデータ収集

データ分析のために、効果的なデータ収集ができるのもDWH導入のメリットです。

たとえば、小売店のPOSデータ分析にもDWHが活躍します。POSシステムの中にあるデータを分析するには、まずデータの抽出をし、表計算ソフトや分析ソフトに入力していくこととなります。

しかし、顧客データや商品データなど、膨大なデータが蓄積されているため、一つひとつ確認しながら入力するのは非常に大変な作業です。

DWHは分析することが目的のDBなので、データの蓄積から分析までをスムーズに実施できます。
このため、DWHを導入すれば、コストパフォーマンスやタイムパフォーマンスに優れた効果的なデータ収集が可能です。

 

3.DWHの活用事例

DWHは世界のさまざまな企業や団体で導入されています。
膨大なデータの収集や分析が得意なため、特に規模の大きい運営を行う場合に役立ちます。

その一例に挙げられるのが、航空会社です。航空会社は、運行管理・スケジュール・顧客管理・搭乗管理・機材整備管理など、多数の業務があるため、システムが混在していると分析が難しくなります。 そこで、DWHを活用しデータ分析を実施すれば、予約のコントロールや座席管理などあらゆる側面から、利益最大化のためにデータを活かすことができるのです。

航空会社のみならず、他業種においてDWHは活用されています。
業務における膨大なデータを横断的に分析することで、業務効率の向上や利益率の拡大に期待できるでしょう。

 

4.まとめ

DWHは、膨大な過去のデータを保管し、分析の際に活用することが可能なDBです。

時系列ごとに削除が必要なデータだけを抽出でき、意思決定の際に役立てられます。
DWHを導入し、自社のビジネスへ活用してみてはいかがでしょうか。