データウェアハウス/BI入門 — 分析基盤と意思決定支援

導入

「先月の売上が部門ごとに集計されたダッシュボードを朝イチで確認する」――こうした光景は多くの企業で日常になっています。このような分析環境を支えているのがデータウェアハウスとBIの仕組みです。

くわしく知ろう

データウェアハウス（DWH）とは、分析目的のために社内の複数システムからデータを統合・蓄積する大規模なデータベースのことを指します。W・H・インモン氏が提唱した定義では、主題指向（テーマ別に整理）・統合（複数ソースを一元化）・時系列（時間軸での変化を保持）・非揮発性（更新や削除をせず蓄積する）という4つの特徴を持つとされています。

業務システムが使うOLTP（Online Transaction Processing）は、注文・在庫更新などのリアルタイム処理に特化しています。一方、DWHで使われるOLAP（Online Analytical Processing）は、大量の履歴データを対象に集計・傾向分析を行う処理を指します。この2つは目的が異なるため、多くの組織では別のシステムとして運用されています。

DWHにデータを投入するプロセスをETL（Extract・Transform・Load）と呼びます。各システムからデータを抽出（Extract）し、形式を変換・クレンジング（Transform）してから、DWHに格納（Load）する流れになっています。

データマートとは、DWHから営業部門・経理部門などの特定の用途向けに切り出した、小規模な分析用データベースを指します。部門ごとに必要なデータのみを保持するため、利用者にとって使いやすい構造になっています。BIツールはこうしたデータをダッシュボードやグラフで可視化し、意思決定を支援するソフトウェアの総称です。

具体例

たとえば小売チェーンでは、各店舗のPOSシステムからETLで毎晩データを収集しDWHへ格納します。そこから「東日本営業部向けデータマート」を作成し、BIツールで店別・商品別の売上ダッシュボードとして可視化するという流れが典型的です。

まとめ・試験ポイント

• DWHの4特徴＝主題指向・統合・時系列・非揮発性
• OLTP＝業務処理（リアルタイム）、OLAP＝分析処理（大量の履歴データ）
• ETL＝Extract（抽出）→Transform（変換）→Load（格納）の3ステップ
• データマート＝DWHから部門別に切り出した分析用データベース
• BIツール＝データをダッシュボード・グラフで可視化して意思決定支援
• 試験では「OLTPとOLAPの違い」「ETLの順序」がよく問われる