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DWH(データウェアハウス)比較12選!製品をタイプ分けして紹介

DWH(データウェアハウス)比較12選!製品をタイプ分けして紹介

最終更新日:2023-12-05

複数のシステムのデータを統合して、データ分析を効率的に行えるようにしたとお望みの方へ。販売管理や予算管理で、データの収集・加工から活用まで簡単に行えるおすすめのDWH製品をタイプ別に紹介します。

目次

DWH(データウェアハウス)とは

DWHとは、「Data Ware House(データウェアハウス)」の略称であり、複数のシステムから大量のデータを集めて時系列で蓄積することのできるシステムです。

データの活用・分析における課題

企業では会計管理や在庫管理、顧客管理など、様々なシステムでデータを管理しています。従来、これらのシステムは独立して構築されるのが一般的で、複数のシステムのデータを組み合わせて活用するためには、別途CSVデータなどで吐き出して、一箇所に集めて分析できるように加工しなければなりません。そのため、データ量が増えるにつれて、収集・整形などの作業負担が大きくなってしまいます。

DWHなら、複数のデータを簡単に集約可能。手間が省けるだけでなく、大量のデータから条件に該当するものだけを抽出できるため、全社的に高度な経営分析が可能になります。また、重複を避けて保存できるため管理の手間も大幅に解消されるのもポイントです。

本記事では、DWHの特徴や導入メリット、更に自社に合ったツールの選び方・比較ポイントなどを、おすすめの製品を交えながらわかりやすくご紹介します。

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DWH(データウェアハウス)の特徴

企業が複数のデータを統括的に分析する際には、以下のような工程が必要です。

  • 工程1. 各所からデータを抜き出して送信 → データ送信ソフト
  • 工程2. 収集したデータを整備・加工する → ETLツール
  • 工程3. データを蓄積する → DWH製品
  • 工程4. 分析してビジュアライズする → BIツール

それぞれの工程において、企業が別々の製品・ツールを利用することも少なくありません。狭義のDWHは工程3に限られていますが、DWH製品によってはより広範囲に対応できるものもあります。一般的には工程1〜工程3までの機能をそろえたものが多く、中には工程4まで対応できるものも存在します。

DWHとDBとの違い

DWHと混同されやすいものとして、DB(データベース)があります。DBは、保存や編集などの機能を持ち、読み込みと書き込みに最適化されたシステムです。一方、DWHは分析のためのデータ収集に特化している点が異なります。

また、DBは基幹システムなどに蓄積される生データであり、最新性を保つためには適宜更新する必要があります。DWHは時系列に沿ってデータを蓄積できるため、消去や更新をする必要がないという点で大きく異なります。

DWHとデータレイクとの違い

DWHは、Excelなどの規則性を持った「構造化データ」のみが保管の対象です。一方、データレイクでは、構造化データに加え、画像・動画・音声など「非構造化データ」も保管の対象となります。

また、データレイクは加工が施されることなくそのままの形で格納されるため、DWHよりも大規模なデータ容量(ストレージ)が必要です。加工されていない分、データの柔軟性やアクセスが容易という特徴もあります。

 

DWHシステムの導入メリット

続いては、DWHを導入することにより、これまでの業務がどう効率化されるのかについてです。DWHの導入メリットとしては、以下の4点が挙げられます。

  • データ統合・加工の手間が省ける
  • 内部統制・セキュリティの強化
  • データドリブンな経営が進む
  • ビッグデータ利活用の推進

データ統合・加工の手間が省ける

DWHを導入する最大のメリットは、データ統合・加工の手間が省けるという点です。これまでのシステムでは「どこに何があるかわからない」「収集・集計するのに手間取る」「分析項目によってはデータの整形が必要」といった課題がありましたが、DWHならこれらの問題を解決できます。

DWHは面倒な処理工程を行うことなく、複数のデータを一箇所にまとめて集約可能。しかも、複数のデータをサブジェクトごとに自動分類するなど、高速なデータ処理や高度な検索が可能です。またデータは時系列で保管されるため、「誤って上書きしてしまった」「どれがリアルかわからない」といった心配もありません。

内部統制・セキュリティの強化

企業では様々なシステムが独立して利用されていますが、DWHを使えば、各種システムの履歴・実績・ログ等を効率的に保存し、セキュリティに配慮しつつ高速かつ容易に集計、分析できるようになります。

たとえば、システムへのログイン・ログアウトから業務状況を把握したり、個人情報へのアクセスログを収集したりすることで、情報漏えいの抑止対策やいざという時の原因究明としても利用可能。業務状況の可視化、不正業務のリスク軽減など健全に業務を遂行できるのもDWHのメリットの1つです。

データドリブンな経営が進む

データの統合や加工がスムーズに進むと、企業内にあるデータを多様な切り口から分析できるようになります。システムごと、部門ごとで分散しているデータを一元的に管理できるようになれば、データドリブンな経営判断が可能です。

たとえば、在庫回転率や発注状況、過去の売れ行きなど様々なデータを別々で管理するのは骨が折れる作業です。DWHを活用することで、多角的な分析をスピーディーに行え、無駄のない仕入れや人員確保が可能となります。

ビッグデータ利活用の推進

DWHは基本的にデータが更新・削除されることはないため、ビッグデータを分析し、データの利活用を推進していくのにも役立ちます。

たとえば、ファシリティ事業における季節ごとのビルの最適環境や、生産現場で日々発生する設備の稼働状況など、多岐にわたるIoTデータを一元管理できます。基幹システムや情報システムと連携すれば、より高度な分析も可能。可視化されたIoTデータの分析により、現場での稼働率向上、生産性向上、品質向上などの効果が期待できます。

 

DWH製品を用いたデータ活用法

実際にDWHがどのようにして用いられているのか、代表例をいくつか取り上げてご紹介します。自社で導入する場合、どんな活用の仕方になりそうかイメージしてみましょう。

顧客データ分析

DWHの代表的な活用シーンが、顧客情報を一元的に管理するCRM(顧客管理システム)のデータ分析です。DWHは過去の履歴をすべて保存できるため、これまでの購買行動や問い合わせ履歴など、多くの情報を用いた、より高度な顧客満足の向上施策を立案可能。DWHを活用することで受発注の迅速化、コールセンターの対応改善などにもつなげられます。

販売データ分析

DWHは、POSデータやECサイトに蓄積された過去の販売商品や顧客に関する情報の分析にも有用です。POSやECサイト単体でもデータ分析は可能ですが、その場合、工数がかかってしまいます。DWHならこれらのデータ分析を瞬時に実行可能。素早い経営判断が求められる小売店にも有用で、いちいち本社や情報システム部門に問い合わせることなく、多様化する顧客嗜好と、多岐にわたる購入ルートを分析し、ブランド力向上と小売事業強化を実現できます。

売上予算・実績データ分析

売上予算・実績データをDWHで詳細に分析することで収益性の向上が図れます。特に規模の大きい事業の運営には欠かせず、代表例として航空会社での分析が挙げられます。航空会社には、運行管理や顧客管理、搭乗管理や機材整備管理など多数の業務があり、システムが分散していると分析が困難です。DWHを活用したデータ分析によって、予約のコントロールや空席管理などの面で利益最大化を図れます。これは、飲食店などの店舗運営にも応用可能です。

Webログ分析

DWHはWebログ分析にも活用できます。たとえば、近年ではeラーニングを導入する大学が増えていますが、DWHにeラーニングの成績データを蓄積・分析することにより、学生が求める講義内容を時系列で把握可能。効果的な指導に活かすなど、学生一人ひとりへのきめ細かなフォローを行えるほか、PDCAのサイクルを確立することで長期的な教育の質向上にもつながります。

IoTデータ分析

DWHは、生産設備の稼働状況やモノ・人の動きといったloTデータの分析にも役立ちます。たとえば、ファシリティ事業の強化に向け、ビルの設備管理に固有なノウハウを活かした、高圧縮・高速のデータ分析環境を構築できます。

また、MaaS(モビリティ・アズ・ア・サービス)の推進にもDWHの活用が必要不可欠です。DWHによって、公共交通機関のデータや利用者の決済情報など、多様なデータを一元管理できるようになります。

 

DWH製品の選び方

DWH製品は強みとする部分によっていくつかのタイプに分けられます。自社に合ったDWH製品を選ぶ場合、以下のような考え方で選んでいくとスムーズです。

  • 多種多様なデータを統合、蓄積・分析したい場合
    →タイプ1.大規模データの活用に強みを持つタイプ
  • タイプ1ほどではないが、一定量のデータを利用したい場合
    →タイプ2.手軽に利用できるタイプ×汎用的
  • 利用するデータの種類や容量が少なく、コストを抑えて導入したい場合
    →タイプ3.手軽に利用できるタイプ×用途特化型

以下、それぞれのタイプについて、具体的にどのような場合が当てはまるのかなど、詳細を解説します。

タイプ1.大規模データの活用に強みを持つタイプ

販売管理データに限らず、多種多様な大量データを統合・蓄積・分析したい場合におすすめのタイプです。この場合は、大量のデータ移動や変換を行うためのデータ処理機能や処理速度を備えたDWHが適しています。また、それ以外でも、大量のデータの中から目的のデータをすぐに見つけられる高い検索機能が求められます。

たとえば、「AnalyticMart」は、1億件のデータを3秒で処理できる高性能データベースを保有しています。また、「smart DWH」では、データ文字コード変換や形式変換が自動で行われ、スピーディーなデータ収集が可能です。

タイプ2.手軽に利用できるタイプ×汎用的

扱うデータの種類や容量が、タイプ1ほどではない場合に当てはまるタイプです。この場合は、必ずしもデータ処理の速度や検索性が優れている必要はありません。その分、データを収集・加工するための各機能や状況を可視化するためのBI機能などが、オールインワンで備わっているものがおすすめです。

たとえば、「Domo」ではデータ活用に必要な機能をオールインワンで搭載しています。「LaKeel BI」では、データの抽出や分析、加工ができるBI機能とETL機能を兼ね備えています。

タイプ3.手軽に利用できるタイプ×用途特化型

扱うデータの種類や容量がそれほどではなく、かつ「マーケティングデータさえ分析できればいい」など、用途が限られている場合におすすめのタイプです。ほかのタイプに比べると機能が限定的な分、安価で無駄なくシンプルに利用できるのが特徴です。

たとえば、「YDC SONAR」は製造業に特化したデータの収集・蓄積・分析において、特に外れ値を除外する機能など「データの前処理」を得意とします。「b→dash」では、ノーコードでデータの収集や加工も手軽に行うことができます。

 

DWH製品の比較ポイント

利用すべきタイプが絞り込めたら、個々の製品を比較して検討していきましょう。比較する際に押さえるべきポイントは以下の通りです。

  • 取り扱いたいデータに対応しているか
  • 処理速度・データ容量は十分か
  • インターフェースの使いやすさ
  • 外部システムとの連携のしやすさ
  • データの可視化の粒度

取り扱いたいデータに対応しているか

タイプ1とタイプ2に共通しているポイントです。一口にデータと言っても様々な形で保存されます。スプレッドシートやExcelシートの情報を収集・分析するのか、IoTの動画・音声などの非構造化データまで取り扱うのかなどによって異なります。「何をどうしたいか」という目的の部分に照らし合わせて、備わっている機能が用途に合っているかを確認しておきましょう。

たとえば、「AirLake」では非構造化データを誰でも簡単に使えるデータに変換可能です。また、「YDC SONAR」では製造業で使用するデータに特化した機能が豊富にそろっており、日々変化する情報や大量のデータ処理に適しています。

処理速度・データ容量は十分か

タイプ1の場合に特に重要なポイントです。自社のデータに合った処理スピードやストレージの容量を備えたDWH製品を探すように心がけましょう。

たとえば、「AnalyticMart」では、データを40分の1のサイズに圧縮可能なため、ストレージ容量を抑えられます。「Amazon Redshift」は、超並列処理アーキテクチャという仕組みによって、高速なデータ分析処理が可能です。

インターフェースの使いやすさ

情報システム部門のみが利用する場合は問題になりませんが、タイプ2やタイプ3では現場で利用されるケースも想定されます。専門知識のない現場の人でも問題なく扱えるためには、使いやすさの点でインターフェースが優れている必要があります。

たとえば、「SOFIT Super REALISM」では、入出力はCSVのみで、Excel の基本操作ができれば簡単に利用可能です。「b→dash」は、直感的な操作でデータの収集や加工が手軽に行える「データパレット」という技術を搭載しています。

外部システムとの連携のしやすさ

データを活用する際には、データの収集と分析が欠かせませんが、DWHによって連携のしやすさが異なります。基幹システムからCSVを出力して取り込ませるのか、それともクラウドサービスのデータを利用するのかなど自社に合った機能を選ぶ必要があります。

たとえば、「Domo」では、1,000以上のコネクタを標準搭載し、数百種類のデータ接続方法に対応しており、あらゆるデータを簡単に取り込めます。

データの可視化の粒度

BI機能もあわせて導入したいタイプ2とタイプ3の場合に重要となるポイントです。BI機能が備わっていても、どの項目を拾えるのかなどはDWHによって異なります。理想が実現できそうかどうか事前に要件を確認しておきましょう。

たとえば、「LaKeel BI」では、レポートデザイン機能でオリジナルの定型レポートやダッシュボードを自由にデザイン可能です。「Domo」は、グラフや表など150種類以上のデータビジュアライゼーション用のチャートが用意されています。

 

主なDWH製品(大規模データの活用に強み)

AnalyticMart(三菱電機インフォメーションネットワーク株式会社)

AnalyticMart公式Webサイト

(出所:AnalyticMart公式Webサイト)

1億件のデータを3秒で処理できる高性能データベースを持ったDWHシステム。最大40分の1に圧縮可能という高度な圧縮技術を採用しており、ストレージ容量を抑えられる。BIツール「DIAOLAP for Microsoft® Excel」を利用すれば、Excelでデータ分析やグラフ表示が可能。導入支援ツールとしてETLツールが標準オプションで提供されるため、データ分析基盤をスピーディーに導入・運用できる。

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Amazon Redshift(アマゾンウェブサービス ジャパン合同会社)

Amazon Redshift公式Webサイト

(出所:Amazon Redshift公式Webサイト)

Amazon Web Servicesが提供するクラウド型のDWHシステム。MPP(超並列処理アーキテクチャ)という仕組みが採用されており、高速なデータ分析処理が可能。「自動テーブル最適化」機能などDWHで発生するタスクの多くを自動化でき、運用負荷を軽減できる。AWSが提供する様々なシステムと連携し、ETL機能とBI機能を付加できる。数万社の導入実績がある点も安心。

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smart DWH(株式会社システムサポート)

smart DWH公式Webサイト

(出所:smart DWH公式Webサイト)

ETL、EALを搭載し、データ収集や加工ができるオールインワン型DWHシステム。DWHの開発から定着までを体系的に示した「Smart DWHメソッド」により、管理運用をスムーズに軌道に乗せられる。ユーザー操作履歴の管理、データの暗号化など、セキュリティ面でも安心して運用できる。バックエンドにパブリッククラウドを活用するため、ハードウェアの調達なしでリソースの拡張も簡単に行える。

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Azure Synapse Analytics(日本マイクロソフト株式会社)

Azure Synapse Analytics公式Webサイト

(出所:Azure Synapse Analytics公式Webサイト)

データ統合とDWH、ビッグデータ分析が行える分析システム。ノーコードで超高速のデータ分析が可能。DWHとビッグデータをシームレスに結合できるため、全データを参照した分析情報を取得できる。T-SQLやPythonなどエンジニアが使い慣れた言語を使用できるため、新たなチューニングの必要がない。「Power BI」と「Azure Machine Learning」を連携することで、BIツールと機械学習を統合できる。

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AirLake(株式会社DATAFLUCT)

AirLake公式Webサイト

(出所:AirLake公式Webサイト)

AI OCR(AIを用いた光学文字認識機能)機能によって様々なファイルをデータベース化できるDWHシステム。動画・文書・画像・音声などの非構造化データをノーコードで収集、蓄積できる。ETLツールやVPN、APIなどの外部システムとシームレスに連携可能。分析、機械学習に役立つ。通常数カ月はかかるデータ基盤の構築を数日で行うことができ、すぐにデータ活用に取り掛かれるのも魅力。

  • 料金:月額40万円〜 ※ストレージやトランザクションによってデータ課金が発生

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主なDWH製品(手軽に利用できる×汎用的)

Domo(ドーモ株式会社)

Domo公式Webサイト

(出所:Domo公式Webサイト)

企業のデータ活用に必要なあらゆる機能をオールインワンで備えた統合型BIプラットフォーム。クラウド、オンプレミス、専用システムにアクセスし、保管されているデータを一元管理。データフェデレーション機能によって、データを複製せずに仮想統合できる。分析機能を利用すれば、必要な情報を素早く抽出可能。フェデレーテッドクエリによって、既存システムに蓄積されたデータを直接参照できる。

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LaKeel BI(株式会社ラキール)

LaKeel BI公式Webサイト

(出所:LaKeel BI公式Webサイト)

専門的な知識やスキルを持っていなくても、データの抽出や分析、加工ができるBI・ETL機能も備えたDWHシステム。Excelに操作感覚が近く、煩雑なデータもわかりやすくレポート化できる。強力なデータ自動収集機能を搭載しており、形式を問わず分散データを収集・加工・統合して1つに集約可能。売上集計や予算管理、経営分析、人事分析など、業界を問わず経営戦略における重要な部分で活用できる。

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SOFIT Super REALISM(日本ソフト開発株式会社)

SOFIT Super REALISM公式Webサイト

(出所:SOFIT Super REALISM公式Webサイト)

テキストデータを分析・整理し、ノーコードで処理できるDWHシステム。国際特許取得技術によって処理速度は世界最速レベルで、テーブル最大20億レコードを瞬時に処理可能。データ移行処理時間を従来の100分の1に短縮。入出力はCSVのみで、Excelの基本的な操作さえできれば、超高速なデータ加工処理が簡単に実現できる。必要に応じて各種BIツールやExcelを用いたビジュアライズも可能。

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Snowflake(Snowflake Inc.)

Snowflake公式Webサイト

(出所:Snowflake公式Webサイト)

ビッグデータ活用に必要なデータレイク、データマート、DWHの3領域をカバーできるデータクラウドシステム。データを保持するストレージと、クエリを実行する仮想ウェアハウスが完全に分離した設計になっているため高速な処理が可能。データウェアハウス、テーブルなど、現在の環境のコピーを数秒で作成できる「ゼロコピークローン」機能で運用負荷がかからない。「Snowpipe」というデータロードの仕組みがあり、基幹システムなどから簡単にデータを取り込める。

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主なDWH製品(手軽に利用できる×用途特化型)

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Srush(株式会社Srush)

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(出所:Srush公式Webサイト)

データ基盤とBI機能をオールインワンにしたデータ分析ツール。100種類以上のシステムとクリックだけでデータ接続と分析が可能。Excelライクなデータ加工も、レポーティング用のデータビジュアル化もクリックだけで簡単。データ更新は自動で行われ最新化される。「Snowflake」をDWHとして採用。高い拡張性、優れたパフォーマンス、データシェアによって、より安全で便利に活用できる。

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YDC SONAR(株式会社ワイ・ディ・シー)

YDC SONAR公式Webサイト

(出所:YDC SONAR公式Webサイト)

製造データの収集・蓄積・分析まで、データ活用をスマートに行える製造業向けのパッケージ型DWHシステム。大量のデータを迅速に処理し、プログラミングなしで予測モデルの作成が可能。AI機能を利用して、圧力や温度に応じた加工結果を過去のデータに基づいて判断できる。品質の不具合や装置の異常が発生する前に対処でき、生産性の向上、品質改善に役立つ。

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b→dash(株式会社データX)

b→dash公式Webサイト

(出所:b→dash公式Webサイト)

データの取り込みから活用までオールインワン、ノーコードで簡単に利用できるデータマーケティングクラウドシステム。DWHやBIだけでなく、メール配信やWeb接客など豊富なマーケティングオートメーションツールを有している。SQLの知識がなくても、GUI上でデータの収集や加工が手軽に行える「データパレット」という技術を搭載。直感的な操作性ながら工数を大幅に削減でき、DWH初心者にもおすすめ。

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まとめ

販売管理や予算管理など、データの分析を伴う業務では、データ量が増えるに連れて、収集や加工に手間がかかるという問題があります。データの統合や加工の手間を減らし、スピーディーなデータ活用を実現する方法の1つが、DWHの導入です。

DWHを導入することで、データ統合や加工の手間がなくなり、内部統制やセキュリティの強化にもつながります。分散しているデータを一元的に管理できるようになれば、データドリブンな経営推進も可能です。

DWH製品は大規模データの活用に強みを持つタイプ、手軽に利用できるタイプの2つに大別できます。自社の規模感を踏まえてどちらが適しているかがわかったら、以下の比較ポイントをもとに絞り込みましょう。

  1. 取り扱いたいデータに対応しているか
  2. 処理速度・データ容量は十分か
  3. インターフェースの使いやすさ
  4. 外部システムとの連携のしやすさ
  5. データの可視化の粒度

製品ごとに強みとなる特徴や機能は異なりますが、自社にマッチしたものを選ぶことで業務効率を大幅に上げられます。まずは、見積依頼や相談を行ってみるとよいでしょう。

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データ基盤とBI機能をオールインワンにした分析ツール。データ管理、活用に関わる全業務・プロセスをノーコードで実現。エンジニアスキル不要で誰でも簡単に分析を始めら...

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