組織はデータウェアハウスの情報をどのように活用しているのか？

データウェアハウスとは何か

データウェアハウジングとは、複数のソースからデータを収集・管理し、ビジネスにとって重要な洞察を提供するための手法です。データウェアハウスは、経営層の意思決定を支援することに特化して設計されています。

簡潔に言えば、データウェアハウスとは、組織の運用系（オペレーショナル）データベースから独立して維持されるデータベースのことです。データウェアハウスシステムは複数のアプリケーションシステムの統合を可能にし、統合された履歴データという堅牢なプラットフォームを提供することで、分析業務を支えます。

意味的に一貫したデータの保管基盤

データウェアハウスは、意思決定支援データモデルの物理的な実装として機能する、意味的に一貫性のあるデータの保管場所です。企業が戦略的な意思決定を下すために必要なデータを蓄積します。また、データウェアハウスはアーキテクチャの一種と捉えることもでき、複数の異種ソースからレコードを統合することで、構造化されたクエリやアドホッククエリ、分析レポート作成、そして意思決定を可能にします。

構築に必要なプロセスと技術

データウェアハウスの構築には、データクレンジング、データ統合、データの統合化（コンソリデーション）といった工程が必要です。さらに、その活用には一連の意思決定支援技術が求められます。これにより、マネージャー、アナリスト、エグゼクティブといった「ナレッジワーカー」は、ウェアハウス内のデータの全体像を素早く容易に把握し、そのデータに基づいて的確な意思決定を下せるようになります。

組織におけるデータウェアハウスの具体的な活用例

多くの組織では、データウェアハウスに蓄積されたデータを以下のようなビジネス上の意思決定に活用しています。

• 顧客理解の深化： 購買嗜好、購買時間帯、予算サイクル、支出ニーズといった顧客の購買パターンを分析し、顧客への理解を深めることができます。

• 製品戦略の最適化： 四半期別・年度別・地域別の売上実績を比較することで、製品の再配置やポートフォリオ管理を行い、生産方式の微調整につなげることができます。

• 収益源の特定： 業務の分析を通じて、利益を生み出している源泉を発見できます。

• 経営資源の管理： 顧客関係管理（CRM）、環境対応、企業資産のコスト管理など、幅広い経営活動に役立てることができます。

異種データベース統合におけるメリットと課題

データウェアハウジングは、異種データベース統合の観点からも大きなメリットがあります。組織は一般に多様な種類のデータを収集しており、異種・自律・分散型の複数のデータソースからなる大規模なデータベースを扱っています。

こうしたデータを統合し、簡単かつ効果的にアクセスできるようにすることは、非常に望ましいことであると同時に、大きな挑戦でもあります。この目標の達成に向けて、データベース業界や研究コミュニティでは多大な努力が続けられてきました。

従来のクエリ駆動型アプローチの仕組み

従来のデータベースにおける異種データベース統合の手法では、複数の異種データベースの上位層にラッパー（Wrapper）とインテグレーター（Integrator／メディエーター）を構築します。ユーザーサイトからクエリが発行されると、メタデータディクショナリを使ってそのクエリを、対象となる個々の異種サイトに適した形式のクエリへと変換します。

変換されたクエリはマッピングされ、各ローカルのクエリプロセッサへと配信されます。そして、複数のサイトから返された結果は、グローバルな回答セットとして統合されます。

クエリ駆動型アプローチの限界

このクエリ駆動型の手法では、複雑なデータフィルタリングと統合処理が必要となり、ローカルサイトとの間で処理リソースを奪い合うことになります。そのため、頻繁に発行されるクエリ、特に集計処理を伴うクエリにおいては、非効率であり、コスト面でも高くつく可能性があります。