データマートとデータウェアハウス：決定的な違い５点

データエンジニアリングとアナリティクスでは、「データマート」と「データウェアハウス」は多くの場合は同じ意味で使われますが、両者には明確な目的と独自の特徴があります。そしてビジネスがデータ主導のインサイトに大きく依存している以上、この違いを理解するのは非常に重要です。そこで本記事では、データマート、データウェアハウス、そしてデータレイクという新たな概念の複雑さを探り、その機能や利点、そしてより広範なデータエコシステムにどのように適合するかを見ていきます。

**［重要ポイント］** 以下は、「データ マート」と「データ ウェアハウス」について知っておくべき重要なポイントです：

• データマートは特定のビジネスユニットやビジネスライン向けにカスタマイズされたストレージソリューションであり、データウェアハウスは組織全体の中央レポジトリとして機能する。
• データマートは、特化したデータセットと特定のユースケースにフォーカスすることで、クエリのパフォーマンスを強化する。
• データマートの構造やモデリングは、ビジネスニーズやデータ戦略によって様々である。
• ETL（抽出、変換、格納） プロセスは、データマートとデータウェアハウスの両方において、特にデータレイクやオンプレミスシステムと統合する場合に極めて重要である。
• データマートの構造において、「トップダウン」か「ボトムアップ」のどちらのアプローチを選択するかは、データへのアクセシビリティとパフォーマンスに大きく影響し、トップダウンのアプローチは多くの場合、既存のデータウェアハウスから始まる。

データマートとは

データマートは、データウェアハウスのサブセットとして特化したもので、個々のビジネスユニットや部門独自のニーズに合わせてカスタマイズされます。例えば大規模なショッピングモールにある、特定のカテゴリーや単一テーマの商品だけに特化した専門店のようなものだと考えてください。つまりデータマートで、各部門がウェアハウスやデータレイク内の膨大なデータをくまなく調べる代わりに、部門レベルで関連データに直接、効率的にアクセスできるようになります。また、データ検索において俊敏性と特定性が求められることから、データマートは非常に重要なものとなっており、データマートでアクセスが効率化されることで、エンドユーザーは無関係な情報に煩わされることなく、必要なデータを速やかに利用できるようになります。データの専門家であれビジネスリーダーであれ、データマートの価値を理解することは極めて重要なのです。

データウェアハウスとは

データウェアハウス（よく「エンタープライズデータウェアハウス」と呼ばれる）は、組織の多様なデータを保存、統合、管理するために設計された、一元化されたデジタルレポジトリです。日々のトランザクションに焦点を当てた標準的なリレーショナルデータベースとは違い、データウェアハウスは詳細なクエリ、レポート、分析のために構造化されており、データ駆動型の戦略とビジネス上の意思決定の基盤となっています。また、データレイクなどの様々なソースからのデータを統合することで、統合された包括的なビューを得られ、それによって企業は実用的なインサイトを導き出すことができるようになります。データ戦略の策定と情報に基づいた意思決定におけるデータ ウェアハウスの役割はますます重要になっており、データウェアハウスが現代の企業のバックボーンとなり、強固な分析のためのデータの一貫性、品質、アクセシビリティを保証するのです。

データマートとデータウェアハウス

データ管理では「 データマート」と「データウェアハウス」という２つの用語がよく使われており、どちらも企業のデータの保存、アクセス、分析の上で極めて重要な役割を果たしますが、両者の目的や利点は異なります。以下でデータマートとデータウェアハウスについて深く掘り下げ、その違いを明らかにし、どちらが自社のビジネスニーズに最も適しているかを判断してみましょう。

データマートについて

データマートは、大型ショッピングセンターの専門店に似ています。データマートはデータウェアハウスのサブセットであり、各部門やビジネスユニットの特定のニーズに対応するように調整されています。また、セグメント化されたデータビューを提供することで、チームは業務に関連する情報に速やかにアクセスでき、分析できるようになります。そしてこのような特化された性質は、多くの場合、パフォーマンスの向上とユーザー中心のデータ環境につながります。

データウェアハウスについて

対するデータ ウェアハウスは、組織のデータ領域のセントラルステーションであり、Amazon AWS などの多くのソースからのデータを統合する包括的なレポジトリであることから、業務の全体的なビューを保証します。また、データウェアハウスは強固なクエリと分析のために設計されており、過去と現在のデータから引き出されたインサイトを提供することによって、戦略的意思決定の基盤をもたらします。

データマートとデータウェアハウスの主な違い

• 範囲と目的：データマートが特定のビジネスエリアや単一のテーマに焦点を当てるのに対し、データウェアハウスは組織全体のデータ構造を俯瞰する。
• 規模と複雑さ： データウェアハウスは、その包括的な性質から、通常より大規模で複雑である。対するデータマートはより専門的であるため、小規模でそこまで複雑でないことが多い。
• データ統合： データウェアハウスは様々なソースから大量のデータを取り出しすことから、統合されたビューを確保する。一方、データマートは、セントラルウェアハウス、データレイク、または特定のビジネスプロセスからデータを取得する可能性がある。
• パフォーマンス： データ マートは焦点が狭いため、特に部門固有のリクエストを処理する場合に、より高速なリアルタイムのクエリパフォーマンスを誇ることが多い。
• 柔軟性： データマートがより俊敏性があり、特定のビジネスユニットや機能の進化するニーズにサッと適応することができるのに対し、データウェアハウスはその適用範囲が広いため、大幅な変更には時間がかかる。

どちらがビジネスに必要なのか

データマートとデータウェアハウスのどちらを選択するかは、そのビジネス固有の要件にかかっています。例えば営業部門など特定の部門に関するインサイトを求めている組織や、速やかなデータソリューションを求めている組織には、データマートが適しているかもしれませんが、業務全体を俯瞰できる包括的なデータ戦略には、データウェアハウスへの投資が不可欠です。

データマートかデータウェアハウスかの議論は、優劣ではなく、適否を問うものです。どちらにもメリットがあり、どちらを選択するかは、ビジネスが解決しようとする具体的な課題によります。データマートの専門的なアプローチとデータウェアハウスの包括的なインサイトのどちらに傾くにしても、データの真の力を活用するには、まずは両者を理解することからということです。

データマートの種類

「データマート」は、データ分析の効率化を目指す企業にとって重要なポイントとなっており、専門的なデータレポジトリの需要が高まるにつれて、さまざまなタイプのデータマートを理解することが極めて重要になります。そしてデータマートは、各種明確な目的を果たし、様々なビジネスニーズに対応しています。データマートの多様な領域に飛び込み、その種類を探って組織独自の目的に最も合うものを見極めましょう。

データマートの種類

• 部門別データマート： 特定の部門向けにカスタマイズされており、個々のビジネスユニットの独自のニーズに対応する。営業、マーケティング、人事に関わらず、部門別データマートでチームは関連データに直接アクセスできるようになる。
• 運用データマート： 特定のビジネスプロセスや機能に対応し、多くの場合、さまざまなソースからのデータを統合し、それによって業務の包括的なビューを確保する。
• 探索的データマート： 新しい領域への進出や新しい戦略のテストに最適であり、サンドボックス（コンピュータの中に設けられた「仮想環境」）環境を提供する。それでチームは主要なデータエコシステムに影響を与えることなく、実験、分析、インサイトを得ることができる。
• 仮想データマート： データを保存する従来のデータマートとは違い、仮想データマートはデータウェアハウスに存在するデータのビューを提供する。また、動的であるため、リアルタイムのインサイトと迅速なデータアクセスが保証される。
• 統合データマート： 複数のデータマートを統合レポジトリに統合したものであり、個々のデータマートよりも広範なビューを提供することから、さまざまなビジネス領域に関する包括的なインサイトが保証される。

適切なデータマートの選択

データマートの選択は、そのビジネス固有のニーズにかかっており、特定の部門に関するインサイトを求める組織にとっては、部門別データマートが理想的かもしれませんが、統合データマートだと、複数のビジネス分野を包括する、より全体的なビューを実現するための最適な選択肢となります。それぞれのタイプを理解することが、特化型データソリューションの真の力を活用するための第一歩なのです。

データマートの利点

企業はデータを活用する効率的な方法を常に模索しています。データマートは、各部門や事業部独自のニーズに合わせてカスタマイズされた専門的なレポジトリであり、最新の BI（ビジネスインテリジェンス）における役割など、以下のように様々な利点があります。

• パフォーマンスの向上： データマートは、その専門的な性質から、多くの場合、より高速なクエリ性能を誇り、リアルタイムのデータ検索であれ、詳細な分析であれ、速くて効率的なアクセスを保証する。
  
• ユーザー中心の環境： データマートは、特定の部門やビジネスユニット向けにカスタマイズされ、ユーザー中心のデータ環境を提供する。それで各チームは、業務に関連するデータにサッとアクセスして分析することで、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができる。
  
• 敏捷性と柔軟性： データマートは俊敏であり、特定の部門やビジネス機能の進化するニーズにサッと適応する。また、新しいデータソースの統合でも、既存の構造に手を加える場合でも、比類のない柔軟性を提供する。
  
• 費用対効果： データマートは対象範囲が狭いため、包括的なデータウェアハウスよりも投資額が少なくて済むことが多く、それで専門的なデータ保管場所を求める企業は、費用対効果の高いソリューションを得られる。
  
• データ品質と一貫性の強化： データマートは、特定のデータセットに集中することで、データの品質と一貫性を確保する。また、データ管理を効率化することで、チームは正確で信頼できる情報に確実にアクセスできるようになる。
  
• ビジネスの意思決定をサポート：データマートは、ビジネスの意思決定において極めて重要な役割を果たす。関連データへの直接アクセスを提供することで、チームは実行可能なインサイトを導き出し、情報に基づいた戦略とイニシアチブを推進することができる。

データマートは、現代の BI の縁の下の力持ちであり、データウェアハウスとエンドユーザーとのギャップを埋めることから、チームはデータの真の力を活用できるようになります。また、リアルタイムの分析、詳細なレポーティング、戦略的な意思決定など、データ主導の成功の基盤を提供してくれます。

データマートの構造とデータモデリング

データマートの構造とモデリングは、ビジネスの焦点として際立っており、専門的なデータレポジトリの需要が高まるにつれて、データマートの構造とデータモデリングを理解することは極めて重要になります。以下で、データマートの構造とモデリング、そしてデータマートがより広範なデータエコシステムにどのように適合するかを見ていきましょう。

データマートの構造

データマートの中核となる構造は、各部門や事業部門固有のニーズに対応するように設計されており、営業、マーケティング、財務など、各部門がそれぞれの業務に関連するデータにサッとアクセスして分析できるような構造になっています。また、この構造は特定のビジネスプロセスに依存している場合が多く、それによってユーザー中心のデータ環境をもたらします。

データマートにおけるデータモデリング

データモデリングは、データマートの構造を形成する上で極めて重要な役割を果たし、データを確定、整理、可視化するプロセスであることから、ビジネスニーズに合致することが保証されます。そしてデータマートにおけるデータモデリングには、以下のようなものがあります：

• スタースキーマ： 一般的なモデリング手法であり、ディメンジョンテーブルに囲まれた中央のファクトテーブルを中心に展開される。迅速なクエリパフォーマンスとシンプル化された構造を求めるビジネスに最適。
• スノーフレークスキーマ： スタースキーマの拡張であり、正規化されたディメンジョンテーブルが含まれる。より詳細なデータビューがある一方で、複雑な結合を必要とする場合があり、それによってクエリのパフォーマンスに影響を与える。
• ファクトコンステレーションスキーマ：「 銀河系スキーマ」とも呼ばれ、ディメンジョンテーブルを共有する複数のファクトテーブルが含まれる。多様なデータソースと複雑なデータ関係を持つビジネスに最適。

適切なデータモデリング技術の選択

データモデリング手法の選択は、ビジネス特有のニーズにかかっています。例えばスタースキーマはシンプルさとパフォーマンスを求める企業にとって理想的である可能性があり、スノーフレークスキーマだとより詳細なデータビューが得られます。データマートの真の力を活用するには、まずはそれぞれの手法を理解することからですね。

データマート、データウェアハウス、ETL

データマート、データウェアハウス、ETL（抽出、変換、格納）にはそれぞれ明確な目的があり、その相互作用は組織のデータ戦略を形成する上で極めて重要です。以下で、それぞれの役割の違い、メリット、より広いデータエコシステムへの適合について見てみましょう。

データマート：専門化されたレポジトリ

前述したように、データマートは、各部門やビジネスユニットの固有のニーズに合わせてカスタマイズされた専門的なレポジトリであり、これによって、チームは業務に関連するデータにサッとアクセスして分析し、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。

データウェアハウス：セントラルレポジトリ

データウェアハウスは、組織のデータのセントラルレポジトリとして機能し、さまざまなソースからのデータを統合して、業務の全体像を把握します。そして過去のデータであれ、リアルタイムのインサイトであれ、予測分析であれ、データ駆動型戦略の基盤を提供します。

ETL: データ統合プロセス

ETL とは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（格納）の略であり、様々なソースからデータを抽出し、それを使用可能な形式に変換し、データウェアハウスやデータマートに格納するプロセスのことです。ETLツールは、 データの一貫性、品質、アクセシビリティを確保する上で極めて重要であり、オンプレミスのシステム、Amazon AWS のようなクラウドプラットフォーム、サードパーティのアプリケーションのいずれからデータを統合する場合でも、ETL はエコシステム全体でシームレスなデータフローを提供します。

データマート、データウェアハウス、ETL の相互作用

データマート、データウェアハウス、ETL の連携は、組織のデータ戦略を形成する上で極めて重要です。データマートが専門的なアクセスを提供する一方で、データウェアハウスは包括的なビューを確保し、対する ETL は、データがエコシステム全体をシームレスに流れるのを確保することによって一貫性と品質を上げます。ETL とデータウェアハウスが一体となることで、最新の BI の基盤が形成され、組織がデータの真の力を活用できるようになるのです。

データマートの構造： トップダウン か ボトムアップ か？

データマートの構造は、よくビジネスの焦点として注目され、専門的なデータレポジトリの需要が高まるにつれ、データマートの構造において「トップダウン」か「ボトムアップ」のアプローチかを選択する必要があります。以下で、データマートの利点と課題、そしてそれらがより広範なデータエコシステムにどのように適合するかを見てみましょう。

トップダウンアプローチ

トップダウンアプローチは、多くは既存のデータウェアハウスから始まり、まず広範なデータアーキテクチャを設計して、特化したデータマートを作成します。このアプローチにより、組織のデータの全体的なビューが確保され、一貫性と品質が上がりますが、多額の先行投資と時間を要する可能性があります。

利点：

• エコシステム全体のデータの一貫性の確保
• 組織のデータの包括的なビューの提供
• データ管理の効率化による、品質とアクセシビリティの確保

課題：

• 多額の先行投資が必要になる可能性がある。
• より広い範囲に焦点を当てるため、時間がかかる場合がある。

ボトムアップアプローチ

対するボトムアップアプローチでは、まず専門的なデータマートを作成し、それを後で包括的なデータウェアハウスに統合します。これはより機敏なアプローチであり、各部門やビジネスユニットの特定のニーズに素早く対応できますが、データのサイロ化を招き、一貫性に影響を与える可能性があります。

利点：

• 機敏かつ迅速で、特定のビジネスニーズに迅速に対応。
• 先行投資が少なくて済む。
• 専門的なデータソリューションを求める企業に最適。

課題：

• データのサイロ化を招き、一貫性に影響を与える可能性がある。
• 包括的なデータウェアハウスへのシームレスな統合を確実にするための慎重な計画が求められる。

適切なアプローチの選択

トップダウン か ボトムアップ かは、ビジネス特有のニーズによって決まります。トップダウンアプローチがデータの一貫性と包括的なビューを保証するのに対し、ボトムアップアプローチだと俊敏性と迅速なソリューションが得られます。データマートの真の力を活用するには、まずは両方のアプローチを理解することから始めましょう。

Integrate.io で統合がしやすくなる

シームレスな統合は極めて重要であり、オンプレミスのシステムや Amazon AWS のようなクラウドプラットフォーム、サードパーティのアプリケーションのいずれからデータを統合する場合でも、ビジネスにはデータの流れを確実にする強固なソリューションが必要です。そこで Integrate.io という、統合をしやすくするために設計されたプラットフォームの登場です。

Integrate.io により、企業はデータマートとデータウェアハウスをサッと統合し、データの一貫性、品質、アクセス性を確保することができます。また、ETL プロセス、リアルタイム分析、詳細なレポーティングなど、Integrate.io にはデータの真の力を引き出すツールと機能があります。

データ マートとデータ ウェアハウスは複雑になる可能性があり、ビジネスの成果に大きな影響を与える可能性のある相違点が多くあります。また、企業はトップダウンアプローチ か ボトムアップアプローチ かの選択やデータマートの利点の理解、ETL のパワーの活用など、慎重に行動する必要がありますが、適切な戦略、ツール、プラットフォームがあれば、企業はデータの真の可能性を引き出し、情報に基づいた意思決定を行い、成功を確実にすることができます。 Integrate.io がビッグ データ管理の効率化にどのように役立つかについてご覧になりたい方は、ぜひこちらからお問い合わせください。