有用な知見を手に入れよう!おすすめのDWH(データウェアハウス)3選
DWH(データウェアハウス)とは、企業で利用されている基幹システムや業務システムなどのデータを集めた大規模なデータベースのことです。
DWHを利用すれば、個別のデータベースだけではなく業務システムを横断的に把握して、より高度なデータ分析を行うことができます。
今回は、DWHの導入メリットや選び方のポイントを解説していきます。おすすめのDWH3選も紹介しますので、導入を検討している事業者はぜひ参考にしてください。
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DWHとは
DWH(データウェアハウス)とは、データ活用に特化したデータベースのことです。
データの変更履歴を時系列で確認したり、複数のシステムから集約されたデータを内容別に分類して保管したりすることができるので、データ分析や企業の意思決定に役立てることができます。
BIツールやデータベースとの違い
DWHが大規模なデータベースと言われても、「BIツールや一般的なデータベースとの違いがよくわからない」という方も多いのではないでしょうか。
BIツールは、企業内に散在する各種データを収集・統合・分析・可視化するツールです。DWHと似た部分はありますが、BIツールは「分析」に重きを置いたツールです。
DWHは「蓄積」に重きを置いたツールであるため、役割が異なります。
ただし、「DWH=BIのためのデータベース」と位置付けられたり、DWHを含めてBIツールと定義されたりする場合もあります。
次に一般的なデータベースとの違いですが、データベースはひとつの分野に特化した情報を保管して、頻繁に更新が行われるツールです。
様々なシステムから横断的にデータを集約し、情報を更新せずに保持し続けるDWHとは対照的なシステムと言えるでしょう。
DWHを導入するメリット
DWHを導入するメリットは、大きく分けて以下の4つです。
- ・データ収集を効率化できる
- ・データを時系列順に管理できる
- ・情報に基づいた意思決定ができる
- ・履歴データの分析ができる
データ収集を効率化できる
DWHの主なメリットはデータ収集を効率化することです。企業が保有する様々なデータを収集・整理して、上書きせずに長期間にわたって保管し続けることができます。
部署間で異なるシステムを利用している場合は、他部署のデータが欲しい時に情報提供を依頼する必要がありましたが、DWHは様々なデータを横断的に蓄積するため、分析に必要なデータを即座に取得することができます。
データを時系列順に管理できる
DWHはデータを上書きせずに時系列順に保管するため、更新前後のデータを比較するなどの詳細な分析が可能です。
必要に応じて過去データを判断材料として参照できるので、従来のデータベースなら削除されて閲覧できなくなる情報も有効活用することができます。
情報に基づいた意思決定ができる
DWHが保持している膨大な過去データは、ビッグデータとして分析して、経営の意思決定に役立てることができます。
履歴データの分析ができる
DWHは、コールセンターの対応履歴や問い合わせ窓口のチャット履歴のデータを分析できます。
履歴データを分析することで、対応マニュアルの改善やユーザー体験の向上につながるでしょう。
DWHを導入する際の注意点
DWHを導入した企業によくあるのが「データを収集したものの、有効活用されていない」という問題です。
このような問題を解決するためには、DWHをただのデータ保管庫にするのではなく有効利用できるように運用を見直しましょう。
DWHの選定ポイント・選び方
それでは、DWHの選定ポイントを解説していきます。
- ・自社に適した導入タイプを選択する
- ・機能性を重視する
自社に適した導入タイプを選択する
DWHは、特定の機能や用途に特化した専用機器である「アプライアンス」と「クラウド型サービス」の2つのタイプで提供されています。
アプライアンスは、「アプリケーション」「コンピューター」「ストレージ」をひとつのシステムに統合したものです。
データの秘匿性は高いですが、データ分析のパフォーマンス最適化のためには日々の調整が必要になります。
もうひとつの「クラウド型サービス」は導入コストがかからず、データ容量の増加も自由なので、常に良好なパフォーマンスを維持することが可能です。
ただし、カスタマイズの自由度は低いため、自社業務への最適化という点ではアプライアンスに軍配が上がります。自社の業務形態やコストバランスに合わせて、どちらのタイプを導入すべきか検討すると良いでしょう。
機能性を重視する
DWHを選定する際は自社のデータを使いこなすために必要な機能性を満たしているかを確認しておきましょう。
DWHの代表的な機能は以下の通りです。
- ・処理速度
DWHは膨大なデータを蓄積するため、データの処理速度は導入を検討する際に重要な要素となります。
- ・拡張性
DWHはデータを上書きすることなく蓄積していくため、日々ストレージ容量が増え続けていきます。
ストレージ容量の増加に伴い処理が重くなると業務に支障が生じるので、導入する前にストレージ容量の拡張性や処理速度の安定性をチェックしておくと良いでしょう。
- ・ユーザーインターフェースの柔軟性
DWHは蓄積したデータを分析に活用するためのツールなので、パソコンが苦手な従業員でも簡単に扱える製品を選びましょう。
操作が難しい製品は一部の従業員しか利用できないため、データを有効活用することができません。
- ・データの連携性
DWHを有効活用するには、収集したデータをBIツールなどを利用して分析する必要があります。
そのため、ほかのシステムとの連携に対応している製品を導入することで分析が容易になります。
データの移行やフォーマットの変換がスムーズに行える製品を選ぶようにしましょう。
おすすめのDWH3選
ここからはおすすめのDWH3選をご紹介します。
サービス名 | b→dash | trocco | TIBCO® Data Virtualization |
---|---|---|---|
初期費用 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
月額費用 | 要問い合わせ | 100,000円〜 | 要問い合わせ |
無料トライアル | △(体験デモのみ | 〇 | 〇 |
b→dash
「b→dash(ビーダッシュ)」は、企業が保有する顧客情報などのマーケティング・データをノーコードで活用できるDWHです。
「統合」「活用」「分析」の各ステップに必要な機能をオールインワンで搭載しているので、データ分析とマーケティング施策を簡単に行うことができます。
trocco
「trocco(トロッコ)」はプログラミングが不要で、ビッグデータの転送パイプラインを簡単に構築できるDWHです。データの収集に要する時間を削減できるため、本来注力すべきデータ分析に人手や時間をかけることができます。
従来のデータ分析やビッグデータの解析は手作業で行う工程が多くありましたが、troccoを活用するとデータ基盤運用の工数を90%削減することが可能になります。
TIBCO® Data Virtualization
「TIBCO® Data Virtualization(ティブコ・データ・バーチャライゼーション)」は、仮想的なリレーショナルデータベースを構築できるデータ総合ソリューションです。
ビッグデータ、クラウド、IoTシステムなどの企業の内外に格納された複数のデータソースをリアルタイムに連携するため、常に最新データにアクセスすることができます。
データを一元的に集約するため、データ統合基盤を新たに構築する必要がありません。
まとめ
DHWツールを導入すれば、大量のデータを高速で収集・保管することができます。
保管されたデータは上書きされずに時系列順で保持されるため、過去と現在のデータの比較や分析が可能になります。
近年は様々な業界でDWHの活用が始まっているので、今回の記事を参考に導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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(編集:創業手帳編集部)