企業がもつ膨大なデータをどう取り扱い、どのように活用するかは、ビジネスの成果を左右する重要な要素です。そこで注目されているのが「DWH（データウェアハウス）」です。
記事では、DWHの基礎知識や導入メリット、実際の活用方法までをわかりやすく解説します。
【まずは基本】DWHとは？
DWHは「Data Ware House（データウェアハウス）」の略称で、文字どおり「データの倉庫」という意味があります。
企業活動などで発生する大量のデータを整理・保管し、必要に応じて分析しやすくするために利用される仕組みです。
DWHの基本知識
DWH（データウェアハウス）は「データ分析」を主な目的として設計されており、大量のデータを収集・統合して時系列で保存する点が特徴です。
これにより、データを蓄積するだけでなく、必要なタイミングで素早く抽出して分析できます。
さらに、企業内のあらゆる部門でもつデータをまとめて保管することで、意思決定の際に役立つ情報を取り出しやすくなるといったメリットもあります。
データベースとの違い
DWH（データウェアハウス）は、大きくとらえれば「データを保管する」という意味でデータベースの一種です。
ただし、一般的な「データベース」は日常の業務で使うデータの登録や更新、検索などを効率よく行うためのものが多い傾向にあります。
一方、DWHは分析向けにカスタマイズされているものが多いため、過去のデータの削除は行わず、分析のために蓄積していく設計が一般的です。
データレイクとの違い
データレイク（Data Lake）は「データの湖」という言葉のとおり、あらゆる形式のデータを幅広く集めて保管します。
DWH（データウェアハウス）は分析の対象となる「構造化データ」を保管するのに対して、データレイクではデータベース化しにくい「非構造化データ（画像・動画・電子メールなど）」も保管できるのが特徴です。
データマートとの違い
データマート（Data mart）の「マート」は「小売店」を意味し、その名のとおり取り扱うデータ量が比較的小規模です。ある特定の業務に絞ってデータを保管することが多いため、狭い範囲のデータ分析に向いています。
大規模なデータを扱うにはDWH（データウェアハウス）が向いていますが、データマートは目的を限定している分、必要なデータ分析を手軽に行えるというメリットがあります。
BIツールとの違い
BIツール（Business Intelligence）は、データを分析し意思決定に役立てるためのツールや手法全般を指します。
DWH（データウェアハウス）がデータを保存・蓄積する仕組みなのに対し、BIツールはそのデータを実際に集計や可視化などへ活用するものです。
また、DWHとBIツールの両方を組み合わせることで、質の高いデータ分析が可能になるため、より精度の高い意思決定を行えるようになります。
DWHを導入するメリット
DWH（データウェアハウス）を導入すると「時系列でデータを管理できる・永続的にデータを保管できる・データ分析業務のスピードが上がる」といった3つのメリットが期待できます。
それではひとつずつ見ていきましょう。
時系列でデータを管理できる
扱うデータの量が膨大になればなるほど、後から参照したり分析したりするときに「いつの情報か」が重要になります。
DWH（データウェアハウス）はデータを「時系列」で整理して保管できるため、古いデータと新しいデータを簡単に見比べられます。これにより、過去と現在の比較や将来の予測作業などを効率的に行えるようになります。
永続的にデータを保管できる
データベースでは、不要になった情報を削除したり更新したりするのが一般的ですが、DWH（データウェアハウス）は基本的にデータを消去せず、永続的に蓄積します。
また、DWHは時系列でデータを追跡できるため、長期間にわたって顧客や市場の変化を分析するなど、マーケティング戦略などに反映させやすいといったメリットもあげられます。
データ分析業務のスピードが上がる
DWH（データウェアハウス）内に蓄積した大量の情報を横断的に活用できるため、データ分析を一元管理しやすくなります。
また、時系列で整理されていることから必要なデータを探しやすく、分析業務の効率の向上にもつながるといったメリットもあげられます。
DWH製品を選ぶときのポイント
DWH（データウェアハウス）の導入を検討するときは「提供形態・コスト・機能性・サポート体制」の4つのポイントに注目することが重要です。
また、企業の方針や運用体制によって各ポイントの優先度が異なるため、自社の環境に合わせて検討しましょう。
提供形態
DWH（データウェアハウス）には「オンプレミス型・クラウド型・SaaS型」などさまざまな形態があります。
それぞれの提供形態で導入コストやセキュリティ面、運用や管理のしやすさなどが異なるため、自社の規模や運用方針に合わせて選ぶことが重要です。
コスト
DWH（データウェアハウス）の導入には、初期投資だけでなく運用・保守にかかる費用や拡張のしやすさなどを総合的に検討する必要があります。
例として、クラウド型のDWHであれば初期費用を抑えられますが、自社に必要な設定やカスタマイズにコストがかかる可能性があります。
DWHの長期利用を想定し、対費用効果という視点を忘れずに検討しましょう。
機能性
処理速度や操作性、拡張性などの機能面はDWH（データウェアハウス）導入において大きな判断材料です。
大量のデータを分析する場合、処理の速さがとくに重要です。また、実際にDWHを操作する従業員が使いやすいインターフェースであるか、将来的な機能追加に対応できるかどうかなども検討しましょう。
また、セキュリティ対策がしっかりしているDWHかどうかを確認することも欠かせません。
サポート体制
DWH（データウェアハウス）は構築後の運用が長いため、メーカーやベンダーのサポート体制は軽視できません。
自社にエンジニアや技術者がいない場合は、DWHの導入支援やトラブル対応などを手厚くサポートしてくれるベンダーを選ぶのが安心です。いざという時に適切なサポートが受けられるかを事前に確認しておきましょう。
DWH（データウェアハウス）の導入でお悩みの方は、システム開発の負担が少ないローコードツールもおすすめです。
当社は設立から40年分のITノウハウを蓄積しており、イントラマートを含むさまざまなツールの導入に関する支援実績が豊富にあります。適切なデータ活用やツール導入でお困りの方は、ぜひ当社へご相談ください。
DWHの活用方法をチェック
DWH（データウェアハウス）を導入した後は、具体的にどのように使えば大きな導入効果を得られるのでしょうか？
それでは最後に、他システムとの連携を踏まえたDWHの活用例をご紹介します。
CRMとの連携
CRMとは「顧客管理システム」のことです。CRMと組み合わせると、DWH（データウェアハウス）で蓄積したデータをもとに、顧客の購買動向や傾向を詳しく把握できます。
的確なターゲットへ適切なアプローチがしやすくなるため、コスト効率の高いマーケティングが期待できます。
BIとの連携
先述した、データの分析や活用に役立つ「BIツール」を活用すれば、DWH（データウェアハウス）に保存されているデータをレポートやグラフなどで視覚化し、組織の意思決定に活かせます。
顧客ごとの売上推移や部門ごとの業績推移などをリアルタイムに把握しやすくなるため、迅速なアクション実施が可能になります。
部門横断のデータ分析
DWH（データウェアハウス）は、部署やプロジェクト別に発生するデータを一元管理できるのがメリットです。
そのため、複数の部門を横断するような大型プロジェクトにおいて、DWHを導入することでさまざまな視点から分析しやすくなります。
営業部と製造部のデータをまとめて検討する、経営陣とマーケティング部が連携して新商品・新サービスの戦略を立てるなど、部門横断の統合的な情報共有が可能です。
まとめ
DWH（データウェアハウス）は、企業がもつ膨大なデータを効果的に見える化し、戦略的な意思決定をサポートするための重要な仕組みです。
DWHを単独で活用するだけではなく、BIツールやCRMなど他システムとの連携を行うことで、導入効果をさらに高められます。
また、DWHを導入する際は、自社の環境や目的を明確にしたうえで製品の提供形態やコスト、機能性、サポート体制を総合的に検討することが欠かせません。
データを活用したビジネスがますます重要になる今日、DWHを適切に取り入れて業務の効率化と企業の競争力向上を目指しましょう。
