多くの場合、データ収集は容易です。しかし、データを上手に使うのは難しいかもしれません。ダッシュボードが互いに矛盾し、チームが同じ指標に対して異なる数値を出すようになり、「データを確認する」ということが、タブを開いた後すぐ諦めるという意味になっている企業もあります。これは、データウェアハウスを検討するタイミングかもしれません。

データウェアハウスのソリューションを提供する企業は多くあります。2025年には、世界の データストレージ市場 の売上は約670億米ドルになると予測されています。優れたデータウェアハウスは、システムを調整し、ロジックを標準化し、今起こっていることを全員に共有できるようにします。以下では、データウェアハウスのソリューションの機能、仕組み、ビジネスに合ったソリューションを選択するための方法について説明します。

この記事の内容

• データウェアハウスのソリューションとは？
  -データウェアハウスの機能とは？
  
• データパイプラインはデータウェアハウスとどのように連結しますか？
  
• データウェアハウスのソリューションにより、ビジネス上の課題をどのように解決しますか？
  
• データウェアハウスを使用する利点とは？
  -データウェアハウスにどのような機能を求めるべきですか？
  

データウェアハウスのソリューションとは？

データウェアハウスは、企業全体から大量のデータ（販売、[マーケティング]（https://stripe.com/resources/more/how-to-make-a-marketing-budget-for-your-startup）、財務、製品ログなど）を収集し、クエリしやすい形式で保存するシステムです。全体にまたがる質問をしたり、迅速で信頼性の高い回答を得たりするのに使われます。

「データウェアハウスのソリューション」という用語は通常、次のことを意味します。

-構造化された履歴データを保存する中央データベース
-さまざまなソースからデータを抽出、クリーニング、読み込みするパイプライン
-チームがデータを照会し、レポートを実行し、結果を視覚化するツールを上に重ねて表示

データウェアハウスのソリューションは、分析用に整理、標準化、改良されたデータをビジネスに統一して表示することを目的としています。全体像を反映したクリーンで一貫性のあるデータが得られ、傾向の調査、長期的なパフォーマンスの比較、事実に基づく意思決定に役立つよう構造化されています。

データウェアハウスの機能とは？

データウェアハウスは、さまざまなシステムからデータを取り込み、クリーンアップして整理し、分析できるようにします。

まずウェアハウスは、営業システム、顧客関係管理（CRM）システム、マーケティングプラットフォーム、製品ログ、スプレッドシートなど、ビジネス全体からデータを収集します。ウェアハウス内に入ると、データは高速クエリ用に設計された場所に保存されます。これは通常、比較したり、傾向を特定したり、カテゴリ別にデータをスライスしたりするのが簡単なスキーマを使用するリレーショナル形式です。

リアルタイムのトランザクションに重点を置く運用データベースとは異なり、データウェアハウスは長期保存を目的として構築されています。現在のデータと過去のデータが両方保存されるため、数か月、数年前にさかのぼって状況の変化を確認できます。

データが標準化、構造化されたら、チームは構造化照会言語 (SQL) と呼ばれるプログラミング言語を使用してデータをクエリしたり、分析ツールやダッシュボードでデータを操作したりできます。データはすでに準備されているため、大規模なデータセットであってもクエリを高速に実行できます。全員が同一のクリーンで一貫性のあるソースを使って作業できるため、異なるシステムで番号を追跡したり照合したりする手間はかかりません。

ウェアハウスはバックグラウンドでインデックス作成、パーティショニング、メタデータを管理して高いパフォーマンスを維持し、すべてが整理された状態に保ちます。

最新のデータウェアハウスの多くは クラウド で稼働しています。つまり、物理インフラストラクチャを管理することなく、必要に応じてストレージやコンピューティング能力をスケールアップできます。しかし、データウェアハウスがクラウドを使用するかどうかにかかわらず、コアな考え方は変わりません。つまり、すべてのデータをまとめ、クリーンアップし、整理して、分析にすぐにアクセスできるようにすることです。

データパイプラインはデータウェアハウスとどのように連結しますか？

データウェアハウスが効果的に機能するには、クリーンで適切に構造化されたデータを安定して流す必要があります。これがデータパイプラインです。

データパイプラインは、CRM、アプリ、決済代行業者 などのシステムからウェアハウスにデータを移動するためのインフラストラクチャです。これにより、ビジネス上で発生していることが確実に分析に反映されます。

パイプラインは次の 3 つのジョブを実行します。

-ソースシステムからデータを抽出します。
-標準化された使用可能な形式に変換します。
-ウェアハウスに収納します。

パイプラインでは、抽出、変換、読み込み（ETL）という順番でプロセスを行います。データがウェアハウスに届く前にこれらすべてを行います。抽出、読み込み、変換（ELT）という順番でプロセス行う場合もあります。つまり、生データを読み込みしてからウェアハウス内で変換します。適切なアプローチは、テクノロジースタック、データ量、ダウンストリームで必要となる柔軟性によって異なります。

しっかりしたパイプラインがなければ、ウェアハウスが古くなったり、一貫性のないデータでいっぱいになったり、データが全くなくなったりする可能性があります。レポートにギャップがあったり、ダッシュボードが壊れていたり、数字が合わなかったりすることがあります。パイプラインは、タイムリーで正確なインサイトを求めるすべてのチームにとって必要不可欠です。

パイプラインを社内で構築する企業もあります。また、面倒な作業を代行するマネージドサービスを使用する企業もあります。例えば、Stripe では、決済と売上のデータをウェアハウスまたはクラウドストレージ上で同期するビルトインの データパイプライン を用意しています。パイプラインが整えば、企業はクリーンで構造化された財務データを分析スタックに自動で流入させることができます。

データウェアハウスのソリューションにより、ビジネス上の課題をどのようにして解決しますか？

適切に構造化されたデータウェアハウスがあれば、チームがデータ利用の際に困難を感じることがなくなります。ここでは、分析機能を拡大しようとする企業が繰り返し直面する課題をいくつか紹介します。

データはシステム全体に分散

多くの場合に、データはサイロ化されています。営業に 顧客 対応、マーケティング、財務とそれぞれバージョンが分かれています。レポート取得には、ダッシュボード間でのコピーと貼り付け、手動でのエクスポートが必要です。新たな疑問が発生すれば、それはすべてプロジェクトになり得ます。

データウェアハウスは、これらの断片化されたソースをひとつの統合リポジトリに統合します。インサイトをつなぎ合わせるのではなく、チームは 1 か所でクエリを実行し、ストーリー全体を整理し、標準化して、調査の準備を整えることができます。データが統合されていれば、「欠け」を気にすることなく容易に比較、関連づけし、結論を導き出せます。

レポート作成は生産システムの速度を低下

プロダクションデータベースは、顧客の追加、注文の更新、決済 処理などのトランザクションに最適化されています。そうした中で重いクエリを実行すると、システムが停止する可能性があります。

ウェアハウスは分析のためのワークロードを専用環境に移管します。これにより、チームは顧客対応システムに影響を与えることなく、複雑なクエリを実行したり、大規模なデータセットを結合したり、日次レポートをスケジュール化したりできます。チームは、ビジネス継続のためのツールを犠牲にすることなく、詳細な分析が可能となるのです。

チーム間でメトリクスの一貫性がない

複数のチームに主要業績評価指標 (KPI) を尋ねると、複数の異なる数値が返ってくる場合があります。使うロジックがそれぞれ異なるためです。あるチームは解約したユーザーを除外し、別のチームは返金を含めて考え、別のチームはトライアルのコンバージョンを売上と捉えるかもしれません。

データウェアハウスは、データレベルで単一の一貫したロジックレイヤーを適用することにより、この問題を解決できます。
「アクティブユーザー」または「月間売上」の定義は、処理後ではなく処理中に適用されます。つまり、製品からマーケティング、財務まで、すべての人が同じ前提に基づいて作業するということです。メトリクスに共通の理解が反映されていれば、データの議論に費やす時間が減り、行動する時間を増やせます。

蓄積という視点がない

システムは通常、効率優先のため、古いレコードをアーカイブまたは削除します。そのため、顧客生涯価値 の変化、各年の季節ごとの状況、経時的な解約率の増加あるいは減少など、長期的な質問をすることが難しくなります。

データウェアハウスは設計上、履歴を含んでいます。数か月、数年、数十年にわたるデータを保存し、時系列で比較できるように構造化されています。コホート分析を実行して変化を測定し、そうしなければ気付かれないような動きの遅い変化を明らかにすることができます。この長年の履歴は、計画立案において特に重要です。これは、チームが先週の急上昇だけ見ていることと、3 年間の傾向を、問題になる前に見抜くことの違いです。

データウェアハウスを使用する利点とは？

優れたデータウェアハウスは、チームが社内情報にアクセスし、解釈し、情報に基づいて行動する方法を再構築するのに役立ちます。実際には、このように見えます。

全体像が可視化

データの一元化により、ビジネスの全体像を把握できます。異なるチームの分断されたレポートを比較するのではなく、トランザクション、キャンペーン、サポートログ、製品使用状況、財務データなど、すべてを 1 か所で分析できます。つまり、部門間の可視性が向上し、意思決定の幅が広がり、データギャップが減るということです。

クエリの実行速度向上と規模拡大

ウェアハウスは分析のために構築されています。つまり、大規模で複雑なクエリを遅延なく処理できるように設計されています。並列処理、インデックス作成、列指向ストレージなどの手法を駆使し、数十億行にわたる結果を素早くはじき出します。負荷により速度が低下するトランザクションシステムとは異なり、ウェアハウスは大規模なスライシングとフィルタリングに最適化されています。そのため、レポートが必要なときに、待つ必要も、他のシステムの停止を心配する必要もありません。

さまざまなチームが連携

データはウェアハウスに到達する前にクリーニングおよび変換されるため、設計上一貫性があります。何を 収益 としてカウントするか、顧客をどうグループ化するか、どのイベントが重要かといったビジネスルールを定義すると、ウェアハウスはそれを全面的に適用します。全員が同一の定義、同一のデータセット、同一の仮定に基づいて作業します。

長期的な傾向がわかる

ウェアハウスには、数か月、数年、または数十年分の履歴データが、経時的に比較できるように構造化されています。コホートをまたいだ顧客行動を追跡したり、KPI の年ごとの経時的な変化を確認したり、製品変更によるダウンストリームへの影響を分析したりできます。このような長期的な洞察は、変化の遅い問題を発見し、戦略的に計画立案する上で重要です。

セルフサービス分析が現実のものとなる

適切に構造化されたデータがあれば、エンジニアリングチームやデータチームがカスタムクエリを実行するのを待つことなく、技術者以外のチームが自分でデータを調査することができます。ほとんどのウェアハウスでは、直感的なインターフェイスを備えたビジネスインテリジェンス（BI）ツールにプラグインして、データのフィルタリング、スライシング、グラフ化ができます。ボトルネックの多いレポートから、アクセスしやすいオンデマンドのインサイトへ移行したことにより、多くのビジネスユーザーがより迅速に、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようになりました。

データウェアハウスにどのような機能を求めるべきですか？

最高のデータウェアハウスとは、組織全体でデータを使用でき、アクセス可能で、かつそのデータの信頼性が高いものです。ソリューションを評価する際の注意点は次のとおりです。

既存のデータスタックとの統合

ウェアハウスは、データベース、クラウドアプリ、スプレッドシート、ログ、データを生成する [サードパーティプラットフォーム]（https://stripe.com/resources/more/third-party-payment-processors-explained）など、使用中のシステムと簡単に連結できる必要があります。

評価対象：

-メインツール用の内蔵コネクタ
-バッチ取り込みとストリーミング取り込みの両方のサポート
-ETL または ELT の互換性（データの処理方法による）

データをウェアハウスに取り込むプロセスが遅かったり、壊れやすかったり、作業が面倒だったりすると、他のすべてが機能しなくなる可能性があります。

大規模な状況での高パフォーマンス

データが増加しても、ウェアハウスをそれに対応させることは可能です。つまり、複雑な結合、大規模なデータセット、多数の同時ユーザーの状況にあっても、クエリ速度は維持されるということです。

次の点をご確認ください。

• 並列処理
  
• スマートなインデックス作成またはパーティショニング
  
• 円柱状収納
  
• 頻繁にアクセスされるクエリのインメモリキャッシュ
  

現在の容量は処理できるが、規模が大きくなると遅延するような倉庫なら、長くは役立ちません。

組み込みの一貫性とデータ品質の維持

ウェアハウスは、クリーンで信頼できるデータを維持するのに役立つものにできます。

そのために以下のことを行います。

• データ読み込み中の検証
  
• 一貫した形式と定義を適用するための変換ロジック
  
• メタデータ管理とリネージトラッキング
  

データ品質が向上すれば、アナリストは頻繁にクリーンアップする必要がなくなり、分析に集中できます。

チームに合わせて拡張できるアクセス制御とセキュリティ

倉庫には機密性の高いビジネスデータが保管されているため、ガードが必要です。

以下を評価します：

• ロールベースのアクセス制御 (テーブルレベルまたは列レベルまで)
  
• 保存中および転送中のデータ暗号化のサポート
  
• 監査とアクティビティログ
  -EUの [一般データ保護規則（GDPR）]（https://www.consilium.europa.eu/en/policies/data-protection-regulation/）、アメリカの [1996年の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）]（https://www.hhs.gov/hipaa/for-professionals/privacy/laws-regulations/index.html）、またはその他の基準によるコンプライアンス機能（業界に関連する場合）
  

財務が安全を確保できるもの、マーケティングがアクセスしやすいものを見つけてください。

分析ツールとの互換性

ウェアハウスは、ダッシュボード、BIツール、および [機械学習]（https://stripe.com/resources/more/how-machine-learning-works-for-payment-fraud-detection-and-prevention）モデルをフィードします。ダッシュボードがチームがすでに使用しているものと互換性があるかどうか確認してください。

効果的なウェアハウスには次のものが必要です。

-標準 SQL サポート
-主要な BI ツール用コネクタ
- カスタムアプリやデータサイエンス・ワークフロー用のアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) またはソフトウェア開発キット(SDK)

ウェアハウスは大規模データエコシステムに適合する必要があります。

展開の柔軟性とメンテナンスのしやすさ

あるチームは、オンプレミスのインフラストラクチャを厳密に管理したいかもしれません。あるいは、[クラウド]（https://stripe.com/resources/more/cloud-accounting-101-what-businesses-need-to-know）のスピードとスケーラビリティを求めるかもしれません。優れたウェアハウスは両方をサポートできます。少なくとも、トレードオフを明確にすることはできます。

多くの場合、クラウドベースのオプションには次のものがあります。

-クイックセットアップ
-柔軟なスケーリング
-自動バックアップとパッチ適用

オンプレミスのセットアップでは、より細かい制御が可能ですが、その場合より多くのリソースが必要になります。目標と優先事項により、選択を変えていきましょう。