データウェアハウスのメリットとは？デメリットや他ツールとの違いも解説

現代のビジネスでは、膨大なデータを効果的に活用・分析できるかどうかが企業の成長を左右します。そこで重要になるのが、データウェアハウス（DWH）の導入です。

データウェアハウスとは、社内のさまざまなシステムから収集したデータを一元管理し、分析しやすい形で保管する仕組みです。データに基づく経営判断の必要性が高まる中、導入する企業が増えています。

本記事では、データウェアハウスのメリットや類似ツールとの違い、選び方のポイント、活用事例を解説します。

データウェアハウス（DWH）とは

データウェアハウス（DWH）とは、社内にある複数のシステムから集めた大量のデータを、テーマや項目ごとに分類・整理して保管する「データの倉庫」です。

企業内では各部門がそれぞれ異なる形式でデータを記録していることが多くあります。たとえば、同じ会社名でも部門によって全角・半角の違いや略称の有無などが異なると、正確な結果が得られません。

データウェアハウスでは、こうしたデータの表記を統一し、分析しやすい形に加工してから保管します。データの質が向上することで、正確で信頼性の高い分析が可能になります。

データウェアハウスの導入で解決できること

データウェアハウスの導入により、以下のような企業が抱える課題を解決できます。

• 部門ごとにバラバラだったデータを一箇所に集約できる
• 分析専用に最適化された設計により、大量のデータを高速で処理できる
• 長期的なトレンド分析や過去データとの比較がしやすくなる

データを一箇所に集約できると、これまで各部門からデータを集めていた手間がなくなり、統一された形式で管理できるようになるでしょう。また、データを高速処理できれば、従来と比べて分析時間を大幅に短縮できます。

こうした課題が解決されることで、データに基づく迅速で正確な意思決定の実現が可能になります。

データウェアハウスと似ているツール

データウェアハウスと混同されやすいツールがいくつか存在します。それぞれ目的や機能が異なるため、正しく理解しておくことが重要です。

• データレイク（DL）
• データベース（DB）
• データマート（DM）
• ビジネスインテリジェンス（BI）
• カスタマーデータプラットフォーム（CDP）

各ツールの違いを順番に解説します。

データレイク・データウェアハウス・データマートの違いや特徴を比較

データレイク（DL）との違い

データレイクとは、あらゆる形式のデータを元の状態のまま保存する保管庫です。データウェアハウスが分析しやすいように整理・加工してからデータを保存するのに対し、データレイクは加工せずにそのまま保管します。

また、データレイクは構造化されたデータだけでなく、電子メールや動画、画像といった非構造化データも保存できる点が特徴です。

データベース（DB）との違い

データベースとは、日常業務で使用するデータをリアルタイムで保管・管理する仕組みのことです。電子カルテ、顧客管理システム（CRM）、在庫管理システムなど、さまざまな業務システムの基盤として活用されています。どちらも特定の情報を整理して保管する点は同じですが目的が異なります。データベースは個々のシステムにおける業務処理のためのデータ保存を目的としているのに対し、データウェアハウスは各システムから集めたデータを分析しやすい形式に整理して蓄積することが目的です。

また、データウェアハウスのほうが保管できる容量は大きく、分析処理もスピーディーに行えます。

データマートとの違い（DM）

データマートとは、データウェアハウスから必要な情報のみを抽出した小規模のデータベースです。顧客データや部門ごとのデータなど、特定の用途に合わせて構築されています。

データマートは特定の分野に特化して分析が可能なため、データウェアハウスよりも対象範囲が狭く分析をスピーディーに行えます。

ビジネスインテリジェンス（BI）との違い

ビジネスインテリジェンスは、データを見やすい表やグラフに変換し、ビジネスの意思決定を支えるツールです。

データウェアハウスはデータを整理して保管することが役割であり、データをどう活用するかを考えるためのものではありません。一方、BIツールはデータウェアハウスに保管されたデータを取り出し、経営層や現場スタッフが理解しやすいよう可視化します。

そのため、データウェアハウスとBIツールは一緒に使用されることが多く、組み合わせることでデータの保管から活用までスムーズに進められるでしょう。

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）との違い

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）は、Webサイト・アプリ・店舗など複数のチャネルから収集した顧客（1st party）データをリアルタイムで統合・管理し、一人ひとりにパーソナライズされたマーケティング施策を実行するためのプラットフォームです。データウェアハウスが全社の構造化データを分析用に蓄積するのに対し、CDPは顧客データに特化し、MAツールや広告配信ツールとの連携を通じて施策実行まで一気通貫で支援します。データウェアハウスは自社にあるデータを部署や部門に関係なく幅広く集めて整理するのに対し、CDPは顧客データに特化しているという違いがあります。両者を組み合わせることで、より高度で質の高い顧客分析が可能になるでしょう。

CDPとデータウェアハウスの違いとは？機能比較と使い分けの判断基準

データウェアハウスのメリット

データウェアハウスを導入することで、企業には多くのメリットがあります。

• データの品質を保てる
• 膨大なデータを高速に処理できる
• データを永続的に保管できる
• データを一元管理できる

それぞれ詳しく解説します。

データの品質を保てる

データウェアハウスは、データを加工する際に表記のゆれを統一ルールで整理・修正するため、信頼性の高いデータになります。

たとえば、同じ顧客情報でも部署によって表記が異なると、別の顧客として複数回カウントされてしまう可能性があります。データウェアハウスでは、こうした表記を統一することで正確な分析が可能です。

データの品質が保たれることで、経営層や現場スタッフが安心して意思決定に活用できるでしょう。

膨大なデータを高速に処理できる

データウェアハウスは「MPP（超並列処理）」と呼ばれるアーキテクチャを採用しており、複数の処理ノード（サーバー）がデータを分担し、同時並行で処理します。1つのクエリを複数のノードが手分けして実行するため、膨大なデータでも高速に分析結果を返すことができます。

大量のデータ分析を行えるよう設計されているため、膨大なデータを高速に処理できるわけです。

データを永続的に保管できる

一般的なデータベースは「最新の状態」を保持するためにデータが随時更新・上書きされ、古い履歴は保存されないことが多くあります。一方、データウェアハウスでは原則としてデータの削除・更新は行われず、過去のデータが時系列で蓄積されていきます（ただし、容量やコストの制約から、優先度の低いデータをアーカイブする場合もあります）。

過去のデータが永続的に保管されることで、長期的なトレンド分析が可能になります。数年前からの売上推移を確認したり、顧客の行動がどのように変化してきたかを把握できます。

こうした長期的な視点でのデータ分析により、効果的な経営判断につなげられることが大きなメリットです。

データを一元管理できる

さまざまなデータソースから収集されたデータは、各部門で独自の形式やルールで記録されているため、そのままでは正確な分析が行えません。

データウェアハウスを導入すると、統一された形式で保管されるため、部門をまたいだ横断的な分析が可能になります。全社で同じデータを共有することで、正確な情報に基づいた意思決定ができるようになるでしょう。

データウェアハウスのデメリット

データウェアハウスには多くのメリットがある一方で、導入前に理解しておくべきデメリットも存在します。

• コストがかかる
• 変則的な分析は苦手である
• データウェアハウスツールだけでの分析は難しい

コスト面や運用面での課題を把握したうえで、自社に適しているかを判断しましょう。

コストがかかる

データウェアハウスは長期で活用することが前提であるため、ツールを導入する費用だけでなく、維持費も発生します。また、システムのメンテナンスや運用には専門知識が必要になり、専門人材を雇用するための人件費も発生します。

既存の社員で対応する場合でも、研修や教育にコストがかかる点を考慮しなければなりません。初期投資だけでなく、長期的な運用コストを含めて見積もることが重要です。

変則的な分析は苦手である

データウェアハウスは、データの統合と整理を事前に行う必要があるため、どうしても時間がかかってしまいます。

分析したい内容を変更する場合は、データの統合と整理を再度行わなければなりません。そのため、急な市場の変化や予期しない状況への対応には向いていないでしょう。

リアルタイムな分析が求められる場合は、別の分析ツールとの併用を検討する必要があります。

データウェアハウスツールだけでの分析は難しい

データウェアハウスは、データを項目ごとに整理して保管するツールであり、単体での分析には向いていません。

データウェアハウスに蓄積されたデータを実際に活用するには、BIツールなど別のツールが必要です。BIツールと併用することで、データを見やすいグラフや表に可視化でき、効果的な分析が可能になります。

データウェアハウスを選ぶときのポイント

データウェアハウスを導入する際のポイントは以下の通りです。

• 使いやすいツールか
• 外部システムとの連携は可能か
• データの処理速度と容量は十分か
• オンプレミス型かクラウド型か

順番に見ていきましょう。

使いやすいツールか

データウェアハウスは、専門知識のある人だけが使えるものでは意味がありません。社員が見やすく使いやすいものでなければ、便利な機能があっても活用されず、導入効果が得られないでしょう。

導入前にはデモやトライアルを活用し、実際に現場で使う社員が操作できるかを確認することが重要です。操作が簡単で、わかりやすい画面が用意されているツールを選ぶとよいでしょう。

【製品比較】データウェアハウスのおすすめ10選｜選定時のポイントとは？

外部システムとの連携は可能か

前述した通り、データウェアハウスはデータの保管庫であり、単体での分析には向いていません。そのため、外部システムやツールと連携できることが重要です。

また、既存の社内システムからデータウェアハウスにデータを集約できないと、せっかく導入しても十分な効果が得られないでしょう。導入前には、自社で使用している既存システムやツールとの連携が可能か確認することが大切です。

データの処理速度と容量は十分か

データウェアハウスでは膨大なデータを扱うため、容量や処理速度によって業務効率が大幅に変わってきます。容量が不足すると古いデータを削除する必要があり、処理速度が遅いと分析に時間がかかってしまいます。

事前に確認しておくべきポイントは以下の通りです。

• 自社がデータウェアハウスに保管したいデータの容量
• デモやトライアルを活用した実際の処理速度

ビジネスの成長に伴いデータは日々確実に増えていきます。現在の容量だけでなく、将来的な拡張性も考慮してツールを選定しましょう。

オンプレミス型かクラウド型か

データウェアハウスの導入形態には、オンプレミス型とクラウド型の2種類があります。自社の状況に合わせて選びましょう。

オンプレミス型の特徴	・自社にサーバーを設置する・データが自社内のサーバーで管理されるため、外部への情報漏洩リスクを自社でコントロールしやすく、セキュリティポリシーを柔軟に設定できる・初期投資や維持費が高額になりやすい・管理する人材に専門的なスキルが必要・サーバーの容量に限界がある
クラウド型の特徴	・インターネット経由でサーバーに接続して使用・容量の変更が比較的簡単にでき、柔軟な拡張が可能・オンプレミス型に比べると初期費用が安い・カスタマイズ性が低い・通信環境の影響を受ける

自社の体制や予算、セキュリティを考慮して、最適なものを選びましょう。

データウェアハウスを活用した事例

データウェアハウスは、小売業をはじめ、大量データを扱う業界で活用されています。

たとえば、スーパーやドラッグストアでは、さまざまな商品と日々訪れる多様な顧客により、膨大なPOSデータが蓄積されます。データウェアハウスを活用することで、蓄積された大量のデータを効率的に分析でき、商品の仕入れや顧客動向の把握を迅速に行えるのです。

また、データウェアハウスで整理されたデータをBIツールで活用することで、月ごとの売上推移や地域ごとの販売実績を簡単に可視化できます。経営陣や現場スタッフがすぐにデータを共有でき、迅速かつ的確な意思決定をサポートします。

データウェアハウスを活用することで、データに基づく的確な経営判断やパーソナライズされた施策を実現できるでしょう。

​​DWHの導入でデータに基づく意思決定がスムーズに行える

データウェアハウスを導入することで、整合性の保たれた正確なデータをもとに施策を考えられるようになります。部門ごとにバラバラだったデータが統合され、全社で同じ情報を共有できるため、迅速で的確な意思決定が可能です。さらに、顧客データの活用に特化したCDPと組み合わせることで、より高度で質の高い分析が実現できます。

『GENIEE CDP』は、顧客データの統合からリアルタイム分析、マーケティング施策の実行までをワンストップで支援するプラットフォームです。ゼロコピー技術により、企業がすでに保有するデータウェアハウスのデータをコピーせずに直接活用できるハイブリッド型アーキテクチャを採用しており、データの二重管理を排除しながらリアルタイム性を確保します。また、自然言語でダッシュボードを自動生成するAI Dashboard機能により、専門知識がなくても誰でも簡単にデータ分析・可視化が可能です。

導入・運用サポートも実施しているため、データウェアハウスの成果向上に向けて、CDPの導入を検討してみてはいかがでしょうか。