2022.03.01

データウェアハウス（DWH）とは？メリットや活用例まで一挙に紹介

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DWH

データウェアハウス（DWH）という言葉をご存知でしょうか。業務に関する情報をまとめて保管しておくためのデータベースを指す言葉です。

企業の保有データ量が増加している現代において、データウェアハウス（DWH）はとても重要な役割を持っており、うまく活用することで、組織の業務効率化や生産性向上が期待できます。

本記事では、データウェアハウス（DWH）の基礎的な内容から、メリット、活用例、オススメサービスまで一挙にご紹介します。データ分析の基盤構築を検討されている方は、ぜひご覧ください。

データウェアハウス（DWH）とは何か？

データウェアハウス（DWH）とは、業務に関する情報をまとめて保管しておくためのデータベースです。様々なシステムからデータを保存し、それを分析するために整理する、データの保管庫のようなイメージです。

以前まで、データ管理は容易なことではなく、目的のデータを探すだけでも大変な労力が必要でした。さらに、古いデータは削除するなどのメンテナンスも発生しており、データ管理にとても多くの時間を費やしていたため、経営判断へのデータ活用は、ハードルが高いものとして避けられてきました。

しかし、データウェアハウス（DWH）の登場によって、大容量データから該当情報を抽出したり、重複を避けてデータを保存したりできるようになったため、従来の課題を解決することができるようになりました。企業が保有するデータ量が増加し、ビックデータ活用が求められる昨今のビジネスにおいて、データウェアハウス（DWH）は不可欠なツールと言えるでしょう。

データウェアハウス（DWH）を利用する5つのメリット

データ収集を効率化・簡略化できる

データウェアハウス（DWH）の最大のメリットは、データ収集を効率化できることです。企業が保有する様々なデータを集積し、整理された状態で保管することができます。

様々なデータが1箇所に蓄積されているため、部署間でのデータをやりとりする必要がなく、データウェアハウス（DWH）から即座にデータ分析に必要な情報を取得することが可能になります。結果として、迅速にプロジェクトを実行することができ、意思決定までの時間短縮に直結します。

また、データウェアハウス（DWH）には分析システムが採用されており、高速でデータを処理することが可能になります。例えば、同じ分類で別の名前が付いたデータが複数存在している場合、名寄せ処理などを実行することで、システムが同分類に自動整理してくれる、といった利便性を備えています。

データを時系列順に記録できる

データウェアハウス（DWH）は、時系列順でデータを保管することができます。過去のデータが消えたり上書きされることはなく、時系列ですべてのデータを管理できるため、より正確なデータ分析が可能になります。

過去のデータが適切に管理されていることで、総合的な判断材料として上手に活用することができます。データウェアハウス（DWH）は、膨大なデータを保管・分析することが可能なため、過去のデータを時系列で保存しつつ、より合理的かつ有用性のある分析を実現します。

情報に基づいた意思決定ができる

過去の膨大なデータは、経営戦略策定のために必要不可欠です。ビッグデータを用いた分析結果ほど、経営の意思決定に役立つものはありません。データウェアハウス（DWH）を活用することで、不明瞭な情報に左右されたり、不要なリスクを負ったりするようなことはなくなります。

適切かつ迅速な意思決定は、企業が競争力を保つための大切な要素です。戦略と方向性を素早い決定が、売上増、顧客開拓、事業拡大などに繋がり、結果としてビジネスを成功に導きます。

履歴データの分析

データウェアハウス（DWH）で膨大なデータを管理することで、企業が保有する様々な履歴データを分析することができます。代表的なものとしては、コールセンターでの応対履歴や問い合わせ窓口のチャット履歴などが挙げられます。

このような録音された音声や過去の応対履歴は、すべてデータウェアハウス（DWH）に保管されています。そして、履歴データを分析することで、より良い運用に向けて改善アクションを実行することができます。

変更されたデータが参照可能

データウェアハウス（DWH）と似たものに「データマート」というものがあります。

データウェアハウス（DWH）は、企業全体のデータを時系列で管理・分析できるのに対して、データマートは、目的に沿って作成されたデータベースのことを指す言葉です。例えば、顧客へのメール送信を目的とした「会員番号」と「メールアドレス」で構築したリスト形式のもの、などが該当します。

つまり、データマートはあくまで、データウェアハウス（DWH）の中から、目的に応じて一部を取り出したデータベースであると言えます。そのため、過去に変更されたものも含めて、時系列でデータを参照するためには、データウェアハウス（DWH）が必要になります。

経営判断に活用するための精度の高い分析を行うには、過去データを包含した総合的な視点でデータを活用する必要があるため、データウェアハウス（DWH）は必要不可欠なツールであると言えるでしょう。

データウェアハウス（DWH）の活用例

フライトの空席率改善

データウェアハウス（DWH）は、航空会社の空席率改善に活用されています。データウェアハウス（DWH）で過去の顧客データを分析し、顧客ごとのキャンセル傾向を把握することで、得られた分析結果を元に空席率改善の運用検討に活かしています。

企業にとって、空席やキャンセルは大きな損害となるため、航空会社以外でも、データウェアハウス（DWH）を機会損失防止の目的で活用している企業は多いです。例えば、映画館やテーマパークなどの業界でも、データウェアハウス（DWH）を過去データの分析に活用しています。

ECサイトのデータ蓄積・分析

大手ECサイトでは、ユーザーの購入履歴や閲覧履歴などのデータを、データウェアハウス（DWH）で管理・分析しています。売上アップや顧客満足度向上の実現に向けて、以下のような目的でデータウェアハウス（DWH）を活用しています。

購買傾向の分析
出品傾向の分析
自社ECサイト内での不正行為の監視
顧客応対の品質管理

データウェアハウス（DWH）で様々なデータを管理し、顧客行動を分析することで、ECサイトのサービス品質を向上させることができ、結果的に売上アップに直結します。

また、ECサイトの問い合わせ窓口であるコールセンターやチャットシステムにおける、過去の応対履歴や録音された音声はデータウェアハウス（DWH）に保管されています。この応対履歴を分析・活用することで、さらなる顧客満足度の向上を実現することができます。

CRMによる顧客管理

CRMとは、顧客情報などを一元的に管理するシステムのことであり、自社と顧客との密接な関係を築くことで、顧客満足度を向上させることを目的としたものです。CRMには多くの顧客情報が必要とされるため、データウェアハウス（DWH）が大きな効果を発揮します。

データウェアハウス（DWH）は、過去履歴をすべて保存できるため、どのような属性の顧客が何を好むのかを把握しやすくなり、顧客との関係性構築に役立てることができます。

また、顧客が商品購入に至るまでには様々なプロセスが存在しており、受発注システムの処理速度やコールセンターの対応品質は、購買行動に大きな影響を与えます。データウェアハウス（DWH）を活用することで、これらの情報をプロセス横断的に把握・分析し、効果的なCRMを実現することができます。

MaaS（レベル4）

MaaS（マース）とは、「Mobility as a Service（モビリティ・アズ・ア・サービス）」の略語で、フィンランドではじめて実現した概念です。日本でも、交通機関や自動車会社が中心的に開発を進めている注目のテクノロジーです。

世界で初めて開発されたMaaSアプリが「Whim（ウィム）」です。フィンランドのMaaS Global社が開発したWhimは、首都ヘルシンキ市内のバスや電車などの公共交通機関から、タクシー、レンタカーまであらゆる移動を便利にするアプリで、目的地までのルート検索から予約までを行うことができます。

MaaSを進めていくためには、公共交通機関のデータや利用者自身の決済情報（キャッシュレス決済用）など、様々なデータを一元的に管理する必要があります。そこで活躍するのが、あらゆるデータを管理・分析することができるデータウェアハウス（DWH）であり、多くのデータを掛け合わせることでスムーズなMaaSの実現を可能にします。

まだまだ日本におけるMaaSは発展途上の段階であり、欧米国の方が圧倒的に進んでいます。日本国内において、最高レベルであるMaaSレベル4を実現可能にするためには、データウェアハウス（DWH）の活用が必要不可欠と言えるでしょう。

Google Cloud（BigQuery）がオススメな理由3選

データウェアハウス（DWH）は様々なサービスが存在しますが、その中でも、Google Cloudに含まれている「BigQuery」がオススメです。以下、数あるサービスの中でBigQueryがオススメな理由をご紹介します。

3大パブリッククラウドを比較した記事から一部抜粋をします。詳しく知りたい方は以下の記事がおすすめです、
クラウドDWH（データウェアハウス）って何？AWS,Azure,GCPを比較しながら分析の手順も解説！

データの処理速度が早い

BigQueryの特徴の一つが高速なデータ処理です。通常の分析サービスの場合、GB（ギガバイト）程度であれば問題なく分析できますが、TB（テラバイト）規模になるとデータがなかなか返ってこないことが多いです。BigQueryを使えば、さらにその上のPB（ペタバイト）規模のデータも高速で分析して、解を返すことができます。

なんと、約3GB（ギガバイト）のデータ処理に要した時間は『1.2秒』という驚異のスピードです（※）。このように、圧倒的なデータ処理速度を誇るため、自社のデータがどんなに膨大になったとしても、ストレスなく分析を回していくことができます。

※参考記事：【トップゲート主催】StudyJam Google Cloud Platform 無料ハンズオンラボの体験レポート