データウェアハウスとデータベースとは、データ管理の分野でよく使われる2つの用語ですがその目的は異なります。
ここでは、データウェアハウスとデータベースの決定的な違いを7つ紹介します：
- オンライン・トランザクション・プロセス（OLTP）ソリューションにはデータベースが最適であるのに対し、データウェアハウスはオンライン分析処理（OLAP）ソリューションに最適である。
- データベースは一度に何千人ものユーザーを扱うことができます。データウェアハウスは一般的に、比較的少数のユーザーしか扱えません。
- データベースは、小規模でアトミックなトランザクションに最も適しています。データウェアハウスは、より高度なデータ分析を必要とする大規模なビジネス・クエリに最適です。
- データベースは24時間365日利用可能である必要があり、多くの場合、ビジネスクリティカルな日常業務に使用されるため、ダウンタイムにはコストがかかる可能性があります。データウェアハウスはダウンタイムの影響をそれほど受けず、予定されたダウンタイムであってもROIに直接影響を与えるとは限りません。
- データベースは、CRUD操作（作成、読み取り、更新、削除）において非常に高速になるように最適化されています。データウェアハウスは、複数の大規模データストアを対象とした、より複雑なクエリをより少ない回数で実行できるように最適化されています。
- データベースは可能な限り効率的に構造化され、複数のテーブルに重複する情報はありません。データウェアハウスの情報は通常非正規化され、書き込み操作よりも読み取り操作を優先する。
- データベースには通常、最新の情報のみが格納されているため、過去のクエリーは不可能である。データウェアハウスは、関連するできるだけ多くの過去のビジネスデータを使用し、レポーティングや分析を目的として一から設計されています。
要約すると、データベースが業務上のトランザクションデータを管理するために使用されるのに対し、データウェアハウスは戦略的意思決定のために大量のデータを保存・分析するために使用されます。
ウェブサイトのクリック数から売上や在庫のレポートに至るまで、あらゆるデータが意思決定に役立ち、ビジネスの成長を促進します。データベースとデータウェアハウスの違いを理解することで、データの管理方法について十分な情報を得た上で意思決定を行い、組織を成功に導くことができます。
はじめに
平均的な人間は1秒間に約1.7MBのデータを生成します。世界人口が約77億5300万人なので、人間は1日1秒間に少なくとも130億MBのデータを作っていることになります。これは事実上考えられないことなので、13,000テラバイトのドライブを満たすのに十分な情報と考えることができるでしょう。つまり、毎秒1万3000TBのストレージ・ハードディスクが埋まっていることになります。もし、また驚かれたければ、1日あたり11億2300万TBのハードディスクドライブが埋め尽くされると考えてみてほしいです。
ほとんどの人は、これだけの情報を理解することはできないし、このような膨大なデータセットの中から意味のあるパターンを見つけることもできません。しかし、あなたのビジネスの成功は、まさにこの膨大なビッグデータの分析にかかっているのです。では、何ができるでしょうか？
このデータを最先端の洞察に変えることは容易ではありません。企業がエンタープライズ・データ管理をマスターし、従業員が業務に必要な情報を簡単に作成、保存、アクセス、管理、分析できるようにする必要があります。
エンタープライズ・データ管理におけるデータ・ストレージの最も一般的な形態は、おそらくデータウェアハウスとデータベースの2つでしょう。データベースとデータウェアハウスにはどのような違いがあるのでしょうか。
ここでは、データベースとデータウェアハウスの違いを説明し、データ構造の状況に応じてどちらが最適かを判断できるようにします。
データベースとは
データベースとは、論理的な意味を持ち、データの検索、取り出し、操作、分析を容易にする方法で保存された、組織化された情報の集合体である。データベースは、営業、人事、マーケティング、顧客サービス、その他のさまざまな要件に対応するビジネス・タスクを実行するために、必要に応じて検索できる、類似のトピックや類似のタイプのデータに関する情報を保存するために不可欠です。データベースは、さまざまなスキーマを使用して、目の前のタスクに最適な方法でデータを整理または構造化します。
SQL と NoSQL のデータベース
おそらくデータベースを分類する最も一般的な方法は、SQL対NoSQL（リレーショナル対ノンリレーショナルとしても知られる）でしょう。
SQLデータベースは構造化クエリー言語を使用し、リレーショナルデータベースの一種です。リレーショナル・データベースは、異なるデータ間の関係を成文化した正式なテーブルの中で情報を整理します。各テーブルには列と行があり、Microsoft Excelのスプレッドシートの構造に似ています。リレーショナル・データベースを使用する場合、データベース内のデータ間の関係を定義する概念的、論理的、または物理的スキーマを作成することができます。
リレーショナルデータベースを検索するには、データベースと通信するためのドメイン固有言語であるSQL（Structured Query Language）でクエリを記述します。
2023年2月現在、最も普及しているSQLデータベース製品は、Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、PostgreSQLの4つである。
一方、NoSQL（非リレーショナル・データベース）は、リレーショナル・テーブル・ベースのデータ・モデルから外れたデータ格納のパラダイムを使用します。NoSQLデータベースは動的スキーマを使用するため、より柔軟なデータ保存・アクセス方法をビジネスに提供できます。
NoSQLデータベースの一般的なタイプには、キー・バリュー型、ドキュメント・ベース型、カラム・ベース型、グラフ・ベース型がある。一般的なNoSQLには、MongoDB、Cassandra、Redisなどがあります。
SQLとNoSQLの問題に関しては、どちらのアプローチにも長所と短所があります。SQLデータベースはより多くのリソースを追加することで垂直方向に拡張しやすく、NoSQLデータベースは（より多くのマシンを追加することで）水平方向に拡張しやすい傾向があります。SQLを使用してクエリを記述することは、パフォーマンスと使いやすさの面で大きな利点となり得るが、リレーショナル・データベースは柔軟性に欠け、データ階層がより厳格です。
クラウドデータウェアハウスとデータベース
クラウドデータベースの中には、SQLとNoSQLの機能が混在しているものもあります。例えば、Amazon Redshiftは、大規模なデータセットを迅速に移動できるソリューションを求めていたデータウェアハウス企業によって開発された技術に基づいて構築されています。しかし、クラウドベースのデータウェアハウス・ソリューションとして、RedshiftはPostgres互換のクエリー・レイヤーも備えています。Redshiftはリレーショナルスキーマでデータを整理できるため、SQLデータベースに似ています。
クラウドデータベースは、SQLとNoSQLのどちらに分類されるにせよ、通常、迅速なスケーリングという利点を提供します。従来、企業はデータベースを設置するために、オンサイトの設備とインフラを維持しなければならなかったです。これは、ハードウェアが処理できる容量しか利用できないことを意味します。その上、機器が消耗したり、運用システムが冗長化したりすると、そのコストは企業が負担しなければならないです。クラウドデータベースは容量が非常に大きいため、実質的に無限に拡張することができます。契約内容にもよりますが、過剰な料金を支払うことなく、必要に応じて拡張することができます。
データウェアハウジングとデータベースの価格は、サービスによって大きく異なるため、クラウドベースのデータ管理プロバイダーを選択する前に、必ずオプションを比較してください。
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データウェアハウスとは
データウェアハウスは、組織内のさまざまな異種ソースからの情報を集約して保存するシステムです。データウェアハウスは多くの場合、ビジネスインテリジェンス（BI）のハブとなり、詳細なデータ分析とレポート作成のためのBIツールに接続されます。
データウェアハウスの使い方
データウェアハウスの目的は明確なビジネス指向であり、エンドユーザーがさまざまなソースからの情報を統合して分析できるようにすることで、意思決定を促進するように設計されています。データは通常、いくつかのプロセスの1つによって照合されます：
- ETLは、抽出、変換、ロードの略で、さまざまなソースからデータを取得し、共通の形式にクレンジングおよび変換するためのステージングエリアに保持し、その後、データウェアハウスにデータをロードします。
- ELTも同様だが、データ変換はプロセスの最後に行われるため、ステージング・エリアは必要ありません。
- CDCは変更データの取り込みを意味し、基本的にはELTと同じプロセスです。多くの場合、顧客が連絡先の詳細を更新するなど、変更が発生するたびにデータを取り込むよう自動化されます。
- APIは、既存のデータベース内の個々のテーブルを含む、非常に特定のデータソースにリンクするために使用することができます。
Integrate.ioの革新的なデータ統合プラットフォームは、これらすべてのデータ統合方法へのアクセスを提供し、事実上あらゆるビジネスデータソースをデータウェアハウスに簡単に接続することができます。Integrate.ioを利用することで、データ処理やデータパイプラインの手作業によるコーディングなどのタスクに時間とコストを費やすことなく、インサイトに集中することができます。
データベースとデータウェアハウスの主な違いを解説
データベースとデータウェアハウスの主な違いは、データベースが保存されたデータの組織化されたコレクションであるのに対し、データウェアハウスは複数のデータソースから構築された情報システムであり、主にビジネス洞察のためのデータ分析に使用されることです。
以下は、データベースとデータシステムを高いレベルでさらに区別するためのいくつかの違いです。
データベースとデータウェアハウスの比較表
7つの主な違いを解説
データベースとデータウェアハウスについて大まかな概要を説明しましたが、具体的にはどのように違うのでしょうか。以下では、データウェアハウスとデータベースの最大の違いについて7つ説明します。
1. OLTPとOLAPの比較
OLTP（online transaction processing）とは、トランザクションに焦点を当てたデータ処理システムを指す言葉です。これは通常、ビジネスで日常的に使用される情報を含むデータベースの支配的なパラダイムです。従業員は、日々のビジネス・クエリに素早く対処するために最新で正確な情報を必要としており、OLTPはそれを可能にするために特別に設計されています。
OLAP（online analytical processing）とは、パフォーマンスや日々の使用よりも、意思決定のためのデータ分析に重点を置いたデータ処理システムを指す言葉です。多くのOLAPシステムはビジネス・インテリジェンス・ソリューションと連携して技術者でない管理職や経営幹部が質問への回答を得たり、ビジネス関係者に詳細なレポートを提供したりすることを容易にします。
高速なデータアクセスのためにOLTPソリューションを必要とする企業は、通常データベースを利用します。一方、データウェアハウス・システムは、データサイエンティストやBIツール、さまざまな大規模分析のユースケース向けに、現在のデータだけでなく過去の情報も集約できるOLAPソリューションに適しています。
2. 同時ユーザー数
データベースはOLTPシステムであるためにパフォーマンスを低下させることなく、数千人以上のユーザーを同時にサポートできるように設計されています。
一方、OLAPデータウェアハウスは、比較的限られた数の同時ユーザしかサポートできません。データウェアハウス・ソリューションはより複雑なクエリを多数の異なるデータストアに循環させるた目に必然的に多くのリソースを必要とし、したがってエンタープライズクラスのデータベースほどスケーラブルではありません。
3. ユースケース
データウェアハウスとデータベースは、そのユースケースにおいても全く異なります。
データベースは、組織の日常業務に必要な小規模でアトミックなトランザクションデータに対して最も有用です。例えば、病院が新しい患者に関する新しいデータを入力したり、顧客がオンラインウェブサイトでチケットを購入したり、銀行が2つの口座間で送金したりするような場合です。
データウェアハウスは、組織の過去、現在、未来に関する、より高度な分析を必要とする大きな問題に最適です。例えば、複数のデータベースから情報をマイニングし、顧客の行動や購買傾向に関する隠れた洞察を明らかにします。
4. サービス・レベル・アグリーメント
OLTPトランザクションの性質上、データベースは一般的にほぼ24時間365日、99.9%以上の時間帯で利用可能である必要があります。OLTPデータベースのダウンタイムは非常にコストがかかり、ビジネスを停止させることさえあます。
しかし、データウェアハウスは主にバックエンド分析に使用されるため、ダウンタイムはそれほど大きな懸念事項ではありません。実際、ほとんどのデータウェアハウスでは、より多くの情報がアップロードされる際に、定期的にダウンタイムが設定されています。ダウンタイムを設けることで、ユーザーが情報へのアクセスをほとんど必要としない時間帯のアップロード速度が向上するため、誰にとってもメリットがあります。重要なタスク以外はすべてシャットダウンすることで、より迅速で正確なプロセスが実現します。
5. 最適化
OLTPデータベースは、CRUDオペレーションが軽快に行えるように最適化されています。しかし、より複雑な分析クエリは、そのパフォーマンスを急速に低下させる可能性があります。
OLAPデータ・ウェアハウスは、複数の大規模データ・ストアを対象とした、より複雑なクエリをより少数実行できるように最適化されています。レスポンスタイムは依然として重要な指標ですが、データウェアハウスにとってより重要な関心事は、実行する分析の品質です。
6. 構造
迅速なクエリという目標を達成するため、OLTPデータベースは可能な限り効率的に構造化され、複数のテーブルに重複した情報は存在しないです。これにより、必要なディスク容量（またはクラウドストレージ容量）とトランザクションの実行に必要な応答時間の両方が短縮されます。
OLAPデータウェアハウスでは、与えられたクエリの速度にあまり注意を払わないため、冗長な情報ははるかに少ない懸念事項です。データウェアハウスは通常、データを非正規化し、書き込み操作よりも読み取り操作を優先します。
7. レポーティングと分析
OLTPデータベースでは、限定的なレポートや分析は可能であるが、データが正規化された構造であるため、実行はより困難です。さらに、データベースは通常、最大の効率を得るために最新の情報のみを含んでいるため、過去のクエリーは不可能です。
一方、データウェアハウスは、レポーティングと分析を目的として一から設計されています。ユーザーは、現在のデータと過去のデータの両方から情報を引き出すことができ、より幅広い洞察が可能になります。
生データを有用な情報に変える
データベースやデータウェアハウスは、多くのソースからの情報を保存できる信頼できる場所です。しかし、単に情報をストレージ・システムに格納するだけでは、ビジネスに対する洞察は得られません。生データを、ワークフロー、ビジネスプロセス、コンバージョン、その他のKPIを改善する有用な情報に変えるにはどうすればよいのでしょうか？
ほとんどの組織は、データベースやデータウェアハウスをビジネスインテリジェンス（BI）アプリケーションに接続することで、これらの目標を達成しています。Integrate.ioは、ETLによるビジネスインテリジェンスシステムの構築を容易にします。また、このプラットフォームの超高速変更データ取得（CDC/ELT）機能は、関連する変更が発生するたびにデータを引き出す自動化を活用し、最新の情報を確保するのに役立ちます。データ・パイプライン作成のためのノーコード手法のこの組み合わせにより、企業は完全なデータ観測可能性と完全なデータ完全性を達成し、単一の真実のソースのためにすべての洞察を統一することができます。
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データウェアハウスとデータベース vs. データマートとデータレイク
データベースとデータウェアハウスの比較だけが、エンタープライズ・データ管理システムのすべてだと思っていませんか？このセクションでは、データベースとデータウェアハウスに代わる、データマートとデータレイクの2つの選択肢について簡単に説明します。
データマートの定義と用途
データマートとは、例えばマーケティング、営業、財務、人事など、組織内の特定のタイプの、あるいは特定のユーザー向けの情報を格納することを目的としたデータベースのことです。
データマートはそれ自体の場合もあれば、より大きなデータウェアハウスの一部としてより小さなパーティションになる場合もあります。いずれの場合も、組織のデータをより管理しやすいサイズ（通常は100ギガバイト以下）に縮小することが目的です。
データレイクの定義と用途
データレイクはデータウェアハウスに似ているが、内容を整理するための厳密な要件はありません。データレイクは一元化されたデータストレージの手法であり、必ずしも情報を何らかの方法で構造化する必要はないです。構造化データと非構造化データの両方を一緒に保存することができ、データレイクはあらゆるソースやデータタイプからの情報を使用することができます。
データレイクは、現在の情報と過去の情報の両方のためのちょっとした「捨て場」であるため、一般的に構造化データベースよりも柔軟で適応性が高い。しかし、開発者やアナリストが大量の情報を処理し、利用しようとする場合、これは後々代償を伴うことになります。
Integrate.ioでより良いデータベースとデータウェアハウスの統合を実現する
データウェアハウスとデータベース（データマートやデータレイクは言うに及ばず）の比較は、ビッグデータを管理する上であらゆるビジネスが検討する問題です。上記で見てきたように、データベースとデータウェアハウスは実際には全く異なるものであり、ほとんどのビジネスでは複数のデータベースと信頼性の高いデータウェアハウスを使用することになります。データウェアハウスやデータベースの設置を決定することは、組織が優れたエンタープライズデータ管理の実践に取り組んでいることを示す一つの指標となります。
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