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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
膨大なデータを目的別に整理しながら保管する「DWH(データウェアハウス)」。企業経営におけるデータ活用に用いられるDWHですが、DB(データベース)との違いがよくわからない人も多いのではないでしょうか。本記事では、DWHとDB(データベース)の違いなどについて詳しく解説します。
目次
DWH(データウェアハウス)とは？
DWH(データウェアハウス)とは、大量のデータを効率よく整理して保管するためのデータベースです。企業の中で発生するさまざまなデータを部門やプロジェクトごとに分類し、必要なタイミングで分析や活用ができるように管理します。
これにより、企業は迅速な意思決定が可能になります。また、DWHは過去のデータを長期間にわたって保存するため、将来的なトレンド分析にも役立てることが可能です。
▷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
DWH(データウェアハウス)とDB(データベース)の違いとは？
DWHとDBは、どちらもデータを管理するシステムですが、その役割や用途には大きな違いがあります。ここでは、DWHとDBの違いについて詳しく見ていきましょう。
データの保存容量
DWHとDBの大きな違いの一つは、データの保存容量です。DWHは膨大なデータを長期間にわたって保存するために設計されており、大容量のデータを扱うことが可能です。これにより、過去のデータを含む大規模な分析やトレンドの把握が容易になります。
一方DBは、一般的にDWHよりもデータの保存容量が少なく、日常的な業務のデータ管理に適しています。
分析のしやすさ
DWHとDBの違いとして、分析のしやすさが挙げられます。DWHは分析しやすいよう整形されたデータが保管されており、データの集計や傾向を把握するのに適しています。また、過去のデータも一括して分析できるため、より精度の高い意思決定が可能です。
それに対しDBは、基幹システムに蓄積されたデータの集合体を指します。システムごとに形式が異なるデータが保存されているため、データ分析には向いていません。
利用目的
DWHとDBはデータの保存容量や分析のしやすさに違いがあるため、主な利用目的も異なります。DWHは、長期間にわたるデータを集約し、分析に焦点を当てたシステムです。企業が将来の戦略やトレンドを見据えて大規模なデータを分析する際などに利用されます。
一方DBは、主に日常業務で使用され、リアルタイムでのデータ処理や検索を行うのに最適です。データを使いやすいよう整理して保管することを目的に使用されます。
▷データベースマーケティングとは？活用事例やメリット・CRMとの違い
DWHの主な機能
DWHには、企業のデータ管理や分析において欠かせないさまざまな機能があります。具体的にどのような機能があるのか、詳しく説明していきます。
データ項目を整理する機能
DWHの重要な機能の一つが、各システムに分散している同一項目のデータを整理することです。例えば顧客情報が複数のシステムに保存されている場合、項目ごとに分解・整理する必要があります。
DWHは、このような情報を一元化し、1つのデータとして扱えるようにします。これにより、包括的な分析が可能となり、分析業務の効率化と精度向上に大きく貢献するでしょう。
データの形式を統一する機能
DWHは、保存されているデータの形式を統一する機能を持っています。異なるシステムから集められたデータは、フォーマットや表現がバラバラになっており、そのままの状態では精度の高い分析は行えません。
DWHでは、データの形式や重複を削除し、データの整合性を高めることが可能です。これにより、データが整然と管理され、分析やレポート作成がスムーズになります。
データを時系列で整理する機能
DWHには、古いデータから最新データまでを時系列で整理する機能があります。これにより、企業は過去のデータと現在のデータを比較し、変化や傾向を把握しやすくなります。
例えば、売上データを時系列で整理することで、特定の期間におけるパフォーマンスを分析し、今後の戦略に活かすことが可能です。データを時系列で管理することで、意思決定の精度が向上し、迅速な対応が可能になるでしょう。
データを長期的に保管する機能
DWHは、データを長期的に保管できるのも特徴の一つです。格納したデータを時系列で整理するため、一度保存したデータは基本的に更新・削除されることなく保管されます。
ただし、無限にデータを保存できるわけではないため、不要なデータを削除したり、重要なデータをアーカイブとして保存するなど、定期的な見直しも必要です。
DWHの必要性
企業経営において、データ活用の重要性が急速に高まっています。しかし、企業では部門ごとにさまざまなシステムを導入しており、これらシステムに蓄積されたデータを有効活用するにはデータの収集や統合に多くの手間がかかるのです。
DWHは、企業全体のデータを一元管理し、必要な時に迅速に活用できる環境を提供します。これにより、データに基づく正確な意思決定や、将来の戦略立案を行うことが可能です。企業が競争力を維持するためにも、今後DWHの必要性はますます高まっていくでしょう。
DWHの活用事例
最後に、DWHを活用した企業の事例を紹介します。
株式会社大創産業
株式会社大創産業は、100円ショップ「ダイソー」を展開する大手企業です。同社は膨大な数の商品データを管理するためDWHを導入し、自動発注システムを構築しました。その後BIツールも導入し、部門別のダッシュボードを開発しています。
これにより、全社でのデータの利活用が可能となり、社員のモチベーション向上にも貢献しています。
[出典:Amazon Web Services, Inc.「DAISO、データ分析ツールを AWSでリプレース、全従業員がデータを活用することで、適切な経営判断が可能に」]
日清食品ホールディングス株式会社
日清食品ホールディングス株式会社は、「カップヌードル」などの商品で知られる世界的に有名な食品メーカーです。同社はデータに基づいた経営の推進に向け、DWHを導入し、データプラットフォームを構築しました。
その結果、さまざまなシステムからのデータが蓄積・統合され、現場の社員にすばやくデータを届けられるようになったそうです。また、従来は週次でしか参照できなかったデータを日次で把握できるようになり、意思決定のスピードアップにも役立っています。
[出典:株式会社ジール「ジールの道先案内のもと、データドリブン経営を加速させるデータプラットフォームを構築 内製化を考慮した柔軟なサポートも評価ポイント」]
株式会社ユナイテッドアローズ
株式会社ユナイテッドアローズは、アパレルや雑貨の企画・仕入・販売などを手がける企業です。同社はオンプレミス型のDWHを利用していましたが、外部データの取り込みや他ツールへの共有が難しいという課題があり、クラウド型のDWHに移行しました。
クラウド化によって従量課金制となったことで、従来かかっていた高額な運用・保守のコスト削減を実現しています。また、社内に散在するデータを活用しやすいように収集・加工するETLを併用することにより、ユーザーからのデータ提供依頼などにかかる運用負荷も削減しました。
[出典:株式会社ジール「ユーザー自らがデータを活用可能な基盤の実現を目指しデータウェアハウスをSnowflakeでクラウド化 基盤構築からETLツール導入支援までジールが全面サポート」]
DWHとDBの違いを理解しデータの分析・管理に活用しよう
本記事では、DWHとDBの違いについて詳しく解説しました。DBはデータの保管や管理を目的に利用されるのに対し、DWHはデータ分析による意思決定のために用いられます。それぞれ異なる特徴を持っているため、企業のニーズに応じて適切に使い分けることが大切です。
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