ビジネスのデータ分析を効率的に行うためには、大量のデータを効果的に管理・活用する仕組みが重要です。
その中で「データウェアハウス」と「データマート」は重要な役割を果たしますが、両者には明確な違いがあります。
データウェアハウスとは
データウェアハウス（Data Warehouse）は、企業全体のデータを統合し、大規模な分析を可能にするための中央集約型のデータベースです。
特徴
- 統合性
異なるシステムから取得したデータを一元化し、一貫性を持たせて管理します。 - 大量データの管理
大量のデータを長期間にわたって保存します。 - スキーマ設計
多次元モデル（スター型やスノーフレーク型スキーマ）が使用されることが一般的です。 - 目的
全社的な意思決定を支援するために、詳細かつ総合的なデータ分析を実現します。
使用例
- 売上データ、顧客データ、サプライチェーンデータなど、企業全体に関連するデータを収集。
- BIツールを使ったダッシュボードの作成や高度なデータマイニング。
メリット
- 組織全体でデータの一貫性を確保できる。
- 複数部門のデータを横断的に分析可能。
デメリット
- 初期構築コストが高い。
- 運用・保守に専門知識が必要。
データマートとは
データマート（Data Mart）は、データウェアハウスの一部、もしくは特定の部門や用途に特化したデータベースです。
特徴
- 専用性
部門ごと（例: マーケティング部門、営業部門）や特定の分析目的に特化したデータを含みます。 - 小規模データ
データウェアハウスに比べて小規模なデータセットを管理します。 - 簡易性
スキーマ設計がシンプルで、構築・運用が容易。 - 目的
特定のニーズに対応した迅速なデータ分析を可能にします。
使用例
- マーケティングキャンペーンの効果を測定するためのデータ。
- 営業成績の部門別レポートを作成するためのデータ。
メリット
- 部門ごとに必要なデータだけを抽出し、分析を迅速化。
- 構築コストが低い。
デメリット
- 全社的なデータの一貫性が確保されにくい。
- データサイロ（孤立化）が発生しやすい。
データウェアハウスとデータマートの比較表
| 項目 | データウェアハウス | データマート |
|---|---|---|
| スコープ | 全社的 | 部門や特定用途に特化 |
| データ量 | 大規模 | 小規模 |
| 構築コスト | 高い | 低い |
| 構造 | 複雑 | シンプル |
| 分析対象 | 総合的な分析 | 特定の分析 |
| ユーザー | 経営層、全社的な分析担当者 | 部門担当者、専門分析担当者 |
| 更新頻度 | 低い（バッチ処理） | 高い場合もある（リアルタイム対応） |
両者の使い分け
データウェアハウスが適しているケース
- 全社的な意思決定を支援する必要がある。
- 長期間にわたるトレンド分析を行いたい。
- 複数部門のデータを統合して分析したい。
データマートが適しているケース
- 部門や特定のプロジェクトで迅速な分析を行いたい。
- 予算やリソースが限られている。
- データウェアハウスを構築する前の段階として小規模な試験導入を行いたい。
まとめ
データウェアハウスとデータマートは、それぞれのスコープや目的に応じて使い分けるべきです。データウェアハウスは全社的なデータ統合と大規模な分析に適しており、データマートは特定の部門やプロジェクトでの迅速なデータ分析を実現します。これらを組み合わせて活用することで、データに基づいた意思決定の質を向上させることが可能です。
