【Q＆A】データウェアハウスプロジェクトを成功させるには

データウェアハウスプロジェクトは概して社内から大きな注目を集めるとともに、計り知れない恩恵をもたらすことができるが、非常に複雑なものでもある。

公開 2008年02月13日 04時00分

更新 2012年09月06日 13時14分

著者

Bill Trussell

[TechTarget]

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質問：わたしの会社では、社内ユーザーの分析・リポーティングニーズをサポートする安全性データを提供するために、データウェアハウス構想の実現に取り組んできました。新たなデザインに基づく取り組み（既に2つのデザインが失敗に終わっています）を進める前に、どういったことに注意すればいいのでしょうか。プロジェクトのベースとなる青写真を必要としています。

　データウェアハウス構想を進めるに当たって最初に明確にしなければならないのは、これまでの構想で何が起きたのかということだ。よくある問題が、構想の規模が大き過ぎるということだ──少しずつ段階的にユーザーに価値を提供するのではなく、大海の水を一瞬で沸騰させようとしてはいなかっただろうか。

　データウェアハウスを構築するのは、従来のオンライントランザクション処理（OLTP）アプリケーションを開発するのとは大きく異なる。OLTPアプリケーションに適用されるのと同様のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に従おうとする開発チームもあるが、これは分析という性質上、うまくいかないことが多い。例えば、従来のOLTPアプリケーションでは明確な終点が存在する（例えば、画面からデータを取得するなど）のに対して、データウェアハウスは分析を行うユーザーのニーズをサポートできるだけの柔軟性を備えていなければならない。彼らのニーズは常に変化し、将来、どのようなタイプの分析を行う必要があるのかユーザー自身にも分からないことが多いため、データウェアハウスは素早い変化に対応できる必要がある。

　筆者は、要件定義プロセスの一環として、概念データモデルを開発することを強くお勧めする。これは、ビジネスを理解するとともに、プロジェクトの規模を決定するのに役立つからだ。データウェアハウスのモデリングでは、最初にERダイアグラム（実体関係図）を使ってビジネスをモデリングするのではなく、いきなりデータウェアハウス自体のデザインモデルから始めるというケースがよく見受けられる。概念データモデルはビジネスモデルであり（ソリューションモデルではない）、開発チームがデータウェアハウスプロジェクトで選択された対象分野の範囲を理解する手助けになる。また概念データモデルは、ビジネス部門からクエリを受ける多次元モデル（スタースキーマ）の妥当性を検証するのに役立つツールでもある。

　少なくとも、ロードマップを決定する段階や、データウェアハウス構築のフレームワークを確立する段階では、データウェアハウジングを専門とし、実績のあるコンサルティング会社のサービスを利用することを筆者は強く推奨する。データウェアハウスプロジェクトは概して社内から大きな注目を集めるとともに、計り知れない恩恵をもたらすことができるが、本来かなり複雑なものなのだ。

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