進化する「データウェアハウス」最新事情

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進化する「データウェアハウス」最新事情

2011/12/19


 事業環境の変化が激しさを増すにつれ、企業はより正確に将来を予測し、適切なタイミングでマーケットにアプローチしていく必要性が出てきた。そのためには社内に散在するデータを収集、活用して、精度の高い意思決定を行っていく必要がある。それを支える仕組みがBIであり、その核となるものがデータウェアハウスだ。
 今回の特集では、データウェアハウスの概要をおさらいし、最新動向として現在注目を集めている高速データ処理を実現するためのテクノロジを紹介する。また選び方では、データウェアハウス構築時の留意点と共に、ユーザ企業が導入時に犯しがちな失敗についても触れているので併せてご覧いただきたい。

データウェアハウス

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「データウェアハウス」とは?

 データウェアハウスとは文字通り“データの倉庫”で、企業活動の意思決定に活用するためのデータを各種企業システムから収集、蓄積、管理するためのデータベースだ。データウェアハウスには、基幹系システム用のデータベースに蓄積される現時点でのデータとは異なり、ビジネスの現場で日々発生する“生データ”が時系列に沿って正規化され蓄積されることになる。過去から現在に至る全ての企業データを比較、分析することで、現状把握および将来予測を行おうとするものだ。データは追加されるのみで、更新や削除は行われず、データの蓄積期間は3年から5年、あるいは7年というように長期にわたる。
 ただしデータウェアハウスは、あくまでもデータの“容れ物”に過ぎない。蓄積したデータを活用して企業活動の意思決定に繋げていくためには、BI(ビジネスインテリジェンス)という仕組みが必要になってくる。企業内の各種システムからETL(Extract/Transform/Load:抽出/変換/ロード)ツールを使ってデータを抽出し、データウェアハウスに一旦蓄積する。そのデータを対象に分析を行うことで、今後の具体的なアクションを起こすことが可能となる。

図1 データウェアハウスを中心としたシステム構成例
図1 データウェアハウスを中心としたシステム構成例
資料提供:日本テラデータ

 現在の不透明な事業環境を背景に、企業では自社データを活用する動きが高まっているが、最近ではデータソースとして基幹系システムから取得される構造化データだけでなく、Webサイトのアクセス履歴やICタグなどから取得される非構造化データも重要度を増し、分析対象となるデータ量は爆発的に増えてきている。
 こうした非構造化データも含むいわゆる“ビッグデータ”を分析対象とする場合に考えなければならないのは、“大容量データを効果的に格納してストレスの無いデータ処理速度をいかに確保するか”という点だ。従来であれば、データウェアハウスから個別の分析目的に特化したデータマートをさらに構築し、エンドユーザのレスポンスタイムを担保していたが、増え続けるビッグデータが対象となれば、データマートの数も増加する一方になってしまう。
 そこで現在では、ビッグデータの加工や処理を高速化するためのテクノロジが大きな注目を集めている。

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