ビッグデータ時代に考える！DWH構築の秘訣│企業で導入するIT製品選びをサポート

　データウェアハウスとは、時系列に沿って随時更新されていく基幹系システムのデータベースとは異なり、一定の期間ごとに切り出したデータを正規化して、上書きすることなく蓄積していくためのデータベースだ。データは追加されるのみで、更新や削除は行われない。こうして蓄積された過去から現在に至るまでのデータを対象に分析を行うことで、企業活動の可視化や事業の将来予測といった収益向上のための施策に結び付けていくことができる。データの蓄積期間は3〜5年、あるいは目的に応じて7年といった長期にわたる場合もある。
　データウェアハウスの活用にあたっては、ETL（Extract／Transform／Load：抽出／変換／ロード）ツールを使って企業内の各種システムからデータを抽出し、データウェアハウスに蓄積、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを使って分析作業を進めていくことになる。
　また実装にあたっては、通常汎用サーバにデータウェアハウス用データベースを組み合わせて実現するが、最近では各ベンダからデータウェアハウスを搭載した専用マシン（＝データウェアハウスアプライアンス）も提供され始めている。

　データウェアハウスの構築／活用に当たっては、様々な実現方法がある。
　一番オーソドックスな方法が、データ分析の目的別にデータマートを構築し、部門単位などで活用するものだ。データ収集の範囲が限定されるので構築もし易いが、社内に100種類以上ものデータマートが乱立し、メンテナンスに手が回らないといった企業もあるようだ。また1つひとつのデータマートに保守コストが発生し、それだけで年間数億円規模になる例もあるという。新しいニーズが発生した場合には、また新たなデータマートを構築する必要がある。現在のユーザ企業では、このデータマート中心型が一番多いとのことだ。
　2つ目が、ETLの処理をソフトウェアを使って実現する仮想／分散型で、データウェアハウスという容れ物自体を作らないやり方だ。データウェアハウスを構築しないので、コストをある程度抑えられる反面、ユーザが増えるにともなってパフォーマンスはどんどん落ちていくなどの問題点がある。
　3つ目がハブアンドスポーク型で、構築するデータウェアハウスは蓄積主体のもので、ここからデータマート中心型と同じく、目的別のデータマートを切り出す方法だ。データウェアハウスへのアクセスは原則としてパワーユーザに限定し、一般ユーザにはデータマートにアクセスさせる。柔軟なカスタマイズが可能だが、やはり管理対象は増え続け、運用コストは高止まりすることになる。
　そして4つ目がエンタープライズ統合型で、全社共通の統合データウェアハウスを1つ構築し、全てのユーザからのアクセスを許容するものだ。いわばデータマート中心型の対極に位置する方法で、実際に“もうこれ以上、データマートは増やせない”という企業が検討に乗り出すという。データの一貫性を担保でき、運用コストも抑えられるといったメリットがあるが、その構築に際しては全社視点からの組織横断的な取り組みが求められることになる。

　究極的にはエンタープライズ型が目指すべき姿だと言えるかもしれないが、しかし全ての企業が一足飛びにここまで辿り着くことは難しいだろう。これからデータウェアハウスを構築しようと考えているユーザ企業なら、まずはデータマート中心型で小さく始めて、自社の活用状況を見ながらエンタープライズ統合型への道筋を付けていく、という進め方が現実的ではないだろうか。

…この記事の続きは、会員限定です。 　会員登録はこちら(無料)