About us データのじかんとは？
About us データのじかんとは？
「データマートってなに？」
「データウェアハウスとの違いはある？」
上記のような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。データマートとは、分析に必要なデータに素早くアクセスするための小規模のデータベースのことです。データマートを活用することで、社内で取り扱うデータの効率的な利用が可能となります。
本記事では、データマートの詳細やデータウェアハウスとの違いを詳しく紹介しています。また、データマートを活用するメリットやデメリット、種類も解説しています。データマートについて知りたい方は、ぜひ参考にしてください。
まずはデータマートの基本情報を理解するために以下の2つを紹介します。
データマートの概要を知ることで、メリットや活用方法が見えてきます。また、データマートと似た言葉としてデータウェアハウスがあるためそれぞれの違いを確認していきましょう。
データマートとは、データウェアハウスの中から特定の目的に合わせた部分を取り出したデータのことです。つまり、データベース全体ではなく、データベースの中の一部を指します。のことではなくデータベースの一部を指します。
データマートは、企業が蓄積したさまざまなデータを利用部門や用途に応じてデータを格納しているため、必要な情報をすぐに見つけることができ、社内で取り扱うデータの効率的な利用が可能となります。
データマートに似た言葉としてデータウェアハウスがあります。それぞれ似た言葉ではありますが明確に意味が異なります。
まず、データマートとは、特定の部門や業務のニーズに特化したデータのサブセットを管理するための小規模のデータベースのことです。対してデータウェアハウスは、企業全体のデータを一元管理し、全体的なデータ分析を行うためのシステムのことです。
データマートでは、特定のビジネスプロセスや部門のデータに焦点を当てた分析が可能となりますデータウェアハウスのように、企業全体のデータを統合しないため、迅速な導入ができます。
データマートの詳細やデータウェアハウスとの違いについてより詳しく知りたい方は以下の記事を参考にしてください。
データマートを活用すると、企業には大きく3つのメリットがあります。
データマートは企業で取り扱う小規模なデータを管理するシステムであるため、データの柔軟な管理が行なえます。以下でデータマートのメリットを確認していきます。
データマートを使用すれば、企業は特定の情報により効率的にアクセスができます。なぜならデータマートは、企業がよく使う重要なデータのみがまとめられているからです。
膨大なデータウェアハウス全体を探す必要がなく、必要な情報にすぐにアクセスができるので、分析や報告が効率的に行なえるでしょう。
データマートは、データウェアハウスに比べると小規模で、含まれるデータ量も多くありません。特定の部門や用途に合わせてかんたんにデータのカスタマイズが行なえます。
そのため、各部門の人間が必要なデータの管理と更新をスムーズに行なえます。また、データマートの場合、細かなアクセス権限の設定も可能です。
特定の従業員に対してのみ表示や取得を許可できるため、セキュリティ面に関しても柔軟に管理が行なえます。
一般的に企業は、データマートを利用してデータウェアハウスから確認したいデータの一部を取り出します。その後、部門内の従業員はデータマートのデータを使って分析が可能です。
そのためデータマートを活用すれば、同じ情報を基にして意思決定を行えるでしょう。このようにデータマートを利用すると、意思決定のプロセスが速くなり、ビジネスの対応力も向上します。
部門ごとにデータも最適化されているため、より正確なデータ分析が行なえるでしょう。
ここまで、データマートを利用するメリットを紹介しました。しかし、データマートを利用する際は、デメリットもあるため注意する必要があります。
以下でそれぞれ確認していきます。
データマートは、特定の部門や用途に特化して設計されています。そのため特定のニーズに合わせたデータ抽出には優れていますが、他の部門や全体的な視点を取り入れることは難しくなります。
異なる部門でのデータ連携や統合が難しいため、新しいアイデアを見つけだす機会が減ってしまう可能性があります。
またデータマートは、各部門のニーズに応じて個別に最適化されています。全社的なデータ統合を行う際は、データの変換やマッピングに労力がかかることも考えられるでしょう。
複数のデータマートを運用する場合は、各データの整合性や一貫性を保つための管理が複雑です。運用管理が複雑になってしまうため、データの重複や矛盾が発生する恐れがあり、信頼性に欠けてしまうことが考えられます。
また、データマートの数が増えてしまうと、メンテナンスや管理にかかるコスト、労力も増加します。データが複雑になると、データ管理者やIT部門の負担も増加するため、導入する際は注意しましょう。
データマートには、異なるニーズや環境に応じた以下の3つの種類があります。
データマートの実装を考えている場合は、各タイプの把握が必要です。それぞれにメリットとデメリットがあるため、自分の環境に適したデータマートを利用するようにしましょう。
ここからは、データマートの3つの種類について確認していきます。
独立型データマートとは、他のデータウェアハウスやデータマートと直接連携しておらず、独立して存在するデータマートのことです。データが独立して存在しているため、特定のニーズに対して迅速に対応ができます。
ただし、データの一貫性や統合に関しては課題が生じることもあります。活用する際はデータ管理のプロセスを確立するようにしましょう。
従属型データマートとは、統合されたデータウェアハウスからデータの取得を行ない、特定の用途に合う情報のサブセットをストレージに格納するデータマートのことです。統合されたデータウェアハウスと連携しているため、データの一貫性と統合性の維持が可能です。
そのため、全体的なデータ戦略と一致した分析をスムーズに行なえます。ただし、データウェアハウスに障害が発生すると、データマートにも影響を及ぼすので注意が必要です。
導入を検討する際は、導入と運用にはより多くのリソースと時間が必要になることを知っておく必要があるでしょう。
ハイブリッドデータマートは、独立型と従属型の特徴を組み合わせたデータマートのことです。そのため、統合されたデータウェアハウスからデータの取得を行ないつつ、特定のニーズに応じたデータ収集ができます。
また、データウェアハウスにデータを送る前に、独立したデータとしてテストを行うことも可能です。このようにハイブリッド型を利用すると、柔軟に複雑なビジネスデータに対しても適応できるでしょう。
ただしハイブリッドデータマートは、複数のデータソースからデータを統合しています。システム設計や運用が複雑になるため、障害が発生した際は、原因の特定が難しくなることもあるため注意が必要です。
データマートは、下記2種類の構造を利用して情報の格納をおこなっています。
データマートの構造によって、表示されるデータの形も異なります。スターと非正規化は、データを分析する際にも重要なポイントです。
ここからは、2種類の構造を詳しく解説します。
スター構造は、中心に「売上ID」や「製造ID」のファクトテーブルが配置されています。周囲に複数の「製品コスト」や「製品名」など、ディメンションテーブルが放射状に接続された形です。
スター構造のメリットは、クエリの実行が迅速な点です。データベースクエリが直感的に記載できるため、利用者やアナリストに理解しやすい構造となっている点です。
一方でディメンジョンテーブルに冗長なデータが含まれる可能性があり、データの更新や維持が複雑になる可能性があるので注意が必要です。
非正規化構造は、すべての関連データを一つのテーブルに格納します。ファクトテーブルとディメンジョンテーブルの間に複雑な結合は存在せず、単一のテーブルに必要なデータがすべてて含まれている状況です。
非正規化構造のデータマートでデータを抽出すると、売上記録のテーブルに「売上ID」「製品」「製品名」など、単一の非正規化テーブルで実行されます。このように複雑な結合をする必要がないため、クエリの実行が迅速に行なえます。
一方でデータの冗長性が高く、同じ情報が複数のレコードで表示される恐れがあります。そのため、ストレージの使用料が増大してしまい、実装コストが高くなる可能性も考えられるでしょう。
長期的な視点で見ると、データウェアハウスで全社的な情報管理と分析ができた方がメリットが大きくなります。
ただし、いきなりデータマートをすべて廃止し、データウェアハウスのみ運用するのは現実的ではありません。
統合できるデータマートからデータウェアハウスに組み込んでいき、少しずつ情報の一元化を進めることをおすすめします一元化を進めていくのがおすすめです。実際に海外企業を中心に、データマートからデータウェアハウスへの移行によるコスト削減の効果も出ています。
ITシステムは刻々と進化しているので、波に乗り遅れることのないよう適切な投資をすれば企業が成長するためのポイントといえるでしょう。ょう。
データマートには、同様の言葉が多数あります。そのため、それぞれの言葉の意味の違いについての質問がよく挙げられます。
以下ではそれぞれの言葉が示す意味の違いを確認していきます。
データベースとは、形式やルールを決めてデータを整理するシステムのことです。
データベースを活用することで、必要なデータを簡単に見つけ出して分析や加工に利用できます。データマートは、データベースをもとに特定の部署や事業で必要なデータに焦点を当てて構築されたデータの集まりのことです。
デジタル化が進む現代において、ビジネスをするうえでデータベースに関連するスキルの定着は必要不可欠です。データベース関連スキルに関する具体的な学習方法を知りたい方は以下の記事を参考にしてください。
データボルトは日本語で「データの金庫室」と訳すことができます。データボルトは柔軟性が高く、モダンなDWH構築に適している点が特徴です。
近年のデジタル化に伴いビッグデータやIoTの活用など企業が取り扱うデータやITツールは多様化しています。データボルトを活用することで、アジャイルで変化に強いデータウェアハウスが構築可能となります。
データボルトに関する詳細は以下の記事を参考にしてください。
データカタログとは、企業が取り扱うデータを管理する際に際のカタログ（目録）のことです。データ構造ごとにデータを管理することで、目的に応じたデータを素早く見つけ出すことが可能となります。
データカタログの作成手順についての詳細が知りたい方は以下の記事を参考にしてください。
本記事では、データマートの概要や活用するメリット・デメリットについて解説しました。データマートを活用することで部署ごとのデータ管理が容易となるため、必要に応じて迅速なデータ収集が可能となり業務の効率化が期待できます。
一方で、データマートは管理するデータが限定されるため、広い視点での分析ができなくなることを理解しておきましょう。データを効率的に管理できるようにデータマートを活用してみましょう。
メルマガ登録をしていただくと、記事やイベントなどの最新情報をお届けいたします。
30秒で理解！インフォグラフィックや動画で解説！フォローして『1日1記事』インプットしよう！
