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データマートとは？データウェアハウスやデータレイクとの違いをわかりやすく解説
データの保存や分析のために運用される「データマート」。データの保管には「データウェアハウス」や「データレイク」が用いられることもありますが、これらにはどのような違いがあるのでしょうか。本記事では、データマートとは何か、データウェアハウスやデータレイクとの違いについても解説します。
目次
データマートとは？
データマートは、特定の業務やニーズに特化したデータベースです。企業が持つ大量のデータの中から、必要な情報だけを抽出し、目的に応じて集計・整理します。これにより、すばやく効果的なデータ分析が可能になります。
規模が小さく扱うデータが限定的なため、短期間で導入でき、データの取り扱いが容易に行えるのが特徴です。
データマートとデータウェアハウス・データレイクの違いとは？
データマート・データウェアハウス・データレイクの違いを以下の表にまとめました。
| データマート | データウェアハウス | データレイク | |
| 利用者 | 部門やプロジェクトごとのマネージャー、分析担当者など | 経営層、企業全体に関わる意思決定者など | データサイエンティスト、データエンジニアなど |
| 目的 | 特定業務に特化したデータの保管や分析 | 社内データの一元管理し、包括的な分析を行う | ビッグデータ処理や機械学習など、高度な分析を行う際に用いられる |
| 対象範囲 | 部門やプロジェクトごと | 企業全体 | さまざまなデータソースの統合が可能 |
| 格納するデータ | 特定の用途に応じて抽出、加工された構造化データ | 処理済みの構造化データ | 構造化データ、半構造化データ、非構造化データ |
| データ活用の特徴 | 小規模な範囲でデータを保管するため、データの検索やアクセスがしやすく、迅速な分析が可能 | 企業内のあらゆるデータを検索可能で、横断的な分析に活用できる | 多様なデータを保管できるため、柔軟に分析が行える |
ここからは、データウェアハウスとデータレイクの特徴について詳しく見ていきましょう。
データウェアハウス
データウェアハウス(Data Ware House)は、企業全体の膨大なデータを目的別に整理し、長期的に保管するためのデータベースです。各部門から集められたデータを一元的に管理することで、全体の分析や意思決定に役立ちます。
データは整理・加工され、容易にアクセスできる状態で保存されるため、迅速な分析が可能です。大規模なデータを効率的に扱える点が、データマートやデータレイクとの大きな違いです。
▷DWH（データウェアハウス）とは？機能やメリット、活用例をわかりやすく解説
データレイク
データレイク(Data Lake)は、データの「湖」を意味し、さまざまな形式のデータを一箇所に集めて保管するシステムを指します。メールや画像、動画などのデータベース化が難しい非構造化データも保存できる点が特徴です。
これにより、データの種類に関係なく大量の情報を蓄積し、後から必要なデータを抽出して分析することが可能です。
データマートの種類
データマートは、従属型・独立型・ハイブリッド型の3種類に分類されます。それぞれの特徴を紹介します。
従属型データマート
従属型データマートは、データウェアハウスからデータを抽出し、部門ごとに整理された形で提供するタイプのデータマートです。データウェアハウスから必要なデータを選び出し、特定の目的に合わせて再編成されます。
データ管理はデータウェアハウスで行われるため、データベース管理のスキルを必要とせず、簡単に欲しい情報を取得できるのがメリットです。ただし、データウェアハウスに障害が発生すると、接続しているすべてのデータマートに影響します。
独立型データマート
独立型データマートは、データウェアハウスに依存せず、部門や業務ごとに個別にデータを収集・管理するタイプのデータマートです。データウェアハウスを構築せずに運用できるため、スモールスタートではじめたい場合にも適しています。
ただし、データの加工・統合といった処理が必要となるほか、収集したデータのメンテナンスも各データマートで行う必要があります。
ハイブリッド型データマート
ハイブリッド型データマートは、従属型と独立型の両方の特徴を組み合わせたデータマートです。データウェアハウスから一部のデータを抽出しつつ、独自にデータを収集・管理することも可能です。
従属型・独立型と比べて、より柔軟なデータ分析が可能となり、高度な分析を行いたい場合に適しています。
▷DWH（データウェアハウス）とDB（データベース）の違いとは？必要性についても紹介
データマートの構築方法
ここでは、データマートの構築方法を5つのステップに分けて説明していきます。
データマートの設計をする
データマートを設計する際には、要件定義を行う必要があります。まずはじめに業務のニーズを明確にし、どのデータが必要かを洗い出しましょう。その後、データソースを選定し、どのようにデータを抽出するかを決めます。
データソースが決まったら、その中からデータマートで取り扱うサブセットを選択すれば設計は完了です。
データベースを構築する
データマートの設計が完了したら、データベースを構築していきます。はじめに、物理的なデータベースとストレージ構造の設計を行います。このとき、セキュリティ対策や他のシステムとの統合も視野に入れ、デジマートを利用する環境に最適化された形で構成することが大切です。
次に、要件として定義した構造を実現するためのスキーマ・オブジェクトを設定してデータベースの構築は完了となります。
データを移行する
データマートの基盤を構築したら、次はデータの移行です。まず、既存のデータソースから必要なデータのマッピングを行います。マッピングとは、データを整理するためのルールを定めることです。
次に、設定したマッピングに沿って、データソースから生のデータを抽出しましょう。ただし、このままの状態では使えるデータにはなっていないため、クレンジングや変換を行ってからデータマートに取り込みます。
データマートにデータを移行する際は、メタデータを作成しておくことで、データ活用がしやすいデータベースになります。
フロントエンドを整備する
データマートをユーザーが活用できるようにするためには、フロントエンドの整備が必要です。フロントエンドとは、ユーザーの目に直接触れる部分のことです。
具体例として、ダッシュボードの設置や検索機能の導入が挙げられます。フロントエンドを整備することで、ユーザーにとって利用しやすいデータマートとなり、社内のデータ活用が進むでしょう。
データマートを運用し定期的に改善する
データマートを安定的に運用するには、定期的な検証と改善が欠かせません。情報漏洩を防ぐためのセキュリティ対策はもちろん、運用中に蓄積されるデータの質や量をチェックし、必要に応じてデータ構造やアクセス方法を最適化することも大切です。
また、ユーザーのニーズや業務の変化に応じて機能を拡張したり、パフォーマンスを向上させる施策を取り入れることで、データマートの効果を最大限に発揮できます。日々の業務で安心して利用できるよう、継続的な見直しや改善を行っていきましょう。
データベースは目的・用途にあわせて使い分けよう
データベースは、業務や分析の目的に応じて最適なものを選ぶことが重要です。データマート・データウェアハウス・データレイクそれぞれに特徴があり、適切に使い分けることで、効率的なデータ活用が可能になります。自社のニーズやデータの種類に応じて柔軟に対応し、データ活用を推進していきましょう。
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