DWH(データウェアハウス)とは?①定義から歴史、種類と利用場面までを解説!あなたのビジネスに必要なデータ管理が見つかるかも?

DWHとは?

DWH(Data WareHouse:データウェアハウス)とは、様々なソースから事業に価値を及ぼすデータを収集・管理する手法です。通常、この手法はいくつかの異なるソースからのビジネスデータを統合・分析し、洞察を得るために使用されます。データ分析とレポート作成の根幹をなす概念です。

同じような概念であるデータベースと異なる点として、「過去のデータを主に保存している」ということがあります。つまり、データベースが現在進行中の事業やサービスについてのデータを保管している場所であるのに対して、DWHは既に使わないデータを格納しておく「倉庫」であると言えます。

DWHの変遷

DWHは使用している組織の業績を把握しやすく、そして高める可能性を秘めています。情報化社会と呼ばれて久しい現代において、その重要性は高まっていると言えます。しかしながら、DWHは決して新しいものではありません。

DWHの変遷について、重要な点をまとめてみました。

  • 1960年代 研究者であるダートマス(Dartmouth)とゼネラル・ミルズ(General Mills)によってデータに関する「次元」「事実」という概念が定着された。
  • 1970年代 ニールセン(Nielsen)とブロードバンド提供企業である IRI が共同し、小売販売のための次元データ使用を導入
  • 1983年〜 Tera Data Corporation が、戦略決定支援のためのデータベース管理システムの導入を始める
  • 1980年代後半 DWHは、この流れの中でIBMのポール・マーフィ(Paul Murphy)とバリー・デブリン(Barry Devlin)が開発したことに始まります。
  • インモン・ビル(Inmon Bill)がDWHの構築・使用方法・メンテナンス・企業情報の扱い方など様々なテーマにおいて執筆していた。このことから「DWHの父」と呼ばれている。

DWHの機能

冒頭での説明にもあったように、DWHは企業内外各所からのデータを格納する倉庫として機能しています。企業の中でのやりとりや、システムの情報、関連データベースや顧客情報など、様々な場所からデータは流れ込んできます。形という軸で分けると以下のようになるでしょう。

  • 構造化データ
  • 半構造化データ
  • 非構造化データ

このような、形や出どころの異なるデータを一つの場所で管理するのがDWHの役割です。統合されたデータはSQL、BIツール、スプレッドシートなどを通じてアクセスできるように整形・管理されます。

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DWHにまとめられることで、それまで独立していて見えていなかった因子どうしの相関や新たな因果関係を見出せる可能性があります。多角的なデータマイニングを行うことが可能になり、売上増加だけでなく新たな事業構想も見込めるでしょう。

DWHの種類

ここでは3種類のDWHの形を紹介します。

①企業DWH

企業DWH(Enterprise DWともいう)は集中型の機能を持っています。これまで紹介した概論のように企業全体にわたり戦略決定支援サービスを提供するのが主な機能です。データを構造化し、統一することであるトピックに沿ってデータを分類することができます。もちろん、各部門にDWHへのアクセスを与えることも重要な役割の一つです。

②オペレーショナルデータストア(ODS)

ODSでは、格納されるデータは随時更新されます。リアルタイムデータを整理するのに便利なため、従業員の記録のようなルーチン業務管理の領域で好んで利用されています。このシステムを導入することで、日々の従業員管理や組織レポートなどは一つの場所に統合されます。

③データマート

データマートは、DWHから派生したものです。小売の現場における販売、販路、在庫などの管理に特化した設計になっています。独立したデータマートを用いることで、一次情報を直接取集することができます。

どんな人に役立つ?

以下の役割を担う人が、DWHの価値を実感することができるとされています。

  • 大量のデータから意思決定をする必要や責任がある人。
  • 複数のソースから複雑で、形の異なるデータを収集する人。また、収集したデータから価値のある情報を生み出さなければならない人。
  • データへのアクセスする際に複雑な作業を必要としない人。
  • 意思決定の際に順序立てたアプローチを要求される人。
  • 大量のデータを図やチャート、報告書にまとめないといけない人。
  • 「隠されたパターンやルール」をデータから見つけたい人。

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どこで利活用されている?

ここまでかなり抽象的な内容が続いてしまいました。読者のみなさまがイメージがつきやすいように、最後に具体例をあげたいと思います。

航空会社

空港に関わるシステムでは、乗務員の配置、路線の収益性の分析、マイルのPRなどの運用目的でDWHが使用されています。

銀行

銀行においては、顧客情報など業務に使用される情報を効率的に管理するために有効です。市場調査、製品や業務のパフォーマンス分析にも使用されています。

ヘルスケア

ヘルスケア領域においては、戦略立案や治療結果の予測、患者の治療レポート生成などの機能をになっています。提携保険会社や医療支援サービスなどとデータを共有することで、包括的なケアにつなげているようです。また、この領域は後述の病院と並んで法律的にデータ管理のコストが非常に大きいため、DWHの扱いにも細心の注意が必要です。

公的機関

政府のような機関でもDWHは価値を発揮しています。主に情報収集に利用されており、税金の記録、健康政策の記録などを維持し、分析するのに役立っています。

投資・保険

銀行以外の金融においてもその活躍は際立っています。市場の動向を探ったり、顧客の傾向を分析することに用いられています。

小売

小売はDWHの主戦場と言えるかもしれません。今や流通からマーケティングまで、どの段階においてもデータ管理は喫緊の課題であり、これらを統合した「データの倉庫」は広く利用されています。商品、顧客の購買パターン、PRの追跡などから価格戦略の決定まで、利用場面は様々です。

病院

診療に対する患者の意見や通院パターン、診療を見積もるためにも利用されています。電子カルテの普及もこの産業におけるDWHの貢献度向上につながっているでしょう。

まとめ

いかがでしたでしょうか?多角的なデータを一元管理する機能としてDWHを概説しました。次回の記事では構成要素や、具体的な導入に際しての留意点、そして実践的な例をいくつか紹介していきます!

この記事は以下のサイトを参考に作成されています:https://www.guru99.com/data-warehousing.html

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