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。
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、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
主な利点:
留意点:
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
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
主な利点:
留意点:
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。
主な利点:
留意点:
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 |
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。
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。
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。
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。
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:
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。
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。
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。