DWH（データウェアハウス）は世界中の業界で導入されています。企業の膨大なデータを集め、分析することができるデータの「倉庫」です。過去のデータを整理して置いておくことで、収益改善策や従業員の生産性向上にもつながります。
今回は、DWHについての解説に併せて、活用事例、導入時のポイントまでご紹介致します。
目次
DWH（データウェアハウス）とは
DWHとは、Deta Ware House(データウェアハウス)の頭文字を取った名称です。端的にいうと「過去のデータを整理して時系列でまとめて保管する」というものです。
Ware Houseは「倉庫」を意味しているので「データ専用の倉庫」とも考えることができます。また、近年インターネットの普及やデータの多様性から、ビックデータが誕生し続けています。企業は、この膨大なデータとの向き合い方が重要になっています。その点DWHは、そんなビックデータを正確に分析・管理する環境ともいえるでしょう。
以下記事は、ビックデータを上手に活用した事例集です。気になる方はぜひご覧ください。
DWH（データウェアハウス）の定義
DWHは、従来のデータベースとは異なり、分析・保存に長けたデータベースシステムです。では、その違いを定義づけているものは何でしょうか。以下4点にて解説いたします。
更新・削除は行わない
原則DWHは、データの更新や削除は行いません。膨大なデータを保存し、それらを記録して分析を目的としているためです。しかし、本格的なビックデータの時代が到来しつつあり、今まで考えられないほどのデータを扱う可能性があります。そのため、数年、もしくは数十年単位のデータの削除を行う必要もあります。
時系列にデータがまとめられている
DWHに保存されているデータは、すべて時系列で整理されている必要があります。例えば、1年間の「商品別の販売データ」の売り上げを見る際に、最も販売実績が高い時期を過去のデータから分析することができます。
データが統合されている
ＤＷＨは、ヒト・モノ・カネを管理する基幹系などの複数のシステムから、その時必要な情報を集め、目的に応じてデータを統合します。例えば、「取引先」の名称が、顧客や会社名のように別の表現にならないようデータを統合し、整合性を高めます。
サブジェクトごとに整理される
サブジェクトとは、「店舗」や「顧客」の様にまとまりがある分類のことです。例えば、店舗実績管理から見る売り上げと顧客管理システムの売り上げを重複保有しないように管理します。
DWH（データウェアハウス）のメリット
DWHは以下のメリットがあります。
- あらゆるデータを生かして意思決定の参考にできる
- 集積された過去のデータで分析ができる
- 大容量のデータを高速処理できる
DWHの大きなメリットとして、過去の分析したデータを元に、経営の方針決定に生かせることです。それだけではなく、例えば銀行の営業現場が過去の顧客管理情報からより細かく分析をして、適切なソリューションを提案できた事例もありました。
参照：）ＤＷＨ構築事例｜北洋銀行
DWH（データウェアハウス）の活用事例
航空会社におけるDWH活用事例
航空会社には、飛行機の運行管理・契約や顧客のデータなど様々な情報があふれています。それらを一元管理するために、DWHを活用することで各種業務が高度化されました。例えば、フライトごとの予約や顧客ごとの過去の予約データを横断的に分析して、キャンセルにより空いた空席をお客に合わせてディスカウントをし、空席を減らす取り組みに繋がりました。
ネットショップ企業のDWH活用事例
ECサイトやネットショップを扱う企業もまたDWHを活用しています。毎日多くの出品や応札のデータを、効率よく管理し、収益管理や不正行為の監視などに役立てています。また、顧客が購入した過去の履歴から最適な商品を提案し、売り上げの向上を図っています。ECサイトにおいては、時系列データを整理できるDWHはふさわしい事例と言えます。
DWH（データウェアハウス）の主な製品例
SAP｜BW/４HANA
ドイツSAP社が提供するDWHです。従来のDWHと比べて、長期間にわたるデータの分析や高速のデータ処理を行えることが特徴です。また2016年のリリース後より、ユーザーインターフェースも刷新されて操作性の向上が飛躍的に上がっています
IBM｜Dｂ2
世界有数のリーディングカンパニーIBM社が開発するＤＷＨです。中小企業向けから大企業まで、それぞれに対応した特徴をもつＤＷＨ製品を展開しています。
Oracle
ソフトウェア会社世界第二位のOracle社のＤＷＨ製品です。
自動的にデータの構成、保護を行い、人的なミスが発生しやすい手作業や、多様化したタスクを扱う負担を減らします。「Oracle Autonomous Date Ware House」をはじめ、オンプレミス型、クラウド型と幅広く展開しています。
DWH（データウェアハウス）とBIの関係性
現在DWHとBIを同時に導入する事例※も増えています。なぜ両者はセットとして考えられるようになったのか、背景について解説します。
DWHは様々なシステムからデータを統合し、目的に応じて時系列に保存するデータベースのことです。そして、その集積されたデータを有効的に活用するツールが、エンタープライズBI（ビジネスインテリジェンス）です。
DWHにまとっているデータをBIが正確に分析・加工をすることで、手動で分析と加工をする必要性が無くなります。つまり、DWHによって得られるデータを正確に経営に生かすためにBIの重要性があがりました。したがって、両者はセットで用いられることが増えたのです。
参照：）Case BI｜DWH構築
DWH（データウェアハウス）導入の3つのポイント
DWHを実際に導入する時、以下3つのポイントに注目すると良いでしょう。
使用するユーザーのITレベルに合わせられるか
「うまく使用できずにDWHを有効活用できていない」という声も見受けられます。DWHを効率よく使用するためには、ユーザーが分かりやすく、そして活用しやすいレベルで導入することが望ましいです。例えば営業現場で「操作マニュアルが複雑で読みにくい」「そもそもDWHで何ができるかわからない」といった状況に陥らないために「社内マニュアル」や「ＤＷＨ研修」などを設けることをオススメします。
拡張性はどうか
ＤＷＨに集められるデータは、日々増え続けていきます。導入を考えているＤＷＨが、どの程度の費用で拡張できるかどうかを確認しましょう。
また、情報の多様性により必要とするデータが増えることも考えられます。事業が増えていく際に、変化するデータに対応できるかチェックしておくべきでしょう。
データ分析の速度
そもそも、データベースで時間がかかっていた分析をＤＷＨにすることで改善ができました。この分析・処理速度がいかにスピーディーであるかどうかは、導入前にサンプルで検証をして、使用するイメージを固めた方が良さそうです。
クラウドDWH（データウェアハウス）とは？
DXに伴いクラウド化が進んでいる中、その影響はDWHにも波及しています。オンプレミス型（自社で用意したサーバーでDWHを利用）から使用した分だけ課金をするクラウド型に移行することで、コストの削減やシステム構築を柔軟に行える利点を得ています。
GAFAをはじめとした巨大IT企業が、クラウドDWHサービスを提供しています。本トピックでは、Amazonが提供するクラウドAWSを参考として解説いたします。
AWS
クラウドDWH世界NO.1シェアを誇ります。ANA、NTTドコモなどのビックネーム企業も使用しています。主にコスト削減を実現するために活用している場合が多いです。
DWH（データウェアハウス）についてまとめ
ＤＷＨとは、企業の膨大なデータを時系列に並べ、目的別にデータを統合するデータベースです。
ＤＷＨをうまく活用すれば、意思決定時の強力な参考データになることは間違いありません。これから導入を検討している企業や、活用を考えている担当者の方にとって有益な情報になれば幸いです。
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