データベースとデータウェアハウスにはどのような違いがあるのでしょうか。この記事ではデータベースとデータウェアハウスの異なる点やデータウェアハウスの使用例、おすすめのデータウェアハウスシステムなどをご紹介します。

データベースとはなにか?

データベースとはコンピュータで使いやすいように整理された情報の集まりです。多くの情報は分析に活用することができますが、データベースはそのためのプラットフォームだと言えます。

また、データベースという言葉はMySQLなどのデータベース管理システムのことを指す場合と、単にシステム上で扱うデータの集まりのことを指す場合とにわかれます。

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データウェアハウスとはなにか?

データウェアハウスとは意志決定のために目的別に編成された、時系列に統合されたデータの集合体です。文字通りデータの倉庫という意味でDWHとも略されます。

データウェアハウスは1990年ごろに米国のビル・インモン氏が提唱した言葉で、単なるデータの集まりではなく、意思決定を目的としたデータの集合体であるという点が特徴になります。

データベースとデータウェアハウスの異なる点7つ

使いやすいように整理されたデータの集まりであるデータベースと、意思決定を目的として編成されたデータの集合体であるデータウェアハウスは、具体的にどのような違いがあるのでしょうか。ここからはデータベースとデータウェアハウスの異なる点7つをご紹介します。

異なる点1:データソース

データウェアハウスとデータベースではデータソースに違いがあります。データウェアハウスのデータは多数のソースから収集され、一貫性と関連性のある正規化されたデータになっています。そのため、矛盾の有無やデータのアクセス可能性について、ユーザーが考える必要はありません。

一方、トランザクションデータベースの場合、トランザクションシステムなどの単一のソースからそのまま取得されたデータであるという違いがあります。

異なる点2:ワークロード

データウェアハウスとデータベースではワークロードに違いがあります。データウェアハウスは分析やレポート、ビッグデータに対して適切なワークロードとなっています。

一方、トランザクションデータベースでは、トランザクション処理が適切なワークロードとなっているという違いがあります。

異なる点3:アクセス

データウェアハウスとデータベースではデータアクセスに違いがあります。データウェアハウスは、データアクセス面では必要最低限のI/Oでもデータスループットを実現することができる構成になっています。

一方、トランザクションデータベースの場合は大量の小規模データの読み取りに適しているという違いがあります。

異なる点4:ストレージ

データウェアハウスとデータベースではデータストレージに違いがあります。データウェアハウスのデータストレージは、簡単なアクセスや列指向ストレージを活用した高速クエリパフォーマンスを行うことに適した構成になっています。

一方、トランザクションデータベースの場合、単一行指向の物理ブロックへのハイスループットの書き込み操作に適した構成になっているという違いがあります。

異なる点5:正規化

データウェアハウスとデータベースではデータの正規化に違いがあります。データウェアハウスのデータの正規化という面では、スタースキーマやスノーフレークスキーマなどの非正規化スキーマとなっています。

一方、トランザクションデータベースは高度に正規化されたスタティックスキーマになっているという違いがあります。

異なる点6:キャプチャ

データウェアハウスとデータベースではデータキャプチャに違いがあります。データウェアハウスのデータキャプチャは、所定のバッチスケジュールに従って行われる一括書き込み操作となっています。

一方、トランザクションデータベースのデータキャプチャの場合、新規データを利用し、トランザクションスループットを最大化でき、継続的な書き込み操作に最適であるという違いがあります。

異なる点7:時系列

データウェアハウスとデータベースでは時系列に違いがあります。データウェアハウスは業務で発生したさまざまなデータを時系列に保存しておく倉庫の役割を果たすものです。そのため、過去のデータを保存していることがデータウェアハウスの特徴となっています。

一方、トランザクションデータベースの場合は時系列に並んでいるわけではなく、単純に登録した順番に表でデータが表されています。

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データウェアハウスの使用例4つ

データウェアハウスは意思決定を目的とし、時系列に並べられたデータの集合体となっています。そのため、POSシステムのデータ分析などに利用されるケースが多いものです。では、そのほかにどのような使用例があるのでしょうか。ここからはデータウェアハウスの使用例4つをご紹介しますので、どのようなパターンでデータウェアハウスが活用できるのか参考にしてみてください。

使用例1:マーケティング戦略

データウェアハウスはマーケティング戦略の立案に使用されるケースがあります。データウェアハウスは組織の意思決定を支援するために活用される、時系列に並んだ大規模なビジネスデータです。

データウェアハウスのデータは社内のアプリケーションや外部のパートナーシステムといったさまざまな場所からもたらされます。さらに販売や顧客、地域などのデータから効果的なマーケティング戦略を立案することができます。

使用例2:数値の対策

データウェアハウスは異なる数値を発見し、早期の対策に使用されるケースがあります。データウェアハウスでは過去のデータを保管することができるため、通常の販売データとは異なる数値を発見し、迅速に対応することも可能になります。

使用例3:値引き金額

データウェアハウスは値引き金額の設定に使用されるケースがあります。データウェアハウスでは高いクオリティのデータを扱えるため、健全な意思決定に活用することが可能と言えるでしょう。そのため、傾向を分析することにより、サービス手数料や値引き金額を設定することもできます。

使用例4:顧客への対策

データウェアハウスは顧客離れなどを防ぐために使用されるケースがあります。データウェアハウスによって顧客に関連した過去のデータを分析することができるため、顧客の離反や休眠化を防ぐための要因分析に利用することができ、さらに有効な対策を打つことも可能です。

おすすめのデータウェアハウスシステム3つ

ビジネスにおけるマーケティング戦略や販売データの異常への対策などさまざまな活用例があるデータウェアハウスですが、データウェアハウスシステムにはどのような種類があるのでしょうか。

ここでは最後におすすめのデータウェアハウスシステム3つをご紹介します。

おすすめ1:trocco

troccoは日本発の分析基盤の運用を得意とするSaaS形式のデータウェアハウスシステムです。株式会社primeNumberが提供しているデータウェアハウスシステムで、環境構築が不要となっているため、専門的な知識がなくても最短5分で利用を開始することができます。

また、使った分だけ支払う従量課金制となっていて、初期費用もかからないためコストを抑えたい人にもおすすめです。

おすすめ2:Metaps Bridge

Metaps Bridgeはアプリの成長を加速させるデータウェアハウスシステムです。株式会社メタップスが提供しているデータウェアハウスシステムで、Metaps Bridgeがハブとなることでアプリ上のデータ活用を分析からコンサルティングまで一貫して支援します。

また、複数のアプリをMetaps Bridgeで管理することで、横断的にユーザー像を抽出することができます。

おすすめ3:b→dash

b→dashはマーケティングに活用できるデータセットを作成できるデータウェアハウスシステムです。株式会社フロムスクラッチが提供しているデータウェアハウスシステムで、業界では珍しいテクノロジーである「Data Palette」によってシンプルなGUI操作でのデータの取り込みや統合、変換、活用まで可能にしました。

また、Webサイトや自社データなどを統合し、クロスチャネルでデータを活用することができます。

データベースとデータウェアハウスの違いについて知ろう

データウェアハウスは単なるデータの集まりであるデータベースと違い、ユーザーの意思決定を目的とした時系列に整理されたデータの集合体です。

ぜひこの記事でご紹介したデータベースとデータウェアハウスの異なる点やデータウェアハウスの使用例、おすすめのデータウェアハウスシステムなどを参考に、データウェアハウスを活用してみてはいかがでしょうか。

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