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データ基盤用語集
データ統合・分析に関する重要な用語を分かりやすく解説
データウェアハウスとは？基礎から実装方法、活用事例まで解説
データと分析は、企業の競争力維持に不可欠なものとなっています。ビジネスユーザーは、レポート、ダッシュボード、分析ツールを活用してデータからインサイトを抽出し、ビジネスパフォーマンスを監視し、意思決定をサポートしています。データウェアハウスは、データの入出力（I/O）を最小限に抑え、数百から数千のユーザーに同時にクエリ結果を迅速に提供することで、これらのレポート、ダッシュボード、分析ツールを支えています。
エンタープライズデータウェアハウスを使用することで、大規模組織が求めるセキュリティ、ガバナンス、可用性を確保しながら、数千のユーザーとペタバイト規模のデータを共有できます。
データウェアハウスとは
データウェアハウスとは、組織の分散したデータソースから収集した大量のデータを一元管理し、オンデマンドでアクセス可能にすることで、データ駆動型の取り組みを支援するプロセスです。
データは、トランザクションシステム、リレーショナルデータベース、その他のソースから定期的にデータウェアハウスに流れ込みます。この過程ではETL（Extract, Transform, Load）プロセスが重要な役割を果たします。ビジネスアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト、意思決定者は、BI（ビジネスインテリジェンス）ツール、SQLクライアント、その他の分析アプリケーションを通じてデータにアクセスします。
データウェアハウスの定義
データウェアハウスは、企業の様々な業務システムから収集したすべてのデータを格納する統合リポジトリ（共通の標準を使用して別々のデータベースを統合）です。
データウェアハウスは通常、異種のソースからのビジネスデータを接続・分析するために使用されます。データウェアハウスは、データ分析とレポート作成のために構築されたBIシステムの中核であり、データの戦略的活用を支援するテクノロジーとコンポーネントの組み合わせです。
データウェアハウスが支援するビジネス施策
中央のデータウェアハウスにすべての重要なデータを格納し、利用可能にすることで、組織は多くの重要な継続的プロセスとデジタルトランスフォーメーション施策を支援できます。主な例として：
- 360度のBI＆分析 - 大規模データ分析
- 過去データのマイニング
- データガバナンスとコンプライアンス対応
- データバックアップ、ストレージ、アーカイブ
- カスタムエンタープライズアプリケーション開発
- QAとテスト
- AI・ML施策
- デジタルトランスフォーメーションとイノベーション
データウェアハウスと統合データアクセスのメリット
統合データアクセス（そしてその延長線上にあるデータウェアハウス）のメリットは非常に大きく、数百のエンタープライズアプリケーションにまたがるデータ増加の波に組織が対応しようとする中で、さらに価値が高まっていくでしょう。
データウェアハウスの根本的な目的は、組織の主要な意思決定者、アナリスト、開発者、データを消費するアプリケーションに、切実に必要とされる統合データアクセスをスケーラブルに提供することです。この目的を達成するには、データウェアハウス、ライブデータ統合、データ仮想化など、さまざまな方法があります。このガイドでは、データウェアハウスに焦点を当てて統合データアクセスのメリットの一部を紹介しますが、実際にはこれらの利点の多くは、統合データの可用性を実現するほとんどの方法に当てはまります。
データの一貫性向上
適切に導入されたデータウェアハウスを使用することで、多くの異なるソースからのデータを統一されたフォーマットに変換できます。これにより、組織全体でプロセスを標準化しながら、アナリストに必要なすべてのデータを提供できます。
360度の分析
データが1つの場所に統合され（同じフォーマットで）、アナリストはより包括的な360度のレビューを実行できます。組織は、企業全体で発生しているすべてのトレンドについて、より深く、より広い理解を得ることができます。
組織の連携強化
360度のインサイトが向上し、異なるチーム（営業、マーケティング、運用、サポートなど）がすべて同じリポジトリを使用してレポートを作成することで、各部門の連携が強化されます。すべての主要なステークホルダーが組織全体で何が起きているかを把握し、同じページで進めることができます。
スケーラブルなパフォーマンス
データウェアハウスは、単なる個々のレコードの管理ではなく、分析とトランザクショナルな取得のために特別に構築されています。その結果、大量のデータを保存するためのよりスケーラブルなソリューションと、より効率的な分析を可能にする様々なBIツールからのクエリ処理の高速化の両方を提供します。
APIマネジメントの簡素化
データウェアハウスを使用すれば、すべてのアプリケーションやデータベースのデータアクセス用APIを個別に管理する必要はありません。代わりに、特定のデータソースからデータをコピーしてデータウェアハウスにレプリケートするだけで、時間を節約しエラーを減らすことができます。
API制限の回避
データウェアハウスを使用する特別なメリットの1つは、他のデータ接続方法と比較して、コストがかかり複雑なAPI制限を回避できることです。データウェアハウスは、遅いAPIやAPIプロバイダーが適用するクエリ制限を回避してデータアクセスを拡張できます。APIに対して継続的にクエリを実行してデータを取得する代わりに、エンタープライズデータパイプラインソリューションを使用してデータウェアハウスへの大規模なデータレプリケーションをスケジュール設定できます。
意思決定プロセスの改善
データウェアハウスは、現在および過去のデータの一貫したデータベースを維持することで、意思決定者により良いインサイトを提供します。データを目的に応じた情報に変換することで、意思決定者はより機能的で正確かつ信頼性の高い分析を実行し、より有用なレポートを簡単に作成できます。
スピードとセルフサービス化の実現
データウェアハウスは、異なるソースからのデータを標準化、保存、格納し、すべてのデータの統合をサポートします。重要なデータがすべてのユーザーに利用可能なため、主要な側面について十分な情報に基づいた決定を下すことができます。さらに、経営幹部はITサポートをほとんど必要とせずに自身でデータを照会できるため、分析とレポート作成の総所要時間を短縮し、時間とコストを節約できます。
セキュリティの向上：統合されたデータアクセス
データウェアハウスを統合データリポジトリとして使用することで、すべてのデータを統合できるだけでなく、統合されたデータアクセスと一貫した強力な認証基準を通じてより安全にすることができます。また、データウェアハウスを使用することで、ユーザーは1つの場所で複数のソースからの重要なデータにアクセスできることも重要です。
データウェアハウスの仕組み
通常、企業はデータの保存と分析にデータベース、データレイク、データウェアハウスを組み合わせて使用します。データウェアハウスは、1つまたは複数のデータソースから情報が到着する中央リポジトリとして機能します。データは、トランザクションシステムや他のリレーショナルデータベースからデータウェアハウスに流れ込みます。データは処理、変換、取り込まれ、ユーザーはBIツール、SQLクライアント、スプレッドシートを通じてデータウェアハウス内の処理済みデータにアクセスできます。
データウェアハウスは、異なるソースから来る情報を1つの包括的なデータベースに統合します。
データウェアハウスの種類と一般的なユースケース
エンタープライズデータウェアハウス（EDW）
エンタープライズデータウェアハウス（EDW）は、複数のソースとアプリケーションからのビジネス情報を一元化し、組織全体での分析と利用を可能にするデータベース、またはデータベースの集合体です。EDWはオンプレミスサーバーまたはクラウドに配置できます。このタイプのデジタルウェアハウスに格納されているデータは、ビジネス、従業員、顧客などに関して知られていることの多くを表しているため、企業の最も価値のある資産の1つとなる可能性があります。
運用データストア
運用データストア（ODS）は、運用レポート用に複数のトランザクションシステムから最新のデータのスナップショットを提供する中央データベースです。組織が様々なソースからのデータを元のフォーマットで1つの宛先に結合し、ビジネスレポート用に利用できるようにします。ODSでは、データウェアハウスがリアルタイムで更新されます。そのため、従業員記録の保存などの日常的な活動に広く使用されています。
データマート
データマートは、ビジネス企業内の特定のチーム、セクション、または部門のニーズに応じて、全体的なデータウェアハウス内に格納されているデータのサブセットです。例えば、中央アーカイブはビジネス組織全体のデータを保持しますが、データマートは特定のグループのユーザーが必要なデータを探すために中央アーカイブを検索する時間を無駄にしないように、特定のデータのサブセットを利用可能にします。データマートにより、個々の部門が主要なデータインサイトにより迅速にアクセスできるようになり、ビジネス組織内の部門間でデータが干渉することを防ぐのに役立ちます。
論理データウェアハウスとデータ仮想化
多くの場合、エンタープライズデータを中央のデータウェアハウスに実際にレプリケートまたはロードするよりも、データの仮想化バージョンを提供する方が効率的でリソースの消費が少なくなります。このデータウェアハウスの実装では、ユーザーは数十または数百のデータソースとデータベースにまたがるデータに、すべてが1つのデータベース内にあるかのようにアクセスできます。
論理データウェアハウスは、データがどこに格納されていても、共通のインターフェースと標準化されたデータモデルを持つ1つのデータベース内にあるように見せる仮想データレイヤーを提供します。多くの組織は、Hadoopや NoSQLデータベースなどの非標準ソースからのデータで既存のデータウェアハウスシステムを補完・拡張するために、論理データウェアハウスを採用しています。これらの仮想化データシステムは、様々なビジネスユーザーとアプリケーションのニーズに合わせて、拡張された情報を多様なフォーマットで公開する大きな柔軟性を提供します。
データウェアハウスの主要プラットフォーム
データウェアハウスは、データ分析をサポートする重要なデータベースであり、運用データストアと分析ツールの間の導管として機能します。最も人気のあるデータウェアハウスソリューションには、データ管理と統合のための便利な機能が多数含まれています。これらを使用して、様々な環境からデータを抽出/キュレーションし、データを変換して重複を排除し、分析の一貫性を確保できます。
Google BigQuery
BigQueryは、機械学習機能を内蔵した費用対効果の高いデータウェアハウスツールです。Cloud MLやTensorFlowと統合して、強力なAIモデルを作成できます。また、リアルタイム分析のためにペタバイト規模のデータに対してクエリを実行することもできます。このスケーラブルでサーバーレスなクラウドデータウェアハウスは、コストを抑えたい企業に最適です。データ分析を通じて迅速に意思決定を行う必要がある場合、BigQueryが対応します。
AWS Redshift
Redshiftは、エンタープライズ向けのクラウドベースのデータウェアハウスツールです。このプラットフォームは、ペタバイト規模のデータを非常に高速に処理できます。そのため、高速データ分析に適しています。また、自動同時実行スケーリングもサポートしています。この自動化により、ワークロード需要に合わせてクエリ処理リソースを増減させます。Amazonが提供するツールにより、データベース管理者をフルタイムで必要とする必要性は減少しますが、完全になくなるわけではありません。Amazon Redshiftは、頻繁な削除が発生する環境でストレージを効率的に処理することに問題があることで知られています。
Snowflake
Snowflakeは、パブリッククラウドテクノロジーの様々なオプションを提供するデータウェアハウスソリューションです。Snowflakeを使用すると、ビジネスをよりデータ駆動型にすることができます。Snowflakeを使用して、エンタープライズグレードのクラウドデータウェアハウスを設定できます。Snowflakeを使用すると、様々な非構造化および構造化ソースからのデータを分析できます。ただし、SnowflakeはAzure、AWS、GCSに依存しています。これらのクラウドサーバーのいずれかで独立した障害が発生した場合、サポートが問題となる可能性があります。
Microsoft Azure Synapse
Microsoft Azureは、AI、ブロックチェーン、さまざまなユースケース向けの十数個のユニークなデータベースなど、データ管理、分析、統合などのソリューションを提供する堅牢なプラットフォームです。その中でも、以前はAzure SQL Data Warehouseとして知られていたAzure Synapseは、サーバーレスまたはプロビジョニングされたリソースを使用してスケールでデータをクエリする機能を提供する、分析用に構築されたプラットフォームです。Azure Synapseは、即時のBIと機械学習のためのデータの取り込み、準備、管理、提供を統合されたエクスペリエンスでデータウェアハウスと分析の2つの世界を結び付けます。より広範なAzureプラットフォームには、様々なAzureデータベースとインターフェースする他のものを含む何千ものツールが含まれています。実際、Microsoftに依存する多くの組織は、データ接続にCDataコンポーネントを活用しています。
CData Sync：データウェアハウスをサポートするETL
組織は、エンタープライズデータを集約するプロセスの簡素化に向かって進んでいます。CRMなどのサードパーティ統合と組み合わせたクラウドベースのデータウェアハウスは、エンタープライズデータの可能性を引き出すことができます。
CData Syncを使用すると、100以上の一般的なデータソースからデータを任意のデータウェアハウスまたはデータベースの宛先に即座にパイプ処理できます。CData Syncを使用すると、すべてのデータを統合してバックアップし、常に安全に保管され、深い価値を生み出すデータ分析の準備ができた状態を維持できます。
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