DWHの導入を進める上でのポイント

これまで、エンジニアのポジションでDWH製品の導入に携わってきました。

この文書は、DWH製品の選定方法について説明します。

DWHとは？

DWHとは、データウェアハウスの略称です。企業などで蓄積された大量のデータを、分析や意思決定に活用するためのデータベースです。

DWHの導入におけるポイントとは？

以下のようなポイントを押さえることを推奨しています。

1. ビジネスニーズの理解
2. データソースの特定
3. データの品質管理
4. セキュリティとプライバシー
5. パフォーマンスとスケーラビリティ
6. ユーザーフレンドリーな分析ツール

ビジネスニーズの理解

まずはクライアントのビジネスニーズを理解し、そのニーズに対してDWHがどのように対応できるかを明確にすることが重要です。

• どのようなデータを分析したいのか？
• どのような情報を得たいのか？
• どのような意思決定をサポートするのか?

など、具体的なニーズを把握することで、適切なDWHソリューションを提案することが可能になります。

裏を返すと、ビジネスニーズを正確に把握し、それに基づいた解決策を提供しなければ、いくら高性能なDWHを導入したとしても、結局は棚上げになってしまう可能性が高いのです。

以下にその具体例を3つ挙げてみましょう。

リアルタイムデータ分析のニーズ

例えば、Eコマース企業が、ユーザーの購買行動やウェブサイトのクリック動向をリアルタイムに追跡して、顧客の購買パターンを予測するためのインサイトを得たいと考えている場合、リアルタイム分析をサポートするDWHが必要となります。

リアルタイム性を考慮せずに導入したDWHでは、求められるビジネスニーズを満たせず、結果的に使われなくなるでしょう。

マルチチャネルデータの統合

顧客の接触ポイントが多様化している現代において、様々なチャネルから得られるデータを一元化して可視化する自動レポート生成の機能を構築したいというニーズがあるかもしれません。

そのようなニーズに対応するためには、マルチチャネルからのデータを統合できるDWHの導入が必須となります。単一ソースからのデータしか扱えないDWHでは、全体像を把握することができず、利用価値が低下します。

コンプライアンス対策

金融やヘルスケアなど、特定の業界ではデータに対する規制が厳しく、コンプライアンスを満たすための特別なニーズが存在します。

たとえば、データの匿名化や特定の情報のマスキング、アクセス制限などが求められることがあります。これらの要件に対応できないDWHでは、法的な問題に直面する可能性があり、使われなくなるでしょう。

以上の例からわかるように、DWHの導入にあたっては、ただ単に高性能なソリューションを提供するだけでなく、クライアントの具体的なビジネスニーズに対応したソリューションを選択することが重要となります。

それができなければ、結果的には利用されなくなってしまうリスクが高まるのです。

データソースの特定

データウェアハウスに取り込むデータソースを特定することも重要です。

データソースとは、

• CRM(顧客管理システム)
• ERP(基幹システム)
• 各種周辺システムからの業務データ
• 外部のデータソース

などが含まれます。

このプロセスは企業が管理するデータの量、質、そしてそのデータがどのように集積・統合されるかに関わってきます。

セキュリティとプライバシー

データウェアハウス（DWH）は企業の運営に不可欠なデータを一元化・整理するための重要なツールですが、それは同時に大量の機密情報や個人情報を一箇所に集約することでもあります。

これにより、DWHはセキュリティリスクの観点から非常に敏感です。

以下に具体的な理由と例を挙げてみましょう。

データ侵害のリスク

DWHは企業の重要なデータを集約するため、不正アクセスやデータ侵害の対象になりやすいです。

データ侵害は企業のブランドイメージ、顧客信頼、そして経済的損失につながるため、適切なセキュリティ機能を持つDWHの選定が求められます。

プライバシー法令の遵守

企業が取り扱うデータには個人情報が含まれることが多く、その保護は各国のプライバシー法令によって義務付けられています。

DWHは個人情報を一元管理するため、法令遵守に関する機能（例：データの匿名化、権限管理、データの削除機能など）が求められます。

以上のように、「セキュリティとプライバシー」はDWHの選定において大切な視点です。

企業の信頼と規制遵守、そしてデータ侵害からの保護という観点からも、セキュリティとプライバシーを重視したDWHの選定が求められます。

パフォーマンスとスケーラビリティ

DWHのパフォーマンス要件を把握し、将来のデータ増加に対応できるスケーラビリティを持ったソリューションを選ぶことが重要です。

その理由は主に二点となります。

1. DWHが高速にデータを処理し、迅速に洞察を提供できること
2. データ量が増えてもそれを効果的に管理し、必要に応じて拡大縮小できる能力があること

それぞれについて解説します。

パフォーマンスの重要性

ビジネスの現場では、素早い意思決定が求められます。

特に、大量のデータから即座に価値ある情報を引き出すことが重要となります。

DWHのパフォーマンスは、そのようなビジネス要求を満たす上で決定的な役割を果たします。

こうしたリアルタイムのビジネス要求に対応するためには、高いパフォーマンスを持つDWHが必要となります。

スケーラビリティの重要性

現代のビジネスは、データ量の増加という大きな課題に直面しています。

データソースの多様化やデータ生成速度の増加により、DWHはますます多くのデータを扱うことが求められます。

そのため、DWHはデータ量の増加に対応し、効果的にスケールアップ・スケールダウンできる能力、すなわち「スケーラビリティ」を持つ必要があります。

ユーザーフレンドリーな分析ツール

データウェアハウスに取り込んだデータをビジネスユーザーが容易に分析できるように、環境を整えることも重要です。

ユーザーフレンドリーという言葉は「使いやすさ」を指します。

特に、「使いやすい分析ツール」はその一部で、ここでは、非技術的なユーザーでも直感的に操作でき、理解しやすいインターフェースを持つツールを指します。

このような使いやすさはなぜDWH製品の選定において大切なのでしょうか？以下に理由と具体例を交えて説明します。

情報へのアクセス性向上

DWHは企業のデータを一元化し、そのデータから価値ある情報を引き出すためのものです。

しかし、それらのデータを活用するためには、一般のビジネスユーザーでもデータにアクセスしやすいことが重要です。

使いやすい分析ツールは、データを可視化し、分析結果を理解しやすくすることで、より多くの人々がデータを活用できるようにします。

意思決定のスピードアップ

使いやすい分析ツールを提供するDWH製品を選ぶことで、ユーザーは自分自身でデータを分析し、即座に情報に基づいた意思決定を行うことが可能になります。

これは特に、迅速な意思決定が求められるビジネスシーンで大きな利点となります。

例えば、マーケティング部門のスタッフがキャンペーンの効果をリアルタイムで把握する必要があるとき、使いやすい分析ツールを使えば、データアナリストに依存せずとも自身でデータを分析し、必要なアクションを迅速に行うことができます。

企業全体のデータリテラシーの向上

使いやすい分析ツールは、全社員がデータを理解し、活用することを促進します。これは「データドリブンな組織」を目指す上で重要なステップであり、結果として企業全体のデータリテラシーが向上します。

以上のように、「使いやすい分析ツール」は、より多くのユーザーがデータにアクセスし、情報を活用することを可能にします。これにより、企業全体のデータ活用力が向上し、迅速かつ正確な意思決定が可能となります。そのため、DWHの選定において、使いやすい分析ツールを提供する製品を選ぶことは重要な要素となるのです。

DWHの導入を進めるにあたってのまとめ

これらのポイントを押さえつつ、クライアントの特定の要件に基づいて適切なDWH製品を選定することで、成功したDWHの導入とその後のデータ活用を実現できます。

さいごに

私たちのサービスでは、GA4とBigQuery、LookerStudioを利用することで、ビジネス成果を上げやすいデータ分析基盤の構築を実現しています。

是非一度お問合せにてご相談ください。