データウェアハウス（DWH）とは｜定義や活用方法を解説
近年はデータ管理だけでなく、データの活用がビジネスにおいて重要視されています。そこで最近耳にする言葉「データウェアハウス（DWH）」ですが、実際どのようなものかご存じでしょうか。データウェアハウスとは、各データを時系列に保存するデータベースの利用形態の一つです。 この記事では、データウェアハウスとは何か解説します。合わせて、具体的な活用方法からデータウェアハウスの定義までご紹介するので、興味のある方はぜひ参考にしてください。
データウェアハウスとは
データウェアハウス（DWH）とは、事業や業務で発生した各データを、時系列に保存したデータベースを意味する言葉です。データは情報、ウェアハウスは倉庫を表し、多岐にわたる情報やデータを意味のある形にまとめるデータベースの利用方法をデータウェアハウスと呼びます。
データウェアハウス（DWH）とデータベースとの違い
データウェアハウスとデータベースは似たような言葉ですが、異なる意味・使われ方をします。データウェアハウスは上記でも説明しましたが、各データを時間順に保存する仕組みです。したがって、過去の使われなくなったデータを時系列にまとめて格納する特徴があります。 一方、データベースは現在進行形のデータを管理する仕組みであり、今必要な情報をすぐに取り出せる特徴があります。ただ、データベースでは古い情報（使わなくなった情報）を一定期間で削除し、データベースの機能性を高めるような使い方をします。また、カテゴリーやデータ順で管理されており、この点がデータウェアハウスと異なるでしょう。
データウェアハウス（DWH）の定義
データウェアハウスとして活用するためには、以下の4つの定義を満たす必要があります。
- データが時系列になっている
- サブジェクトごとに保管する
- データの統合を行う
- データを残す
データが時系列になっている
データウェアハウスでは、過去のデータを保存することから、「いつ保存されたデータなのか」分かるよう、時間を単位にして管理する必要があります。これにより、データベース以上に過去のデータを活用した分析が行いやすく、ビジネスでの活用がしやすいです。 イメージしやすいもので、銀行のアプリシステムがあります。銀行アプリでは、現在の口座残高を把握するだけでなく、過去の入出金や支払先が分かるため、過去の状況把握が簡単でしょう。このような形式でデータを扱うのがデータウェアハウスです。
サブジェクトごとに保管する
サブジェクトとは、データの内容です。データウェアハウスでは管理・保存する情報を目的ごとに扱わず、サブジェクト（内容）ごとに分けて扱います。データベースでは「タイトル」「出版社」「価格」など項目で分類しますが、データウェアハウスは「プログラミング技術書」「ビジネス書」といったイメージです。
データの統合を行う
データウェアハウスは、多岐にわたるデータを統合したデータベースの機能を持ちます。そのため、各データベースの管理名称や内容が異なると、データウェアハウスとして利用することができません。 例えば、部署Aでは取引相手を「取引先」と扱い、部署Bでは「顧客先」と扱っていた場合、それぞれ別のデータとして管理してしまう可能性があります。変換テーブルやデータウェアハウス専用のID（データの名称）を使うなど、管理するデータの統合がスムーズにできるようラベルの統一を行いましょう。
データを残す
データウェアハウスを利用する目的は、過去のデータと現在のデータを比較・分析して事業に活かすことです。そのため、過去のデータは消さないで残すことが重要になります。データベースのように過去のデータを上書きして更新する作業もなく、常にデータを積み重ねるような形式です。 ただし、5年や10年単位で一部データを削除し、処理速度の改善やセキュリティ対策を行うケースもあるので、その点は理解しておきましょう。
データウェアハウスの具体的な活用方法
データウェアハウスは、BIやETLといったデータ分析ツールで活用されることが多いです。データウェアハウスでは、内容ごとにデータを仕分けることができるため、ユーザーのニーズや顧客の購買履歴に沿って分析することができます。知りたい内容をダイレクトに調べることができる点で、優れているでしょう。 ※「BIツールとは｜内容から導入時の注意点など解説」や「ETLツールとは？内容から機能まで詳しく解説」の記事でBIツールやETLツールについてご紹介しています。一緒にご覧ください。
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に関連して、「データレイク」という言葉を聞いたことがあると思います。データレイクとは、規則性を持たないデータのことを指し、「テキスト」や「画像」、「動画」データなどを表します。 保存する目的や規則がない点では、データウェアハウスと大きく異なるでしょう。これらのデータはストレージ容量を多く使うため、ビッグデータの解析に用いられることが多いです。
データウェアハウスにより、効率良くデータ分析が行える
この記事では、データウェアハウスについて解説しました。 一般的なデータベースと異なり、具体的な内容でデータを管理するためビジネスに直結するデータ分析を行うことができます。 しかし、管理や保存方法には一定の定義があるので注意しましょう。 業務効率化に役立つ基幹系業務システムを利用する企業では、データウェアハウスの活用が増えています。新しい技術を知るメリットは多いので、ぜひ他の記事を読んで知識を深めていってください。
