データウェアハウス( DWH )とデータベースとの違いとは?5つのポイントを理解して最適なサービスを選択しよう!

データウェアハウス( DWH )とデータベースとの違いとは?5つのポイントを理解して最適なサービスを選択しよう!

エンジニアブログ

投稿日:2021/05/07 | 最終更新日:2021/09/04

近年、市場ニーズや働き方の多様化に伴い、ビジネスを取り巻く環境は大きく変化しています。このような状況に対応するためには、自社が保有する様々なデータを活用し、適切な経営判断を行う必要があります。

データ活用を実現するためのツールとして「データウェアハウス( DWH )」が有名ですが、似たような言葉に「データベース」があり、両者の違いを正しく説明できる方は少ないのではないでしょうか。

本記事では、 DWH の基礎的な内容から、データベースとの違い、導入時のポイントなど、詳しくご紹介します。データ活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

データウェアハウス( DWH )とは?

DWH は『データの倉庫』の意味で、データの利活用のために、膨大なデータを保存しておくためのシステムです。

以前まで、データ管理は容易なことではなく、目的のデータを探すだけでも大変な労力が必要でした。さらに、古いデータは削除するなどのメンテナンスも発生しており、データ管理にとても多くの時間を費やしていたため、経営判断へのデータ活用は、ハードルが高いものとして避けられてきました。

しかし、 DWH を活用することでデータ収集を効率化でき、企業が保有する様々なデータを集積し、整理された状態で保管することが可能になりました。さらに、様々なデータが1箇所に蓄積されているため、必要なデータを DWH から即座に取得することができます。

企業が保有するデータ量が増加し、ビックデータ活用が求められる昨今のビジネスにおいて、 DWH は不可欠なツールと言えるでしょう。

データウェアハウスに関して理解を深めたい方は以下の記事をご覧ください。
データウェアハウス(DWH)とは?メリットや活用例まで一挙に紹介

DWH とデータベースの違い

DWH と似た言葉に「データベース」があります。どちらも大量のデータを整理・保管するという意味では共通していますが、厳密には異なるものです。

本章では、 DWH とデータベースの違いをご説明します。

利用目的

はじめに理解すべきポイントは、 DWH とデータベースの利用目的の違いです。

DWH は、様々なデータを蓄積・分析することで、データに基づいた適切な意思決定を行うことを目的としています。一方データベースは、 DWH のようにデータ活用までは想定しておらず、あくまでデータを使いやすい形に整理して保管することが目的となっています。

分析の容易さ

DWH はデータ分析を目的としたツールであるため、データ分析に最適化された形で設計されています。

例えば、異なるシステム間でデータをやり取りする場合、データベースでは莫大な処理時間を要してしまいますが、 DWH であれば短時間で効率的にデータ転送ができるため、業務に影響を与えることなくデータの処理を進めることができます。

ストレージ容量

一般的には、 DWH の方がデータベースよりも大きなストレージ容量を備えています。これは DWH が分析を目的としたツールであることに起因しており、すべてのデータを明細として保管しておくことで、効率的かつ正確なデータ活用を実現しています。

ストレージ容量が少ないデータベースでは、保管できるデータ量に限界があるため、明細データをすべて保管することはできません。そのため、データを一定のルールに基づいて集計し、サマリデータとして保管することが一般的です。

データソース

DWH は多数のデータソース(データの取得元)からデータを取得します。膨大かつ多様なデータを一元的に集約し、それらを整理して分析を行うことで、効率的なデータ活用を行うことができます。一方データベースの場合は、単一ソースからそのまま取得されたデータを扱うケースが多くなっています。

時系列

有効なデータ分析を進めるためには、各データの日時情報(時系列)も大切な要素になります。そのため、 DWH には、取得した様々なデータを時系列で保存する機能が搭載されています。一方データベースでは、データを時系列で整理することはできず、データベースに登録された順番にデータが並びます。

まとめ

最後に DWH とデータベースの違いを表でまとめておきます。

データウェアハウス( DWH ) データベース
利用目的 データ分析による意思決定 データの整理・保管
分析の容易さ 短時間で効率的に分析できる 分析処理に多くの時間を要する
ストレージ容量 大きい 小さい
データソース 複数ソースからデータを取得 単一ソースからデータを取得
時系列 時系列にデータが並ぶ 登録順にデータが並ぶ

DWH とデータベースは異なる特徴を持っているため、それぞれの違いを正しく理解し、自社に適したサービスを選択することが大切です。

DWH 導入時の5つのポイント

昨今、多くの会社が DWH を提供していますが、各サービスごとに特徴は異なります。

本章では、 DWH 導入時に意識すべき、5つのポイントをご紹介します。

搭載されている機能

まずは、検討中の DWH に搭載されている機能を確認しておきましょう。数ある DWH の中には、データ分析と同時に ETL の役割を果たすような多機能なサービスも存在します。

DWH で完結できる作業範囲が広ければ広いほど、データ活用の全体工程を効率化することができます。自社の予算と相談しつつ、高性能かつ多機能な DWH を選択するのがオススメです。

ETL に関しては、以下の記事が参考になります。
データの活用で生産性向上!「BIツール」と「DWH」や「ETL」との違いとは?

データの処理速度

DWH において、データの処理速度はとても大切な要素です。データ分析を短時間で完了させ、求めている結果をスピーディーに取得することで、迅速な意思決定が可能になります。膨大なデータを扱う場合でも処理速度が落ちないような、高性能な DWH を選びましょう。

サービスの使いやすさ

サービスの使いやすさは生産性に直結するため、容易に扱えるものを選択してください。サービスを使うために専門知識が必要な場合、限られた人材しか扱うことができずに、 DWH の導入効果が薄れてしまいます。

使用する上で専門知識が必要なく、かつ、直感的なインターフェースで操作できる、使いやすい DWH がオススメです。

システムの拡張性

DWH には、企業の意思決定に必要なあらゆるデータが格納されています。そして、保管するデータは時間の経過とともに増加し、かつ、多様化するため、このような変化に対して柔軟に対応できる拡張性が求められます。

オンプレミスの DWH は拡張性に乏しく、リソース増減や機能拡張をするために多額のコストや長い期間を要するため、クラウドサービスの利用がオススメです。

コストパフォーマンス

当然ながら、コストパフォーマンスは大切な要素です。いくら高性能なツールだとしても、経営を圧迫するほど高価な場合、最適なサービスとは言えません。自社の要件をあらかじめ明確にした上で、様々な DWH を比較検討し、コストパフォーマンスが高いものを選択してください。

DWH は BigQuery がオススメ

市場には様々な種類の DWH が存在しますが、その中でも、 Google Cloud に含まれている「 BigQuery 」がオススメです。以下、数あるサービスの中で BigQuery がオススメな理由をご紹介します。

3大パブリッククラウドを比較した記事から一部抜粋をします。詳しく知りたい方は以下の記事がオススメです。
クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS,Azure,GCPを比較しながら分析の手順も解説!

BigQueryに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。
超高速でデータ分析できる!専門知識なしで扱えるGoogle BigQueryがとにかくスゴイ!

多くの機能を兼ね備えている

BigQuery はデータを保管する DWH としての役割はもちろんのこと、他にも様々な機能を搭載しています。

BigQuery は ETL の領域も一部カバーしており、分析に必要なデータ加工を行うことができます。例えば、膨大な元データに対する検索のクエリ結果を BigQuery のテーブルとして出力することが可能です。

さらに Hadoop や Cloud Dataflow といったデータ処理エンジンと連携することができるため、複雑なデータ加工や、リアルタイムなデータストリーミング分析などを実現することが可能です。

Dataflowに関して理解を深めたい方は、以下の記事をご覧ください。
Google の ETL サービス「 Dataflow 」とは?概要、特徴、できること、料金体系まで徹底解説!

データの処理速度が速い

BigQuery の特徴の一つが高速なデータ処理です。通常の分析サービスの場合、 GB (ギガバイト)程度であれば問題なく分析できますが、 TB (テラバイト)規模になるとデータがなかなか返ってこないことが多いです。 BigQuery を使えば、さらにその上の PB (ペタバイト)規模のデータも高速で分析して、解を返すことができます。

なんと、約3 GB (ギガバイト)のデータ処理に要した時間は『1.2秒』という驚異のスピードです(※)。このように、圧倒的なデータ処理速度を誇るため、自社のデータがどんなに膨大になったとしても、ストレスなく分析を回していくことができます。

※参考記事:【トップゲート主催】StudyJam Google Cloud Platform 無料ハンズオンラボの体験レポート

データベースの専門知識がなくても扱える

BigQuery のような DWH のデータベースは、必ずチューニング作業が必要になります。そして、チューニングをするためには、データベースの専門知識が不可欠なため、スペシャリストを自社に置く必要があります。

しかし、 BigQuery の場合はデータベースの専門知識を必要としません。従来のデータベース概念とは異なり、今までデータベースでのクエリでは必須だったインデックスすら不要なため、サービスを運用するハードルが低く、扱いやすい点が大きなメリットと言えます。

データベースに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。
RDB(リレーショナルデータベース)とは?NoSQLデータベースとの違いを徹底解説

コストパフォーマンスが良い

BigQuery は、コストパフォーマンスが圧倒的に優れています。BigQuery のクエリ利用料金の目安は「 1TB (テラバイト)あたり500円程度」とリーズナブルな設定になっています。また、データ量を分析前に把握することができるため、処理に要する目安料金が事前にわかる点は、安心してサービスを利用できるポイントと言えます。

まとめ

本記事では、 DWH の基礎的な内容から、データベースとの違い、導入時のポイントなど、詳しくご紹介しました。データの活用が不可欠な昨今のビジネスにおいて、 DWH は欠かすことのできない重要なツールです。

DWH はデータベースと混同されやすいですが、両者はそれぞれ異なる特徴を持っています。企業の意思決定を支える効率的なデータ分析を行うためには、 DWH を使う必要がありますが、多種多様なサービスが存在するため、自社の要件を明確にした上で最適な DWH を選択してください。

DWH の導入においては多くのポイントがありますが、使いやすく拡張性の高いクラウドサービスを利用すると良いでしょう。せっかく導入するのであれば、クラウドサービスの中でも Google Cloud の BigQuery がオススメです。高速なデータ処理や高いコストパフォーマンスなど、嬉しいメリットがたくさん存在します。

そして、 BigQuery ( Google Cloud )を契約するのであれば、トップゲートがオススメです。トップゲート経由で契約することで

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など、様々なメリットを享受することができます。

本記事を参考にして、ぜひ BigQuery ( Google Cloud )の導入を検討してみてはいかがでしょうか。



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