データウェアハウス（DWH）

データウェアハウス（DWH）とは？

データウェアハウス（DWH）は、会社内のさまざまなデータソースから情報を集め、蓄積するデータサーバです。データウェアハウスを直訳すると「データの倉庫」という意味です。データウェアハウスの概念は1980年代に生まれました。定期的にデータを集めて時系列に蓄積することで、さまざまな集計・分析が可能になり、ビジネス上の意思決定を助けます。

データは「抽出、変換、ロード（ETL）」のプロセスを経てデータウェアハウスに取り込まれます。様々な情報源からのデータが統合され、分析やレポート作成に利用できる形になるのです。

データウェアハウス（DWH）の詳細

データウェアハウスは、日々の運営から意思決定に至るまでの幅広い業務を支える設計モデルです。企業が、長期にわたって蓄積した大量のデータを分析するときに利用されます。

データウェアハウスでは、様々なソースから得たデータを一箇所にまとめ、必要に応じて加工・保存します。企業は、従業員の情報・給与・製品・顧客情報・売上・請求書など多岐にわたるデータを保持しています。例えば企業のCEOが「コスト削減に関する情報」を求めた場合には、集めたデータの分析が必要になるでしょう。データウェアハウスは、異なる種類の生データを基に、企業が適切な意思決定を行えるようサポートしてくれるのです。

他にも企業はデータウェアハウスを利用して、製品の需要や地域別の売上データなどを調査し、効果的なマーケティング戦略を立てることができます。日常的な運営データと異なり、データウェアハウスには過去の集約データが含まれており、上手に活用することで重要なビジネス判断を行えるのです。データウェアハウスの活用にはコストや労力がかかりますが、それに見合うメリットがあるので、多くの大企業がデータウェアハウスを利用しています。

データウェアハウスとデータレイクの違い

データウェアハウスと混同しやすい言葉として「データレイク」があります。主な違いは、データの構造化状態、目的、および使用方法にあります。

データウェアハウス：構造化データ（整理されて表形式で保存されるデータ）を格納するシステムです。主にビジネスの意思決定をサポートするために設計されており、履歴データを分析してレポートやダッシュボードを作成するのに適しています。
データレイク：構造化データだけでなく、非構造化データ（テキストファイル、画像、動画など）や半構造化データ（JSON、XMLなど）も格納できるシステムです。データレイクはデータの保存と分析の柔軟性を提供し、大量の生データをそのままの形式で保管し、必要に応じて分析や処理ができます。

データウェアハウスは整理されたデータに対する洗練された分析を提供し、データレイクはさまざまな形式のデータを保管し、より柔軟な分析を可能にします。

データウェアハウスとデータベースの違い

データウェアハウスは「データベースの一種」ということもできますが、目的・データの種類・使用方法に違いがあります。

長期的な分析に重点を置く「データウェアハウス」

目的：データウェアハウスは、企業の運営によって得られる大量のデータから情報を抽出し、意思決定を支援するために設計されています。
データの種類：異なるソースからのデータを統合して、分析やレポート作成のために利用します。
使用方法：履歴データの大規模な分析や複雑なクエリを実行するために使用され、時間の経過に伴うトレンドの分析や予測などに利用されます。

日常的な業務に焦点を当てる「データベース」

目的：データベースは、日常のトランザクションや業務運営に必要なデータを管理・格納するために使用されます。
データの種類：特定の業務やアプリケーションのために、詳細な記録を保持します。
使用方法：リアルタイムのデータ管理やトランザクション処理（注文の記録・在庫管理・顧客情報の更新など）に使用されます。

データウェアハウスはデータの統合と長期的な分析に重点を置き、データベースは日常的な業務とトランザクションの処理に焦点を当てています。データウェアハウスは組織全体の意思決定プロセスをサポートするために使われる一方で、データベースは特定のアプリケーションや部門の運用に直接関連するデータを管理するために使用されるのです。