はじめに
近年、多くの企業でデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進が叫ばれる中、データ活用の重要性はますます高まっています。しかし、「データを活用したいが、まず何から手をつければ良いのか」「データレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートといった用語を耳にするが、それぞれの違いや役割がよくわからない」といった課題をお持ちのDX推進担当者様や経営層の方もいらっしゃるのではないでしょうか。
本記事では、データ活用の基盤となるこれらの重要なコンポーネントについて、それぞれの基本的な概念、目的、主な利点と留意点、そして最も重要な「違い」と「使い分け」を、入門者向けに網羅的かつ分かりやすく解説します。この記事を読むことで、自社のデータ活用戦略を検討する上での基礎知識を習得し、次のステップへと進むための一助となれば幸いです。
データ基盤の重要性とは
効果的なデータ活用を実現するためには、まず社内外に散在する多種多様なデータを収集・蓄積・処理し、分析可能な状態に整備するための「データ基盤」が不可欠です。データ基盤は、単にデータを貯めておくだけの箱ではなく、企業の意思決定を迅速化し、新たなビジネス価値を創出するための戦略的な土台となります。
このデータ基盤の中核を成す代表的な要素が、データレイク、データウェアハウス（DWH）、そしてデータマートです。それぞれの役割と特性を理解することが、データ活用基盤とは何かという問いへの理解を深め、データ活用成功への第一歩と言えるでしょう。
データレイクとは？ ～あらゆるデータをそのまま貯蔵する湖～
「データレイクとは」何か？：概要と目的
データレイクとは、構造化データ（例：データベースのテーブル）、半構造化データ（例：JSON、XML、ログファイル）、非構造化データ（例：画像、動画、音声、SNSの投稿）など、あらゆる種類・形式の生データを、加工せずにそのままの形で一元的に蓄積するためのリポジトリ（貯蔵庫）です。
その主な目的は、将来的な分析ニーズに備え、現時点では用途が明確でないデータも含めて、まずはあらゆるデータを失うことなく収集・保存しておくことにあります。あたかも広大な湖が様々な水源からの水をそのまま受け入れるように、データレイクは多種多様なデータをありのままの形で受け入れます。
関連記事：
構造化データと非構造化データの分析の違いとは？それぞれの意味、活用上のメリット・デメリットについて解説
データレイクの主な利点と留意点
主な利点:
- 柔軟性: あらゆる形式のデータをそのまま保存できるため、新しいデータソースの追加やデータ形式の変更に柔軟に対応できます。
- 網羅性: 生データをそのまま保存するため、分析の過程で元データに遡って確認したり、新たな視点で分析し直したりすることが可能です。
- コスト効率: 比較的安価なストレージ（特にクラウドストレージ）を利用できる場合が多く、大量のデータを保存する際のコストを抑えやすい傾向にあります。Google Cloud Storageのようなサービスが代表的です。
- 高度な分析への対応: 機械学習やAI開発など、多様なデータセットを必要とする高度な分析に適しています。
留意点:
- データ品質のばらつき: 生データをそのまま格納するため、品質が担保されていないデータや重複データが含まれる可能性があります。
- データ検索・活用の難易度: データが未加工の状態で蓄積されるため、利用者がデータ構造を理解し、適切に処理・分析するための専門知識やスキルが求められます。
- データスワンプ化のリスク: 適切な管理やガバナンスがないと、データが無秩序に蓄積され、必要なデータを見つけ出せない「データの沼」（データスワンプ）と化してしまう危険性があります。
関連記事：
データ分析の成否を分ける「データ品質」とは？重要性と向上策を解説
データガバナンスとは？ DX時代のデータ活用を成功に導く「守り」と「攻め」の要諦
データレイクの具体的なユースケース
- IoTデバイスから収集されるセンサーデータのリアルタイムストリーミングと蓄積
- Webサイトのアクセスログ、ソーシャルメディアの投稿データなどの大規模データの収集・分析
- 機械学習モデルのトレーニングデータの保管と管理
- 将来的な活用を見越したアーカイブデータの長期保存
データウェアハウス（DWH）とは？ ～目的別に整理・統合されたデータの倉庫～
「DWHとは」何か？：概要と目的
DWHとは（データウェアハウスとは）、企業内の様々な業務システム（例：販売管理、顧客管理、生産管理など）から収集されたデータを、分析や意思決定に利用しやすいように目的別に整理・統合し、時系列で蓄積したデータベースです。
DWHの主な目的は、経営層やビジネスアナリストが、過去から現在に至るまでのビジネス状況を多角的に分析し、データに基づいた的確な意思決定を行えるように支援することです。データは、分析しやすいようにクレンジング（不要なデータの削除や修正）、変換、統合といったETL/ELT処理（Extract:抽出、Transform:変換、Load:格納）を経て格納されます。
関連記事：
なぜ必要？ データクレンジングの基本を解説｜データ分析の質を高める第一歩
データウェアハウス（DWH）の主な利点と留意点
主な利点:
- データ品質の担保: ETL/ELT処理により、データの重複排除、形式統一、クレンジングが行われるため、高品質で信頼性の高いデータが格納されます。
- 分析の容易性: データが分析しやすいように構造化・最適化されているため、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールなどを用いて容易に集計・分析できます。
- 意思決定の迅速化: 信頼できるデータに基づいて迅速に分析結果を得られるため、経営判断や戦略策定のスピード向上に貢献します。
- 全社的なデータの一元管理: 複数の業務システムからデータが統合されるため、部門を横断した横断的な分析が可能になります。
留意点:
- 導入・構築のコストと時間: データの抽出・変換・格納ルールの設計やETL/ELT処理の開発に時間とコストがかかる場合があります。
- 柔軟性の低さ: 事前に定義されたデータモデルに基づいてデータが格納されるため、新しいデータソースの追加や分析要件の変更への対応には、設計変更が必要になることがあります。
- 非構造化データの扱いの不得手: 主に構造化データを対象としており、非構造化データの扱いは得意ではありません。
関連記事：
データのサイロ化とは？DXを阻む壁と解決に向けた第一歩【入門編】
データドリブン経営の実践：Google Cloud活用によるデータ活用ROI最大化への道筋
データウェアハウス（DWH）の具体的なユースケース
- 売上実績、顧客データ、在庫データなどを統合した経営分析レポートの作成
- マーケティングキャンペーンの効果測定と顧客セグメンテーション分析
- 予算実績管理、KPIモニタリング
- 過去のトレンド分析に基づく需要予測
データマートとは？ ～特定の目的に特化したデータの小売店～
「データマートとは」何か？：概要と目的
データマートとは、DWHに格納されたデータの中から、特定の部門やユーザーグループ（例：営業部、マーケティング部、人事部など）が必要とする特定の目的や主題（サブジェクト）に特化したデータを抽出し、小規模にまとめたデータベースです。
DWHが企業全体のデータを網羅的に扱う「卸売店」だとすれば、データマートは特定のニーズに合わせた商品（データ）を提供する「小売店」に例えられます。主な目的は、特定のユーザーが迅速かつ容易に必要なデータにアクセスし、分析できるようにすることです。
データマートの主な利点と留意点
主な利点:
- 迅速なアクセスと分析: 特定の目的に絞ったデータのみを格納するため、対象データが小さく、ユーザーは迅速に必要な情報にアクセスし、分析を行うことができます。
- ユーザー部門のニーズへの対応: 部門ごとの特定の分析要件やKPIに合わせて設計されるため、利便性が高いです。
- 導入の容易さ: DWH全体を構築するよりも小規模で済むため、比較的短期間かつ低コストで導入・構築が可能です。
- DWHの負荷軽減: データマートがDWHへの直接アクセスを減らすことで、DWH本体のパフォーマンス負荷を軽減する効果も期待できます。
留意点:
- データの冗長性: DWHからデータを抽出して作成するため、同じデータが複数のデータマートに重複して存在することがあり、データの冗長性が生じる可能性があります。
- データの一貫性維持の難しさ: 複数のデータマートが乱立すると、それぞれのデータマート間でデータの定義や鮮度に差異が生じ、分析結果の整合性が取れなくなるリスクがあります。
- 全社的な視点の欠如: 特定の目的に特化しているため、企業全体を俯瞰するような横断的な分析には不向きな場合があります。
データマートの具体的なユースケース
- 営業部門向けの売上実績分析、顧客別売上分析
- マーケティング部門向けのキャンペーン効果測定、Webサイトアクセス分析
- 人事部門向けの従業員エンゲージメント分析、採用進捗分析
- 財務部門向けの経費実績分析、予算達成状況分析
データレイク・DWH・データマートの主な違いと比較
これまで見てきたように、データレイク、DWH、データマートは、それぞれ異なる役割と特徴を持っています。改めて主な「違い」を整理し、比較してみましょう。
| 特徴 | データレイク | データウェアハウス（DWH） | データマート |
|---|---|---|---|
| データの種類 | あらゆる種類（構造化、半構造化、非構造化） | 主に構造化データ | 主に構造化データ |
| データの状態 | 生データ（未加工） | 処理・加工済み（クレンジング、統合、構造化） | DWHから抽出・集約された処理済みデータ |
| データの構造 | スキーマ・オン・リード（読み込み時に定義） | スキーマ・オン・ライト （書き込み時に定義） |
スキーマ・オン・ライト（書き込み時に定義） |
| 主な目的 | 将来のあらゆる分析のためのデータ蓄積、探索的分析 | 経営分析、レポーティング、意思決定支援 | 特定部門・目的のための迅速な分析、レポーティング |
| 主な利用者 | データサイエンティスト、データエンジニア | ビジネスアナリスト、経営層、データアナリスト | 特定部門のビジネスユーザー、データアナリスト |
| データ量 | 大規模 | 中〜大規模 | 小〜中規模 |
| 処理速度 | データの種類や量により変動 | 高速なクエリ処理に最適化 | 高速なクエリ処理に最適化 |
| 柔軟性 | 高い | 中程度 | 低〜中程度 |
| コスト | ストレージコストは比較的低いが、運用スキルが必要 | 構築・運用コストは比較的高め | 構築コストは比較的低いが、複数運用で増大の可能性 |
- スキーマ・オン・リード (Schema-on-Read): データレイクで採用される方式で、データを読み込む際に初めてデータの構造や意味を定義します。様々な形式のデータをとりあえず貯めておき、必要になった時に解釈する柔軟性があります。
- スキーマ・オン・ライト (Schema-on-Write): DWHやデータマートで採用される方式で、データを書き込む（格納する）前に、あらかじめデータの構造（スキーマ）を定義します。これにより、格納されるデータの品質や一貫性が保たれ、分析しやすくなります。
データレイク・DWH・データマートの使い分けと連携
これらの3つのコンポーネントは、排他的なものではなく、むしろ連携させて活用することで、より高度で効率的なデータ活用基盤を構築できます。データレイク、DWH、データマートの違いを理解した上で、最適な使い分けを検討しましょう。
基本的な使い分けの考え方
- データレイク: まずはあらゆるデータを収集・蓄積したい場合。将来的にどのような分析が必要になるか未定な場合。機械学習など非構造化データを含む高度な分析を行いたい場合。
- データウェアハウス（DWH）: 複数の業務システムからデータを統合し、全社的な視点で経営分析や定型的なレポーティングを行いたい場合。データの品質と一貫性を重視する場合。
- データマート: 特定の部門やユーザーが、特定の目的に特化したデータを迅速に分析したい場合。DWHのデータを利用して、より手軽に分析環境を構築したい場合。
データレイクとDWHの連携（モダンデータスタック）
現代のデータ活用アーキテクチャでは、データレイクとDWHを連携させる「モダンデータスタック」と呼ばれるアプローチが主流になりつつあります。
- まず、様々なソースから収集した生データをデータレイクに蓄積します（ELTの「Extract」「Load」部分）。
- 次に、データレイクに蓄積されたデータの中から、分析に必要なデータを抽出し、DWH内で変換・加工処理（ELTの「Transform」部分）を行い、DWHに格納します。
- DWHに格納された高品質なデータを、BIツールや分析クエリで活用します。
この構成により、データレイクの柔軟性・網羅性と、DWHの分析の容易性・データ品質という両方の利点を享受できます。Google Cloudの BigQuery のようなクラウドネイティブなDWHサービスは、データレイク（例：Google Cloud Storage）とのシームレスな連携機能を備えており、このようなモダンなデータ基盤構築を強力に支援します。
関連記事：
【入門編】クラウドネイティブとは？ DX時代に必須の基本概念とメリットをわかりやすく解説
DWHとデータマートの連携
DWHを構築した後、特定の部門や分析ニーズに合わせてデータマートを構築するのは一般的なアプローチです。DWHが全社的な「真実の単一の源（Single Source of Truth）」として機能し、そこから必要なデータセットを切り出してデータマートを作成することで、ユーザー部門の利便性を高めつつ、データの一貫性を保つことができます。
自社に最適なデータ基盤を選ぶポイント
自社にとって最適なデータ基盤は、企業の規模、業種、データ活用の目的、既存システムの状況、予算、技術スキルなど、様々な要因によって異なります。以下の点を考慮して、慎重に検討することが重要です。
- データ活用の目的は何か？（何を解決したいのか、何を実現したいのか）
- どのような種類のデータを扱いたいのか？（構造化、非構造化、その割合は？）
- データの量や鮮度はどの程度求められるのか？
- どのようなユーザーが利用するのか？（専門知識のレベルは？）
- 将来的にどのような分析を行いたいと考えているのか？（拡張性は必要か？）
- 予算や導入期間はどの程度か？
- 自社で運用できる体制はあるか？（外部の支援も検討するか？）
これらの問いに対する答えを明確にすることで、データレイク、DWH、データマートのどれを優先的に導入すべきか、あるいはどのように組み合わせて活用すべきか、といった方針が見えてくるはずです。
XIMIXによるデータ基盤構築・活用支援
ここまでデータレイク、DWH、データマートの基本的な概念や「違い」、使い分けについて解説してきましたが、「自社に最適な構成がわからない」「実際にどうやってデータ基盤構築を進めれば良いのか不安」といったお悩みをお持ちではないでしょうか。
そのような課題をお持ちの企業様に対しXIMIXでは、Google Cloudを活用したデータ基盤の構想策定から設計、構築、運用、そしてデータ活用によるビジネス価値創出までをトータルでご支援しています。
XIMIXの支援内容例:
- 現状アセスメントと要件定義支援: お客様のビジネス課題やデータ活用ニーズをヒアリングし、最適なデータ基盤のアーキテクチャをご提案します。
- Google Cloudを活用したデータ基盤構築:
- BigQuery を中心としたスケーラブルで高性能なDWH環境の構築。
- Google Cloud Storage を活用したコスト効率の高いデータレイクの構築。
- Dataflow や Dataproc を利用したデータ処理パイプラインの構築。
- Looker Studio (旧 Googleデータポータル) などのBIツールを活用したデータ可視化環境の構築。
- データガバナンス・セキュリティ設計支援: データの品質とセキュリティを確保するための体制構築やルール策定をサポートします。
- データ分析・活用支援、内製化支援: 構築したデータ基盤を活用した具体的な分析支援や、お客様自身でデータ活用を推進していくためのトレーニングや伴走支援も提供します。
多くの企業様のデータ活用基盤構築をご支援してきたNI+Cの経験と、Google Cloudに関する深い知見を活かし、お客様のDX推進を強力にバックアップいたします。データ基盤の構築やデータ活用に関するお悩みは、ぜひお気軽にXIMIXにご相談ください。
XIMIXのGoogle Workspace 導入支援についてはこちらをご覧ください。
XIMIXのGoogle Cloud 導入支援についてはこちらをご覧ください。
まとめ
本記事では、データレイク、DWH（データウェアハウス）、データマートという、データ活用基盤における3つの重要なコンポーネントについて、それぞれの特徴、目的、「違い」、そして使い分けを解説しました。
- データレイク: あらゆる種類の生データをそのまま蓄積する「湖」。柔軟性と網羅性が高い。
- データウェアハウス（DWH）: 分析用に整理・統合されたデータを時系列で蓄積する「倉庫」。データ品質と分析の容易性が高い。
- データマート: 特定の目的に特化したデータを集めた「小売店」。迅速なアクセスと部門ニーズへの対応力が高い。
これらを理解し、自社の目的や状況に合わせて適切に選択・連携させることが、データ活用の成功に向けた重要な鍵となります。まずは小さなステップからでも、データ基盤の整備を検討してみてはいかがでしょうか。その一歩が、企業の競争力を高め、新たなビジネス価値を生み出す原動力となるはずです。
データ基盤の構築や、Google Cloudを活用したデータ分析にご興味をお持ちでしたら、ぜひXIMIXまでお気軽にお問い合わせください。
