DWH（データウェアハウス）

英語表記 ：DWH（Data Ware House）
中国語表記 ： 企业数据仓库（qǐ yè shù jù cāng kù: チーイェーシュージューツァンクー）

重要性 ：★★

定義

概要

　DWH（データウェアハウス）は、アメリカのコンピュータ科学者ビル・インモン氏が提唱した概念です。同氏はDWHを「意思決定のため目的別に編成されたデータの集合体」と定義しました。「意思決定のため」がポイントです。デジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みにおいてデータ分析は欠かせませんが、迅速な意思決定を可能にするためには、データをスムーズに分析するための環境としてのDWHは不可欠だと言えます。

　DWHによく似た用語に「Data Mart（データマート）」があります。これは、DWHに格納されたデータを、アプリケーションシステムやユーザーが、より使いやすい形に成形したもので、DWHとは概念が異なります。最近のDWHにはData Martを作成する機能を持つものもあります。

　種々のシステムがデータを収集しデータベースを構築しています。ですが、実務で使われているデータベースを、そのままデータ分析に利用できるケースは多くありません。

　例えば流通・小売業では、売れ筋商品などを把握するためにPOS（販売時点情報管理）システムを使って販売データを収集しています。ポイントカードなどの顧客情報と紐付けた「ID-POS」というデータもあります。

　しかし、「売上拡大のために、どの顧客に、どのタイミングでクーポンを配布すれば良いか」といった意思決定のためには、POS／ID-POSデータだけでは不十分です。こうしたデータ分析のためには、顧客IDを元に、販売明細と顧客マスターを組み合わせたり、顧客マスターとアンケートで得たデータを名寄せしたりと、データ分析の前にデータに処理を加えなければなりません。この前処理を終え、分析できる状態にあるのがDWHです。

　DWHが扱うデータは、集計や比較などのために項目別に整理した「構造化データ」です。ただDXへの取り組みでは、音声や画像、IoT（モノのインターネット）のセンサーデータなどの分析への期待が高まっています。これらのデータは「非構造化データ」と呼ばれ、DWHへの格納や分析が容易ではありません。非構造データをそのままの形で保存する仕組みは「データレイク」と呼ばれています。

　DWHを構築するためのシステム製品は、様々なデータを時系列に保存・整理するために次のような機能を備えています。

　・社内外のデータベースから必要なデータを取り込むためのETL（Extract：抽出、Transform：変換、Lord：書きだし）機能やAPI（アプリケーションプログラミングインタフェース）
　・データの欠損や不良を修正する機能
　・複数のデータベースから共通のキーを用いてデータを結合する機能
　・列単位でデータを取得する機能

　これらの機能は、DWHの導入目的によってはすべてが必要なわけではありません。適宜取捨選択して利用します。