CDPとデータマートの違いとは？構造・役割・使い分けの判断基準を解説

企業がデータ活用を進める中で、「CDP」と「データマート」という言葉を耳にする機会が増えています。どちらも顧客データやビジネスデータを扱う基盤ですが、実際には役割も目的も大きく異なります。

経済産業省の「DX白書2023」によると、日本企業の約7割がDXに取り組んでいる一方で、データ利活用で成果が出ている企業は約半数にとどまっています。その障壁として、多くの企業が「部門横断的なデータ利活用」の難しさや「データの散在（サイロ化）」を挙げており、それぞれ46.2%、43.1%にのぼります。

こうした課題を解決する手段として、CDPやデータマートといったデータ基盤の構築が注目されていますが、「既存のデータマートで十分なのか」「CDPを追加導入すべきなのか」という判断に迷う担当者は少なくありません。

本記事では、CDPとデータマートの基礎定義から始め、両者の構造的な関係、それぞれが得意とする領域と限界、利用者やスキル要件の違い、使い分けの判断基準、併用パターン、代表的なサービス比較までを体系的に解説します。自社のデータ基盤をどう設計すべきか、どのツールを選ぶべきかを判断するための実践的な指針を提供します。

CDPとデータマートとは

データ活用の現場では、CDPとデータマートが混同されることがありますが、両者は比較対象として並列に語られるものではありません。

データマートは「特定の目的に絞った分析用データベース」であり、CDPは「顧客データの統合から施策実行までを担う基盤」です。まずはそれぞれの定義と役割を正しく理解することで、自社に必要なデータ基盤の全体像を把握しましょう。

CDPの定義と役割

CDP（Customer Data Platform）は、顧客一人ひとりの情報を統合し、マーケターがノーコードで施策に活用できる環境を提供するプラットフォームです。Webサイトの行動履歴、購買データ、広告接触データ、店舗での来店履歴など、オンライン・オフラインを問わず散在する顧客データを個人単位で紐付け、統合されたプロファイルを構築します。

CDPの最大の特徴は、データの収集・統合だけでなく、そこから得られた顧客理解を直接マーケティング施策に転用できる点にあります。セグメント作成、パーソナライズ配信、MA（マーケティングオートメーション）や広告プラットフォームとの連携機能を標準で備えており、「データを貯める」だけでなく「データを使う」ことに主眼を置いた設計になっています。

近年、AIエージェントのような自然言語処理やAI分析機能を搭載した最先端のCDPツールも登場しつつあります。これが旧来のCDPとはどう違い、どのようにして事業課題を解決するのか？以下の資料を参考にぜひトレンドを確認ください。

【e-book】データ×AIエージェントがなぜ、またどのようにして事業課題を解決するのか？次世代型CDPとは？

データマートの定義と役割

データマートは、データウェアハウス（DWH）から特定の部門やテーマに必要なデータを抽出し、分析しやすいように集計・加工したデータベースを指します。例えば、売上分析用のデータマート、財務分析用のデータマート、マーケティング分析用のデータマートといった形で、目的ごとに切り出されることが一般的です。

データマートの主な役割は、BIツールでの可視化やレポーティングを効率化することにあります。全社のデータが集約されたDWHから必要な項目だけを取り出し、あらかじめ集計や結合を済ませておくことで、分析担当者が迅速にダッシュボードを作成できるようになります。ただし、データマートは「分析で完結する」設計であり、外部の施策ツールへの自動連携や顧客の名寄せ機能を持たないことが多いのが実情です。

CDPとデータマートの構造的関係

データ基盤を設計する際、データレイク、DWH、データマート、CDPといった複数の要素が登場し、それぞれの位置づけが分かりにくくなることがあります。ここでは、これらの要素がどのように関係し合っているのかを整理します。

一般的なデータ基盤は、データレイク（生データの保管庫）、DWH（全社データの統合基盤）、データマート（特定目的の分析用DB）という三層構造で設計されます。CDPはこの構造の外側に位置するのではなく、内部にデータマート層を内包する場合もあります。ただし、CDPの目的は「分析」ではなく「顧客体験の最適化」にあります。

つまり、CDPは顧客データに特化した統合基盤であり、分析だけでなく施策実行までを一気通貫で担う点が、汎用的なデータマートとは異なります。

例えば、DWHには全社の売上データや在庫データが含まれますが、CDPには顧客の行動データや属性データが中心に集まります。データマートは部門別に切り出された分析用のデータセットであり、CDPは顧客単位で統合されたプロファイルを持つ施策実行基盤です。このように、役割と活用目的が根本的に異なるため、両者を単純に比較することはできません。

データマートの役割と限界

データマートは、定型的な分析業務において高い価値を発揮します。部門別の売上集計や定期レポートの作成など、一貫性のあるデータ提供を低コストで実現できるのが強みです。

しかし、マーケティング施策に転用する際には、いくつかの構造的な限界があります。ここでは、データマートが得意とする領域と、実現が難しい領域を明確に整理します。

データマートが得意とする分析業務

データマートは、特定のテーマに絞った集計や可視化において本領を発揮します。例えば、月次の売上推移、商品カテゴリ別の販売実績、地域別の顧客数といった定型レポートを作成する際、あらかじめ必要な項目を集約しておくことで、BIツールでのダッシュボード作成が迅速に行えます。

また、過去のトレンド把握や部門別の予実管理など、時系列での比較分析にも適しています。データマートは一度構築すれば、同じ切り口での分析を繰り返し実行できるため、運用コストを抑えながら一貫性のあるデータ提供が可能です。エンジニアがSQLで事前に集計ロジックを組んでおくことで、分析担当者は複雑なクエリを書かずに済むというメリットもあります。

データマートでは実現困難な領域

一方で、データマートには構造的な限界もあります。複数チャネルを跨ぐ顧客の名寄せや、数分単位の行動に基づいた即時施策の実行は、データマート単体では設計上、想定されていません。

データマートは従来はバッチ処理が主流でしたが、最新技術ではストリーミング対応も可能なシステムも出始めています。ただしCDPほどのリアルタイム性は実現しにくいのが実態となります。リアルタイム性が求められる施策ではよりCDPのほうが向いていると言えるでしょう。

また、データマートは分析で完結する設計であり、外部のMAツールや広告プラットフォームへの自動連携機能を持たないことが多いのが実情です。仮に連携を実現しようとすると、個別に開発が必要となり、コストとリードタイムが膨らみます。さらに、SQLスキルが必須となるため、マーケターが自律的にデータを抽出・活用するには運用上のリードタイムが生じます。依頼から提供まで数日から数週間かかる場合もあり、キャンペーンのタイミングを逃すリスクがあります。

こうした「SQL必須」「施策連携の欠如」という課題に対し、GENIEE CDPのようなツールは有力な解決策となります。SQLを使わずに直感的な操作でデータを扱えるだけでなく、AIによる分析サポート機能も備えているため、非エンジニアでも「分析で終わらせない」データ活用が可能になります。

CDPの役割と独自機能

CDPの本質は、顧客理解から施策実行までのサイクルを一つのプラットフォームで完結できる点にあります。

データマートが「分析のためのデータ整備」に留まるのに対し、CDPは「施策への直結」を前提に設計されています。ここでは、CDPが持つ3つの主要機能を解説し、いかにマーケティングを変えるかを提示します。

顧客360度ビューの構築

CDPの第一の機能は、散在するIDをキーに紐付ける「名寄せ」により、一人の顧客の全接点を統合したプロファイルを作成することです。例えば、Webサイトの訪問履歴、ECサイトでの購買履歴、店舗での来店記録、コールセンターでの問い合わせ履歴といったデータが、メールアドレスや会員IDを軸に統合されます。

これにより、オンライン・オフラインを問わず、顧客がどのチャネルでどのような行動を取ったのかを一元的に把握できるようになります。顧客360度ビューと呼ばれるこの統合プロファイルは、パーソナライズ施策の精度を大きく向上させる基盤となります。データマートでは個別のチャネルごとに分析が完結することが多いのに対し、CDPは顧客単位での統合を標準機能として提供します。

ノーコードでのセグメント作成

CDPの第二の機能は、マーケターが直感的にターゲットを抽出できるセグメント作成機能です。従来のデータマート運用では、セグメント抽出にSQLが必要となり、エンジニアへの依頼が発生していました。CDPでは、GUIを用いて条件を組み合わせるだけで、複雑なセグメントを作成できます。

例えば、「過去30日以内にWebサイトを訪問したが購入に至っていない顧客」「特定商品を購入した後、関連商品のページを閲覧した顧客」といった条件を、ドラッグ&ドロップで設定できます。さらに、GENIEE CDPのようにAIによる自然言語分析をサポートするツールでは、マーケターが自ら高度なセグメントを作成することが可能になっています。これにより、施策の試行錯誤が高速化し、PDCAサイクルを短縮できます。

MA・広告プラットフォームとの連携

CDPの第三の機能は、作成したセグメントを即座に施策へ反映させる外部ツール連携です。データマートでは、分析結果をCSVでエクスポートし、手動でMAツールにアップロードするといった作業が発生しますが、CDPは標準でAPI連携機能を持ち、セグメント作成と同時に外部ツールへ自動反映できます。

例えば、メール配信ツール、広告プラットフォーム、Web接客ツール、SFA/CRMなど、数十から数百の連携先に対応するCDPもあります。これにより、「セグメントを作成したら即座にメール配信」「特定の行動を取った顧客に対してリアルタイムで広告配信」といった施策の自動化と高速化が実現します。施策実行までのリードタイムが大幅に短縮されることで、マーケティングの機動力が向上します。

CDPとデータマートの利用者とスキル要件の違い

CDPとデータマートの最も大きな違いの一つは、「誰が使うか」という運用体制の視点にあります。データマートはエンジニア主導で構築・運用されることが多く、マーケターは分析結果を受け取る立場になりがちです。

一方、CDPは現場のマーケターが自ら操作し、施策を実行できる設計になっています。利用者のスキルセットに合わせた選定が重要であり、現場のスピード感を重視するならCDPが適しています。

データマートの運用体制

データマートは、情報システム部門やデータエンジニアが中心となって構築・運用されることが一般的です。マーケターや営業担当者が分析を依頼し、エンジニアがSQLでクエリを作成してデータを抽出し、結果をレポートやダッシュボードで共有するという流れになります。

この運用体制では、依頼からデータ提供まで数日から数週間かかる場合があり、キャンペーンのタイミングを逃すリスクがあります。また、依頼内容が曖昧だと何度もやり取りが発生し、コミュニケーションコストが膨らむこともあります。エンジニアのリソースが限られている企業では、分析依頼が積み上がり、優先順位の調整が必要になることも少なくありません。

CDPの運用体制

CDPは、マーケターが自走できる体制を前提に設計されています。ノーコードでセグメントを作成し、そのまま施策に反映できるため、エンジニアへの依頼が不要になります。これにより、施策の試行錯誤が高速化し、PDCAサイクルを短縮できます。

非エンジニアが直接データを操作することで、情報システム部門の工数削減にも寄与します。エンジニアは基盤の構築や保守に専念でき、マーケターは日々の施策運用に集中できるという役割分担が実現します。また、マーケターが自らセグメントを試行錯誤できる環境は、施策の質と量の両面を向上させる効果があります。

CDPとデータマートの使い分け判断基準

自社のフェーズや目的に応じて、CDPとデータマートのどちらを選ぶべきかを判断するための軸を整理します。最大の分岐点は、「分析のみ（過去の把握）」を目的とするのか、「施策実行（未来の行動変容)」まで求めるのかという点にあります。ここでは、4つの判断軸を提示し、フローチャート形式で思考を整理します。

分析のみならデータマート、施策実行まで求めるならCDP

目的がレポーティングに限定されるか、顧客接点でのアクションを含むかで切り分けます。例えば、月次の売上推移や商品別の販売実績を可視化することが主目的であれば、データマートで十分です。一方、特定の行動を取った顧客に対してメールを配信したり、広告を出し分けたりする施策を実行したい場合は、CDPが必要になります。

MAや広告配信との自動連携が必要な場合、データマートではMAや広告配信との自動連携が必要な場合、追加開発が必要になり、コストと運用負荷が増加する傾向があります。施策の即時性を求めるなら、リアルタイム性に優れたCDPが適しています。逆に、分析結果を定期的にレポートで共有するだけであれば、データマートの方がコストを抑えられます。

既存DWHがあり、情シスのリソースが潤沢ならデータマート

社内に高度なSQLスキルを持つチームがあり、施策の即時性が低い優先度である場合、既存DWHの活用が現実的です。すでにDWHが構築されており、データマートを追加で作成するコストが低い場合、新たにCDPを導入するよりも既存基盤を活かす方が効率的なこともあります。

ただし、マーケターが自律的にデータを操作できる環境を整えたい場合は、データマートだけでは不十分です。エンジニアへの依頼が常に発生する運用体制では、施策のスピード感が損なわれるため、長期的にはCDPの導入を検討する価値があります。

マーケターが自走したいならCDP

現場の自律性を最優先する場合、CDPが有力な選択肢になります。マーケターがノーコードでセグメントを作成し、即座に施策へ反映できる環境は、組織全体の生産性を向上させます。特に、GENIEE CDPのように既存のMAやSFAと標準連携できるツールを選ぶことで、導入初期からマーケターが自走できる体制を構築できます。

また、施策の試行錯誤を繰り返す文化を根付かせたい場合も、CDPが適しています。エンジニアへの依頼が不要になることで、アイデアを思いついたらすぐに実行できる環境が整い、マーケティングの機動力が大幅に向上します。

データマートとCDPの併用パターン

大規模なエンタープライズ企業では、DWH/データマートとCDPを併用する構成が一般的になりつつあります。全社横断の経営分析はDWH、One to OneマーケティングはCDPという「適材適所」の構成が理想的です。ここでは、両者を組み合わせることで得られる具体的な成果を示します。

全社データ分析はDWH+データマート

経営判断や財務レポートなど、高い整合性と網羅性が求められる分析業務には、DWHとデータマートが適しています。過去数年分の膨大なログを用いた傾向分析や、部門別の予実管理には堅牢なDWHが必要です。

例えば、全社の売上推移、商品カテゴリ別の利益率、地域別の顧客数といった定型レポートは、データマートで効率的に作成できます。これらの分析は、経営層や各部門の意思決定に直結するため、データの正確性と一貫性が最優先されます。DWHとデータマートは、こうした「静的な全社分析」の基盤として機能します。

顧客施策実行はCDP

マーケティング部門が主導する、広告・メール・Web接客などの具体的なアクション領域では、CDPが力を発揮します。顧客の「今」に合わせたコミュニケーションには、柔軟なセグメントと外部連携に強いCDPが不可欠です。

例えば、特定の商品を閲覧した顧客に対して数分後にリターゲティング広告を配信する、カート放棄した顧客に対して翌日にフォローメールを送るといった施策は、CDPのリアルタイム性と外部ツール連携機能があって初めて実現します。DWHとデータマートが「過去の把握」に強いのに対し、CDPは「未来の行動変容」を促す施策実行に特化しています。

併用による「分析」と「施策実行」の両立

DWHとCDPを併用することで、「分析」と「施策実行」の両立が実現します。DWHで全社のデータを統合・管理し、定型レポートを作成する一方で、CDPで顧客データを統合し、マーケティング施策を実行するという役割分担です。

実際の事例として、とある航空会社では、CDPとDWHを併用し、部門間の連携強化とデータ活用コストの削減を実現したと報告されています。全社の経営分析にはDWHを活用し、顧客一人ひとりへのパーソナライズ施策にはCDPを活用することで、データの価値を最大化しています。このように、両者を組み合わせることで、組織全体のデータ活用レベルを引き上げることができます。

CDPとデータマートの違いまとめ

CDPとデータマートは、どちらもデータ活用の基盤として重要ですが、役割と目的が根本的に異なります。データマートは特定の分析目的に特化したデータベースであり、定型レポートや過去のトレンド把握に適しています。一方、CDPは顧客データの統合から施策実行までを一気通貫で担う基盤であり、パーソナライズ施策やリアルタイムなコミュニケーションに強みを持ちます。

自社の課題が「分析のみ」なのか「施策実行まで」を求めるのかを見極めることが、適切なツール選定の第一歩です。既存のDWHやデータマートがある場合でも、CDPを追加導入することで顧客の名寄せやリアルタイム連携が実現し、マーケティングの機動力が大幅に向上します。また、DWHとCDPを併用することで、「静的な全社分析」と「動的な顧客施策」の両立が可能になります。

本記事で解説した判断基準や併用パターンを参考に、自社のデータ基盤をどう設計すべきかを検討してください。データの価値を最大化し、組織全体の生産性を向上させるための第一歩を踏み出しましょう。