データの時代において、ビジネスの成果を最大化する鍵はデータの適切な管理と活用にあります。とくに、「データウェアハウス」と「データマート」は、データエンジニアリングの世界で頻繁に取り上げられるキーワードです。
しかしこれらの違いやメリットがよくわからないという人もいるでしょう。
今回は、一歩踏み込んでデータ活用を実践したいというビジネスパーソンに向けて、データウェアハウス、データマート、データレイクの特徴や違いをわかりやすく解説します。
現代ビジネスにおけるデータ活用の重要性
データは、感情や意見に左右されない客観的な情報源であり、企業の今後の方針やビジネス戦略を決定するうえで欠かせないツールです。
データ分析を通じて、ターゲットの特定や広告キャンペーンの最適化が行え、効果的なマーケティング戦略を立案するのに役立てられます。また顧客のニーズを把握し、それに基づいた製品開発やサービスの提供を行えます。顧客の求める価値を提供し、長期的な関係を築くためにも、データの活用は不可欠だといえるでしょう。
そのほかにも、新たなビジネスチャンスの発見、リアルタイム分析による迅速な顧客対応、リスクの最小化など、データ活用によって受けられる恩恵はさまざまです。数多くの企業が市場に参入している現代だからこそ、データ活用によって他社との差別化を図り、競争力の維持・向上に努めることが大切です。
データウェアハウスとデータマート、データレイクの特徴
ここでは、データウェアハウス、データマート、データレイクのそれぞれの特徴を解説します。
データウェアハウス
データウェアハウス（DWH）は、収集したデータを分析の目的に応じて格納する、データベースの一種です。時系列順に大量のデータを保管できる点が特徴であり、分析に特化したデータ管理システムだといえます。
データウェアハウスでは、さまざまなITツールに点在するデータを一か所に集約できます。そのため、横断的なデータ分析が可能になり、より効果的な意思決定が可能になります。さらに、データの時系列整理や重複データの排除によって、整合性のあるデータ格納となり、データベース性能を高水準で維持できます。
一方、分析の用途に応じた格納であるがゆえのデメリットもあります。あらかじめ定められた目的でしか活用できないため、柔軟性に欠けており、定型的な分析に陥る可能性があります。
データマート
データマートは、データの利用目的や利用する部門に応じて、必要なデータだけを抽出・加工して格納するデータベースです。小売店（マート）のように、データを目的などに応じて小分けにし、特定のニーズに応えるためにデータを格納します。
目的や用途、部門に沿ってデータの抽出・保管を行うため、必要なデータを迅速に取り出せる点が最大のメリットです。さらに、データ全体の構造の順番変更や追加・消去など、分析の最適化を行え、分析スピードの向上が期待できます。
データマートは、特定の分析対象に絞ってデータの抽出を行うため、重層的な分析や多角的な分析には不向きであるといえます。比較的容易に構築できますが、要件に合わせてその数を増やしていくと、修正などの際に多くの手間とコストがかかってしまう特徴があります。
データレイク
データレイクは、データの構造や種類に関わらず、収集したデータをそのままの形式で格納できるデータベースです。膨大なデータを魚に例えると、今後何らかの目的で活用できるよう、元の形で泳がせておくための湖がデータレイクです。
データレイクでは、構造化データ／非構造化データを問わず、あらゆる形式のデータの保管ができます。形式が統一されていない生データは、分析のために加工や変換が必要となります。しかし、あえて生データに手を加えず格納しておくことで、データの活用方法に幅を持たせる点がデータレイクの特徴です。
一方データの保管期間が長くなると、どのような目的で誰が保管したデータなのかわからなくなる、データスワンプ（データの沼）の状態に陥る危険性があります。価値あるデータを無駄にしないために、データガバナンスを適切に実施することが大切です。
データウェアハウスとデータマート、データレイクの関係性・違い
データレイク、データウェアハウス、データマートは、すべてデータベースの一種であることから混同されがちですが、これらの果たす役割は大きく異なり、データ蓄積の過程において段階的な層をなしています。
まず、収集した生データをありのままの形で保管しておくのがデータレイクです。それらのデータを分析のために加工・変換し、構造化するのがデータウェアハウスの役割です。さらに、特定の目的や用途に沿ってそのデータを抽出し、データマートに保管します。
データレイクではあらゆる形式のデータを無制限に保存できますが、データウェアハウスは主に構造化データを中心に保存し、モダンなソリューションでは一部の飛行増加データも取り扱うことができます。データマートになると、さらにデータ量は小規模になり、目的に沿ったデータのみが保管されます。
データレイク、データウェアハウス、データマートは、それぞれがデータ分析基盤の重要な構成要素です。そのため、データ分析基盤を構築する際には、それぞれの使用目的や役割を理解したうえで、統一的に構築する必要があります。
| データレイク | データウェアハウス | データマート | |
| 特徴 |
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| メリット | データ活用の幅が広がる | 横断的な分析、整合性のデータ格納ができる | 迅速にデータを取り出し、分析を最適化できる |
| デメリット |
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データウェアハウスとデータマート、データレイクを利用するケース
データレイクは、保管するデータの形式を問わないため、画像や動画、音声などの非構造化データを保管するのに有用です。また、収集したデータを無制限に保管できるため、ビッグデータやIoTデータなどの膨大な量のデータを扱う際に利用されます。
データウェアハウスは、組織内の異なるデータソースからのデータを統合し、分析のために整理する目的で利用されます。企業全体のデータを集約し、分析・可視化につなげる役割があるため、ビジネス戦略の立案や顧客分析、マーケティングの最適化などに有用です。
データマートは、特定のビジネス部門やチーム向けに、データウェアハウスから必要なデータを抽出・整理し、その部門のニーズに合わせた分析やレポート作成をするのに用いられます。たとえば、製造業において生産データや在庫管理の情報を活用し、生産プロセスの最適化を図ったり、顧客サービスにおいて顧客のフィードバックを利用して、顧客満足度の向上や効率的なカスタマーサポートの提供を目指します。
まとめ
本記事では、データウェアハウス、データレイク、データマートの違いや関係性、またそれぞれの特徴やユースケースについて解説しました。
データの量や種類が増加する現代のビジネス環境では、組織内の様々なデータを効果的に活用し、意思決定をサポートするため、これらのデータベースの特性を正しく理解し活用することが非常に重要となってきます。
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