データウェアハウスとデータマートの違いを比較【前編】
いまさら聞けない「データウェアハウス」の基礎 何ができるのか？
データ活用の要となるシステムが「データウェアハウス」だ。どのような役割やメリットを持つのか。データウェアハウスの基本的な特徴を整理する。
筆者がIT分野で働き始めた頃、自社のデータを他者と共有するという考え方も、データが企業にもたらす価値を理解するという考え方もなかった。IT部門は日常業務に重点を置くアプリケーションを設計、管理することが仕事だった。意思決定を支援するレポートやアプリケーションはあったものの、「あれば便利」といった程度の位置付けでしかなかった。
データウェアハウスとは
業務部門はさまざまなレポートを作成するようになるにつれ、自社で収集したデータに、意思決定に役立つ戦略的価値があることに気付き出した。さまざまな部門のデータストアが企業資産となり、自社に利益をもたらすことに気付いたIT部門は、データを収集して標準化し、「データウェアハウス」（DWH）に格納し始めた。それが「データマート」の源流だ。
データウェアハウスとデータマートは、どちらも大量のデータを取り込んで格納し、データ処理を容易にする仕組みを持つ。だが両者には異なる点がある。定義と比較に際する問題は、データウェアハウスとデータマートを分類する基準がやや曖昧なことだ。
さまざまなデータソースから得た、大量のデータを保有する業務別のシステムがあるとする。このシステムは、意思決定に役立つデータを各部門に提供する点ではデータマートの基準を満たす。一方で規模や詳細度の観点から考えるとデータウェアハウスに分類することもできる。
データウェアハウスは、全社的なデータを集約する集中管理型リポジトリだ。企業がデータを基にした意思決定を下せるようにすることを目的とする。最高責任者クラスの管理職から各業務部門まで、多様な人がエンドユーザーになる。
企業が収集するほとんどのデータは、データウェアハウスに格納する対象になり得る。データウェアハウス管理者は一般的に、データ取得元になる可能性のあるデータソースを特定して評価するために、高度な分析を実行する必要がある。
データウェアハウスは、複数の業務分野にわたって関係性を持つ取引先のデータを保有する。それらの取引先との俯瞰（ふかん）的な関わり合い方を観察できるようになることは、データウェアハウスの主なメリットだ。
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