データの収集は簡単であることが多いものの、データをうまく活用するのははるかに困難になる場合があります。ビジネスによっては、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引き出し、「データを確認する」ために複数のタブを開いて途中で諦めるような状況に陥る可能性があります。データウェアハウスにより、システムを連携させ、ロジックを標準化し、何が起きているかに関する共通のビューを全員に提供することで、この問題に対処できます。 

世界のデータストレージ市場の規模は、2025 年に 2,552 億 9,000 万ドル に達しており、2034 年までに 9,845 億 6,000 万ドルに成長すると予測されています\。以下では、データウェアハウスソリューションの役割、仕組み、およびビジネスに合った選び方について説明します。

目次

• データウェアハウスソリューションとは
  
• データウェアハウスの仕組み
  
• データパイプラインとデータウェアハウスの連携方法
  
• データウェアハウスを使用するメリット
  
• 従来のデータウェアハウスソリューションとクラウドウェアハウスソリューションの違い
  
• データウェアハウスで探すべき機能
  
• 最適なデータウェアハウスソリューションとは
  
• Stripe Data Pipeline の活用方法
  

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、ビジネス全体 (売上、マーケティング、財務、プロダクトのログなど) のデータを集約し、クエリーを実行しやすい形式で保存するシステムです。全体像に関する質問を行い、迅速で信頼性の高い回答を得るために使用されます。

「データウェアハウスソリューション」という用語は、通常、以下を意味します。 

• 構造化された履歴データを保存する集中型データベース

• さまざまなソースからデータを抽出し、クリーンアップしてロードするパイプライン

• チームがデータのクエリー、レポートの実行、結果の視覚化を行うことができる、上に階層化されたツール

データウェアハウスソリューションの目的は、分析のために整理、標準化、および調整されたデータの統一されたビューをビジネスに提供することです。全体像を反映したクリーンで一貫したデータが得られ、このデータはトレンドを調査し、長期にわたるパフォーマンスを比較し、事実に基づいた意思決定を行うのに役立つように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抽出し、クリーンアップして整理することで、分析可能な状態にします。 

まず、ウェアハウスは、販売システム、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、プロダクトログ、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。ウェアハウスに取り込まれたデータは、高速なクエリ用に設計された構造で保存されます。これは通常、比較の実行、トレンドの発見、カテゴリ別のデータの切り出しを容易にするスキーマを使用した、リレーショナル形式であることを意味します。

リアルタイムのトランザクションに焦点を当てる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に構築されています。現在と過去の両方のデータを保存するため、数カ月や数年さかのぼって状況の変化を確認できます。

データを標準化して構造化した後は、Structured Query Language (SQL) と呼ばれるプログラミング言語を使用してクエリを実行したり、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、これらのクエリは大規模なデータセットであっても高速に実行されます。全員が、異なるシステムから数値を追跡したり照合したりすることなく、クリーンで一貫性のある同じソースから作業を進めることができます。

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。

最新のエンタープライズ向けデータウェアハウスは多くの場合、クラウドで実行されます。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。ただし、データウェアハウスがクラウドを使用しているかどうかにかかわらず、中心となる概念は同じです。すべてのデータを 1 カ所に集めてクリーンアップし、整理して、分析のため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の安定したストリームが必要です。これがデータパイプラインです。パイプラインは、システム (CRM、アプリ、決済代行業者など) からウェアハウスにデータを移動するインフラストラクチャーです。パイプラインにより、ビジネスで起きていることが分析に確実に反映されます。

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。 
  
• ウェアハウスに読み込みます。 
  

一部のパイプラインでは、抽出、変換、格納 (ETL) プロセスを使用します。つまり、データがウェアハウスに入る前にこれらの処理をすべて行います。また、抽出、格納、変換 (ELT) プロセスを使用するパイプラインもあります。これは、最初に未加工のデータを読み込んでから、ウェアハウス内で変換することを意味します。適切なアプローチは、テクノロジースタック、データ量、およびダウンストリームで必要な柔軟性によって異なります。

安定したパイプラインがなければ、ウェアハウスには古くて一貫性のないデータが溢れるか、あるいはデータがまったくない状態になる可能性があります。レポートのギャップ、ダッシュボードの破損、または計算が合わない数値が生じる可能性があります。タイムリーで正確なインサイトに依存するすべてのチームにとって、パイプラインは不可欠です。

パイプラインを社内で構築する企業もあれば、難しいタスクを処理するマネージドサービスを使用する企業もあります。たとえば、Stripe には、支払いデータと収益データをウェアハウスまたはクラウドストレージに直接同期する、組み込みの Data Pipeline が用意されています。パイプラインを導入することで、ビジネスはクリーンで構造化された財務データを取得し、アナリティクススタックに自動的に流し込むことができます。

データウェアハウスを使用するメリット

優れたデータウェアハウスにより、社内の各チームによる情報のアクセス、解釈、行動の起こし方を再構築できます。そもそもチームによるデータの適切な活用を妨げている根本的な問題を解決し、これらの問題が解決されれば、実際のメリットをもたらします。その仕組みは以下のとおりです。

全体像の可視化

多くの場合、データはサイロ化されています。顧客のアクティビティについて、営業、マーケティング、財務の各チームが異なるバージョンを追跡しています。レポートを作成するには、ダッシュボード間でコピーと貼り付けを行ったり、手動でエクスポートを実行したりする必要があります。新しい疑問が生じるたびに、大がかりなプロジェクトになりかねません。

データウェアハウスにより、これらの断片化されたソースが単一の統合リポジトリに集約されます。チームはインサイトをつなぎ合わせる代わりに、1 カ所をクエリするだけで、クリーンアップおよび標準化され、調査の準備が整った全体像を把握できます。データを一元化することで、取引、キャンペーン、サポートログ、プロダクトの使用状況、財務データなど、ビジネスの全体像を 1 カ所で把握できるようになります。つまり、部門間の可視性が向上し、意思決定のコンテキストが増え、データのギャップが減ります。

クエリの高速化とスケーリング

本番環境のデータベースは、顧客の追加、注文の更新、支払いの処理などの取引に合わせて微調整されています。その上で負荷の高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。

ウェアハウスでは、分析ワークロードが分析専用の環境に移行され、大規模で複雑なクエリを遅延なく処理す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使用して、数十億行に及ぶ場合でも、結果をすばやく返します。つまり、チームは顧客向けシステムに影響を与えることなく、複雑なクエリの実行、大規模なデータセットの結合、日次レポートのスケジュール設定を行えます。そのため、レポートが必要なときに待たされたり、他のシステムが停止する心配をしたりする必要はありません。

さまざまなチームが連携

複数のチームに重要業績評価指標 (KPI) について尋ねると、すべて異なるロジックを使用しているため、異なる数値が返ってくる可能性があります。あるチームは離脱したユーザーを除外する一方で、別のチームは返金を含め、また別のチームはトライアルのコンバージョンを収益としてカウントする場合があります。

データウェアハウスでは、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で、この問題を解決します。データはウェアハウスに入る前にクリーンアップおよび変換されるため、仕様上、一貫性が保たれます。「アクティブユーザー」や「月次収益」の定義は、後ではなく変換時に適用されるため、プロダクト部門からマーケティング部門、財務部門まで、誰もが同じデータセットと同じ前提に基づいて作業できます。指標に共通の理解が反映されていれば、データについて議論する時間が減り、データに基づいて行動する時間が増えます。

長期的な傾向がわかる

通常、システムは効率を維持するために、古いレコードをアーカイブまたは削除します。そのため、顧客生涯価値がどのように変化したか、年によって季節性がどのように見えるか、チャーンが時間の経過とともに改善しているか悪化しているかなど、長期的な疑問に対する答えを見つけるのは困難です。

データウェアハウスは仕様上、履歴を保持し、データを数カ月、数年、または数十年にわたって保存します。時間の経過とともに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、コホート間で顧客の行動を追跡し、KPI が前年比でどのように推移しているかを確認し、気付かないような変化の遅いパターンを発見できます。これにより、チームが先週のピークに場当たり的に対応するのではなく、3 年間のトレンドが問題になる前に見つけられるようになります。

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整備されていれば、非技術系のチームでも、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、自らデータを調査できます。ほとんどのウェアハウスは、データのフィルタリング、スライス、グラフ化を行う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) ツールと連携します。ボトルネックになっていたレポート作成から、アクセス可能なオンデマンドのインサイトへの移行により、ビジネスのより多くのユーザーが、より迅速で情報に基づいた意思決定を行えるようになります。

従来のデータウェアハウスソリューションとクラウドウェアハウスソリューションの違い

データウェアハウスの構築方法はすべて同じではありません。最大の違いは、従来のオンプレミスシステムと最新のクラウドベースのプラットフォームの間にあり、どちらを選択するかによって、コスト、拡張性、データから価値を得るまでのスピードが影響を受けます。

従来のデータウェアハウス

従来のデータウェアハウスは、企業が所有および保守する物理サーバー (通常はオンサイト) で稼働します。容量は購入するハードウェアによって固定されているため、スケールアップするには、需要に合わせて新しいインフラストラクチャーを購入して設置する必要があります。これにより、環境とデータを完全に管理できるようになりますが、初期費用が高くなり、設定に時間がかかり、ハードウェア、メンテナンス、セキュリティを社内で管理する継続的な負担が生じます。

クラウドデータウェアハウス

クラウドデータウェアハウスは、サードパーティのプロバイダーによってホストおよび管理され、ストレージとコンピューティングはインターネット経由でサービスとして提供されます。リソースは需要に応じてスケールアップまたはスケールダウンするため、ピーク容量に合わせてプロビジョニングするのではなく、使用した分だけ支払うことができます。これにより、初期投資が削減され、導入が迅速化し、メンテナンスの責任がプロバイダーに移ります。クラウドウェアハウスは、インフラストラクチャーを自ら管理せずに分析を拡張したいチームにとって、より高速で柔軟なオプションです。

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？

優れたデータウェアハウスを使用すると、組織全体でデータを有用、確実、およびアクセス可能なものにすることができます。ソリューションを評価する際に探すべきポイントは次のとおりです。 

既存のスタックとのデータ連携

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など、すでに使用しているシステムに簡単に接続できる必要があります。

評価対象：

• 主要なツール用の組み込みコネクター

• バッチおよびストリーミング取り込みの両方のサポート

• データの処理方法に応じた、ETL または ELT の互換性

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、ウェアハウスはそれに対応できる必要があります。つまり、複雑な結合、大規模なデータセット、または多数の同時ユーザーがある場合でも、クエリーの速度が速いということです。

次の点をご確認ください。

• 並列処理

• スマートインデックス付けまたはパーティショニング

• カラム型ストレージ

• 頻繁にアクセスされるクエリー用のインメモリーキャッシュ

現在のデータ量は処理できても、規模が拡大した際に遅れをとるウェアハウスは、長期的には役に立ちません。

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。

これには以下のものが必要です。

• データのロード中の検証

• 一貫したフォーマット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

高いデータ品質が組み込まれていれば、アナリストは絶え間ないクリーンアップではなく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

ウェアハウスには機密性の高いビジネスデータが保持されるため、ガードレールが必要です。

以下を評価します：

• ロールベースのアクセス制御 (テーブルまたはカラムレベルまで)

• 保管時および転送時のデータ暗号化のサポート

• 監査およびアクティビティログ

• 業界に関連する場合、EU の一般データ保護規則 (GDPR)、米国の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 (HIPAA)、またはその他の基準のコンプライアンス機能

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、機械学習モデルにデータを提供します。ダッシュボードがチームですでに使用しているものと互換性があることを確認してください。

効果的なウェアハウスには次のものが必要です。

• 標準 SQL のサポート 

• 主要な BI ツール用のコネクター

• カスタムアプリまたは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、より大規模なデータ環境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

一部のチームはオンプレミスのインフラストラクチャーで厳密な管理を求める場合があります。他のチームはクラウドの速度と柔軟性を求める場合があります。優れたウェアハウスは、その両方をサポートするか、少なくともトレードオフを明確にすることができます。

クラウドベースのオプションには、次のような特徴があることがよくあります。 

• 迅速な設定

• 拡張性

• 自動バックアップとパッチ適用

オンプレミスの設定ではより詳細な管理が可能ですが、より多くのリソースが必要になります。適切な選択は、特定の目標と優先事項によって異なります。 

最適なデータウェアハウスソリューションとは？

求める条件が明確になると、主要なプラットフォームを比較しやすくなります。現在市場で広く利用されているデータウェアハウスソリューションをいくつか紹介します。

Snowflake

Snowflake はストレージとコンピュートの分離を先導し、同じデータに対して複数の独立した「仮想ウェアハウス」を複製せずに実行できるようにしました。これにより、ETL ジョブとアナリストのクエリ間でリソースが競合しなくなります。クラウドに依存せず、Amazon Web Services (AWS)、Azure、Google Cloud Platform (GCP) 全体で一貫して実行されるため、マルチクラウド環境の組織にとって強力な選択肢となります。また、同時実行スケーリングにより、高負荷の下でも一貫したパフォーマンスを維持できます。

• メリット: クロスクラウドの柔軟性、強力なデータ共有機能があり、手動による細かなチューニングなしで一貫したパフォーマンスを発揮します。

• デメリット: コンピュートを多用するとコストが上昇する可能性があり、Standard エディションは HIPAA の対象となる健康データの処理が承認されていません。

複数のクラウド間で同じように機能する単一のプラットフォームを求めるチームに最適です。

Google BigQuery

BigQuery は完全にサーバーレスです。各クエリの複雑さに応じて Google がリソースを自動的に割り当てるため、プロビジョニングや管理を行うクラスターはありません。これにより、予測不可能なワークロードに合わせて自動的にスケーリングしやすくなりますが、非常に複雑なジョブのリソース割り当てを手動で制御することは難しくなります。また、クエリごとの従量課金モデルが採用されており、コンピュート時間ではなくスキャンされたデータに対して課金されます。これはアドホックな分析には経済的ですが、クエリの量が多いとコストがかさむ可能性があります。

• メリット: 管理するインフラストラクチャがありません。セットアップが迅速で、強力な組み込みの機械学習ツール (BigQuery ML) を利用できます。

• デメリット: Google Cloud と密接に結びついており、クロスクラウドクエリの利用は限定的です。

次のような場合に最適です: 既存のクラウド契約がないチームや、すでに Google Cloud を利用しているチーム。

Amazon Redshift

AWS で長年利用されているウェアハウスである Redshift は、従来、ノードのクラスターをプロビジョニングする必要がありましたが、新しいサーバーレスオプションでは、BigQuery と同様の自動スケーリングが提供されるようになりました。専用の予測可能なリソースを必要とするワークロード向けに、プロビジョニングされたティアも引き続き利用できます。高い基本実行パフォーマンスで知られていますが、自動的には適応しないため、さらにカスタムチューニングが必要になる場合があります。

• メリット: AWS との緊密な連携、競争力のあるパフォーマンス、柔軟な料金体系 (大幅な複数年割引など) が可能になります。

• デメリット: すでに AWS を標準環境としているチームに最も適しており、BigQuery や Snowflake よりも多くの手動チューニングが必要になります。

次のような場合に最適です: すでに AWS 上に構築されており、別のクラウドプラットフォームの追加を避けたい組織。

Microsoft Fabric (および Azure Synapse)

Fabric は、Microsoft の新しい統合分析プラットフォームであり、Microsoft を中心とする組織の今後の方向性として位置づけられています。Synapse は、既存の投資に対して引き続き有効です。Fabric は、Power BI、Azure、Office 365 などの Microsoft スイートをすでに基盤としているチームに最適であり、BigQuery とともに、政府のワークロードにおける米国連邦政府のリスクおよび承認管理プログラム (FedRAMP) に準拠するための直接的な手段を提供します。

• メリット: Microsoft や Power BI との緊密な連携と、強力なコンプライアンス対応を提供します。

• デメリット: すでに Microsoft スタックに投資している組織に最も適しています。

次のような場合に最適です: Microsoft を中心とする企業、特に政府機関や規制の厳しい業界。

Databricks

Databricks は、データウェアハウスの構造とデータレイクの柔軟性を組み合わせた「レイクハウス」アプローチを採用しています。レイクハウスアーキテクチャ、機械学習、ストリーミング、ガバナンスを 1 カ所にまとめるように設計されています。Snowflake と並び、AWS、Azure、GCP 全体で一貫して稼働し、コンプライアンスアーキテクチャを適合させる数少ないプラットフォームの 1 つです。

• メリット: AI や ML を多用するワークロード、マルチクラウドの一貫性、バッチデータとストリーミングデータの統合的な処理に有効です

• デメリット: 習得に時間がかかり、エンジニアリング重視のチームに最も適しています

次のような場合に最適です: 単一の環境で機械学習、ストリーミング、ガバナンスを必要とする、AI を多用する組織。

Stripe Data Pipeline の活用方法

Stripe Data Pipeline を使用すると、ビジネスの Stripe アカウントのデータを、データウェアハウスやクラウドストレージプロバイダーと直接、簡単に同期できます。Data Pipeline により、Stripe データを他のデータセットと組み合わせて簡単に表示できます。

Data Pipeline は以下に役立ちます。

• 規模に応じたデータ配信の自動化: コーディング不要で数分で Data Pipeline をセットアップし、すべての Stripe データとレポートを Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks、一般的なクラウドストレージソリューションで継続的かつ自動的に受信します。

• データの遅延と停止の回避: Stripe に組み込まれたパイプラインにより、継続的なメンテナンスの負担を軽減します。また、Data Pipeline には API レート制限がありません。そのため、データ量がどれほど多くても、常に完全かつ正確な状態が保たれます。

• 決算処理を迅速化し、インサイトをより早く獲得: Stripe データを他のプロダクト、顧客、マーケティングのデータと一元化して、収益の照合を迅速化し、価値の最も高いセグメント、不正利用、支払いコストを 1 カ所で分析します。さらに、Data Pipeline 専用の構築済みでエンリッチ化されたデータセットにアクセスして、複雑な財務モデリングを行うことなく、MRR、カスタムの不正利用対策ルール、売上回収のパフォーマンスなどの分析を開始できます。

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