クラウドデータウェアハウスは、現代のビジネスのためにデータをホストし分析し、迅速な意思決定と明確な洞察を可能にします。それらはビジネス内の情報を統合し、複雑な分析を迅速に実行し、古いインフラストラクチャに依存することなくチームに正確な回答を提供します。データウェアハウス・アズ・ア・サービス (DWaaS) は成長中のビジネスモデルで、グローバルDWaaS市場の規模は2024年の68.5億ドルから2025年には81.3億ドルに増加すると予測されています。

以下では、クラウドデータウェアハウスがどのように機能するか、解決する問題、代行業者に求めるべきことについて説明します。

この記事の内容

• クラウドデータウェアハウスとは何ですか？
  
• クラウドデータウェアハウスはどのように機能しますか？
  
• データパイプラインはクラウドデータウェアハウスをどのように機能させているのですか？
  
• クラウドデータウェアハウスはどのようなビジネス上の問題を解決しますか？
  
• クラウドデータウェアハウスの主な機能は何ですか？
  

クラウドデータウェアハウスとは何ですか？

クラウドデータウェアハウスは、データを保存し分析するための中央の場所です。それはクラウドに存在し、あなたのチームはどこからでもデータにアクセスして作業でき、インフラを自分で維持する必要はありません。

アイデアは、ビジネス全体（例：営業、マーケティング、顧客サポート、財務）からデータを引き出し、分析のために構築された1つの場所に保存することです。そのデータは、顧客関係管理（CRM）システム、ウェブ分析プラットフォーム、製品使用状況ログ、または内部データベースから来る可能性があります。倉庫はすべてを取り込み、クエリとレポートの準備ができるように整理します。

オフィスの物理サーバーに存在する従来のデータウェアハウスとは異なり、クラウドデータウェアハウスは成長に応じてスケールします。数百万行のデータから始めて数十億行に達した場合、プラットフォームはすべてを収容するために裏で拡張します。新しいサーバーをインストールしたり、アーキテクチャを再構築したりする必要はありません。

データから迅速に洞察を得ることもできます。クラウドデータウェアハウスは、高度な分析を迅速に行うために構築されています。大規模なデータセットに対してフィルタリング、グループ化、結合、計算を行っても、処理が遅くなることはありません。

クラウドデータウェアハウスはどのように機能しますか？

クラウドデータウェアハウスは、生の散在するデータを構造化されたクエリ準備が整ったインサイトに変換します。ほとんどのチームは、構造化クエリ言語 (SQL) クエリを直接書き込むか、標準ドライバーやアプリケーションプログラミングインターフェース (API) を使用して、Looker、Tableau、Mode、または内部アプリなどの下流プラットフォームに接続することによってウェアハウスと対話します。

ここでは、すべてを機能させるために裏で何が起こっているのかを説明します。

データの取り込み

複数のソース（例：CRMプラットフォーム、Webアプリ、財務ツール）からデータを引き出し、抽出、変換、ロード（ETL）または抽出、ロード、変換（ELT）プロセスを通じてウェアハウスに入力します。これらのステップには以下のことが含まれます：

• 抽出： 元のソースから生データを引き出します。

• 変換： データをクリーンアップし、再フォーマットし、正規化します。

• ロード： データをウェアハウスに移動します。

データの編成

データがロードされると、分析に最適化された構造に保存されます。ほとんどのクラウドウェアハウスはカラムストレージを使用しており、データを行ではなく列で整理します。これにより、大量のデータをスキャンおよびフィルタリングする速度が向上し、特に同時にいくつかの列だけに興味がある場合に効果的です。

ストレージはクラウド内の多くのマシンに分散されています。これにより、システムは水平拡張性を持ち、セットアップを変更することなくテラバイト (TB) やペタバイト (PB) を保存できます。また、システムは裏でデータを複製およびパーティション分けして、より迅速な取得を可能にします。ウェアハウスは、ディスクスペース、冗長性、およびストレージの最適化を管理します。

コンピューティングと処理

SQLやビジネスインテリジェンス（BI）ツールを介して倉庫に質問をすると、クエリは複数のコンピュートノードに並行して分割されます。これは大規模並列処理 (MPP) として知られており、クラウドウェアハウスが高速かつ大規模で複雑な分析を実行できる理由です。

システムは、クエリを効率的に実行するために必要なコンピューティングパワーを割り当て、完了したらシャットダウンします。複数のチームが同時にデータをクエリしている場合、プラットフォームはワークロードを分離したり、パフォーマンスを一貫させるために追加のクラスターを開いたりできます。ストレージとコンピューティングは分離されているため、独立して拡張します。従来のシステムで数時間かかる可能性のあるクエリが、数秒で返されることがあります。たとえそれが数十億行のデータをスキャンしたり、複数の大きなテーブルを結合したりしてもです。

データパイプラインはクラウドデータウェアハウスをどのように機能させているのですか？

クラウドデータウェアハウスは、そこに流れ込むデータの有用性に依存しています。そこでデータパイプラインが登場します。データパイプラインは、データが生成される場所（アプリ、データベース、サードパーティツールなど）からウェアハウスにデータを移動させ、クエリや分析ができるようにします。彼らはETLまたはELTプロセスを処理し、ソースシステムからデータを抽出し、そのデータを変換またはクリーンアップし、ウェアハウスにロードします。一部のパイプラインはスケジュールに従って実行され、毎時または1日に1回データを引き出します。他のパイプラインは、リアルタイムでデータを継続的に移動するように構築されています。いずれにせよ、目標はウェアハウスが常にビジネスの現在の状態を反映することを保証することです。

よく設計されたパイプラインは、データをクリーンに、一貫して、時間通りに移動させます。彼らは新しい取引、イベント、更新が最小限の遅延でウェアハウスに表示されることを保証し、アナリストがデータをフォーマットする必要がないようにします。データパイプラインは不整合や人的エラーのリスクを減少させ、データ量が増加するにつれて自動的に拡大します。

過去には、チームはしばしば自分たちでパイプラインを構築していました—スクリプトを書き、ジョブをスケジュールし、リトライや失敗を管理していました。そのアプローチはしばらくは機能しますが、脆弱でメンテナンスに時間がかかります。今日、多くのクラウドデータウェアハウスは、事前構築されたコネクタやネイティブパイプラインを通じて人気のアプリやサービスと直接統合しています。これにより、設定が容易になり、運用がはるかに信頼性の高いものになります。Stripe Data Pipelineはその良い例です：それはStripeデータを直接データストレージ先に同期します。Stripeデータはクリーンで、最新で、クエリの準備が整っています。

パイプラインはデータウェアハウスを動的にし、常に更新され、常に準備が整っています。ソースデータがサービスとしてのソフトウェア (SaaS) ツール、プロダクションデータベース、またはイベントストリームに存在するかどうかにかかわらず、パイプラインは流れを維持します。

クラウドデータウェアハウスはどのようなビジネス上の問題を解決しますか？

クラウドデータウェアハウスは、データに基づく意思決定を妨げる長年の深刻な問題を解決できます。これらのプラットフォームは、チームの進行を遅らせ、全体像を把握するのを難しくする摩擦の種類に対処するために構築されています。ここで彼らは最も大きな違いを生み出します。

サイロ化され、分断されたデータ

組織はしばしば、請求データが1か所にあり、顧客エンゲージメントデータが別の場所にあり、製品分析が別の場所にあるなど、数十のシステムにデータを持っています。データがサイロに存在すると、ビジネスの完全で信頼できるビューを得ることはほぼ不可能です。

クラウドデータウェアハウスは、スタック全体からデータを統合された1つのシステムに取り込むことでこれを解決します。その中央集権化により、チームはデータをソース間で結合（例：キャンペーンパフォーマンスと売上転換）してパターンを見つけ、より良い意思決定を行うことができます。それは、洞察を断片化させる技術的および組織的な壁を打破します。

遅く、不安定な分析

従来のデータベースやオンプレミスシステムは、リアルタイムダッシュボードや重い分析ワークロードをサポートするために構築されていませんでした。それらはしばしば大規模なデータ結合に苦しみ、複雑なクエリでタイムアウトしたり、週次レポートを生成するために一晩のバッチジョブを必要としたりします。

クラウドデータウェアハウスはそのダイナミクスを逆転させます。それらは、大規模なデータセットを迅速かつ一貫して処理するように設計されています。分散コンピューティングとカラムストレージのおかげで、数十億の行をスキャンしても、数秒で結果を返すことができます。つまり、質問と洞察の間にボトルネックがなくなり、データチームがレポートを実行するのを待つ時間が短縮されます。

インフラストラクチャとメンテナンスの高コスト

従来のデータウェアハウスを社内で運用するということは、サーバーを購入し、ストレージを取得し、ソフトウェアをインストールし、セキュリティを設定し、ウェアハウスを維持するための専門家を雇い、ビジネスが成長するにつれてそのサイクルを繰り返すことを意味します。それは高価で、柔軟性がなく、労力がかかります。

クラウドデータウェアハウスは、すべてをあなたのために処理します。管理するハードウェアはなく、メンテナンスウィンドウもなく、プロビジョニングの制限もありません。使用するストレージとコンピューティングに対してのみ支払い、データのニーズが変化するにつれてプラットフォームは自動的に拡大します。これは、特にインフラストラクチャに再投資することなく成長したいチームにとって、データ戦略をサポートするより持続可能な方法です。

限られたアクセスとコラボレーション

データにアクセスするのが難しい場合—それがレガシーシステムに閉じ込められているためであれ、技術的な障壁の背後にロックされているためであれ、限られたユーザーにしか利用できないためであれ—それは使用されません。コラボレーションが損なわれ、意思決定は証拠よりも直感に依存するようになります。

クラウドデータウェアハウスは、適切な権限を持つ誰でもどこからでもアクセスできます。それにより、クロスファンクショナルチームが共有ダッシュボードでデータを探索したり、自分たちの分析を実行したりするのが容易になります。ファイナンス、マーケティング、およびオペレーションは、すべて最新の真実のソースから作業しています。そのようなアクセスは、意思決定から摩擦を取り除き、組織全体でよりデータ駆動型の文化を促進します。

クラウドデータウェアハウスの主な機能は何ですか？

クラウドデータウェアハウスの価値は、いくつかのコア機能がどのように連携して速度、拡張性、使いやすさをサポートするかにあります。ここに探すべき主な機能があります。

拡張性

従来のデータインフラには厳しい制限があります。固定されたストレージと計算能力を取得し、需要がピークに達すると、システムが遅くなったり壊れたりすることがあります。クラウドデータウェアハウスは弾力的に拡張するように設計されています。

• 特定のクエリを実行するためにより多くの計算能力が必要な場合、倉庫は追加のリソースを使用します。

• 大規模なデータセットをロードしている場合、ストレージは自動的に拡張します。

• 使用量が減少すると、容量が縮小し、アイドルリソースに対して支払いを停止します。

この柔軟性により、小さく始めて迅速に成長し、需要に応じてシステムを再設計する必要がなくなります。

ストレージと計算の分離

古いデータシステムは通常、ストレージとコンピューティングパワーを結びつけます。つまり、プロセス能力を増やす必要がある場合、必要ない場合でも、より多くのストレージを購入しなければならないということです。クラウドデータウェアハウスは、これらのレイヤーを分離して独立して拡張できるようにします。ディスクスペースを増やさずにクエリパワーを増やすことができ、その逆も可能です。この設計はパフォーマンスを向上させ、実際の使用状況にコストを合わせます。

大規模並列プロセス

クラウドデータウェアハウスは分散コンピューティングアーキテクチャを使用し、クエリを小さなタスクに分割し、同時に多くのノードで処理します。その並列性により、大規模データセットに対する複雑なクエリでも迅速に実行できます。これにより、チームは数十億の行をスキャンし、複数のテーブルを結合し、数秒で回答を返すことができます—分や時間ではなく。

従量課金制

実際に使用した分だけ支払います。つまり、ストレージコストはシステムに保持するデータの量に基づき、コンピューティングコストは実行するクエリの数とその強度を反映します。このメーター制の従量課金制モデルは、大規模な前払いハードウェア投資や長期的なソフトウェアライセンスに慣れているチームにとって、より多くの財務管理と予測可能性を提供します。

高可用性と低メンテナンス

クラウドデータウェアハウスは、冗長性、フォールトトレランス、バックアップ、更新、稼働時間など、すべての裏方の操作を処理します。データは耐久性のために複数の場所に保管され、システムは故障から自動的に回復するように設計されています。プロバイダーはすべてのシステムパッチ、ハードウェアの故障、および再起動に責任を負います。追加の作業負担なしで、エンタープライズインフラストラクチャの信頼性を得ることができます。

構築済みのセキュリティ

エンタープライズグレードの暗号化、詳細なアクセス制御、監査ログ、および法令遵守ツールは標準です。チームは誰が何を見ているかを制御し、データの使用状況をトラックし、独自のセキュリティレイヤーを構築することなく規制要件を満たすことができます。

統合の容易さ

クラウドウェアハウスは、BIプラットフォーム、分析ツール、ノートブック、内部アプリに接続できる標準インターフェースを提供します。彼らはチーム間での共有使用のために構築されており、使用量が増加しても安定したパフォーマンスを維持するためのワークロードの分離やリソースのスケーリングなどの機能を備えています。