基幹システム

BIツールとDWHの違いを分かりやすく解説

企業に散在する膨大なデータを整理して蓄積し、分析して経営の意思決定に役立てるために有効とされるのがBIツールとDWH（データウェアハウス）です。この二つにはどのような違いがあり、それぞれどのような役割を担っているのでしょうか。企業が持つ重要な資源である情報を可視化し、一元管理し、迅速に分析するための重要なツールBIツールとDWHについて、その概要、構築、運用、そしてデータレイクやデータマートとの関係性などを含めて解説します。具体的なユースケースも紹介することで、理解を深めていきましょう。

BIツールとは

BIツールとは、企業の業務の中で蓄積されていく膨大なデータを収集・分析し、経営上の意思決定に役立てるためのツールです。近年ではクラウド対応のBIツールも増えており、SaaS型で提供されるサービスも多くなっています。これにより、より柔軟なデータ活用が可能となっています。

BIツールを用いれば、専門的な知識がなくても、売上データ・在庫データ・顧客データ・営業データなどの情報を分析し、可視化できます。この結果、経営管理の効率化、迅速な意思決定、売上予測のシミュレーションなどに役立ちます。BIツールの選定にあたっては、データの規模、分析の目的、必要な機能、そして予算などを考慮する必要があります。

DWHとは

DWHは「データウェアハウス（Data Warehouse）」の略で、ウェアハウスは倉庫という意味です。データウェアハウスとは企業のさまざまな業務の中で発生した大量の情報を時系列とサブジェクト（内容）別に整理して保管する管理システム、データベースのことを指します。DWHは企業におけるデータの基盤となる重要な要素であり、その構築と運用はBI戦略の成功を左右します。

基幹系システムでは通常、過去のデータは長期間蓄積されることはなく、一定期間経過後に削除されることが多いです。しかしDWHでは過去の蓄積されたデータと現在のデータを比較して分析することを目的として、データの削除や更新を行うことなく保持し続けます。したがって、そのデータ量は非常に巨大なものとなり、それを処理できるよう専用のデータベースシステムやクラウドストレージが利用されます。DWHを有効活用すれば、例えば小売店の売上データから、特定の天候・気温の特定の時間帯に特定の商品の売上が向上するといった分析結果が得られるようになり、データに基づいた販売戦略を立てられます。DWHに保存されるデータは、企業の主要な業務データを網羅しており、その分析結果から得られる洞察は、経営戦略の立案、新製品開発、顧客満足度の向上など、多岐にわたる分野で活用できます。

BIとDWHの違い

DWHとBIは社内のさまざまなデータを活用するという点では共通していますが、それぞれ活用する範囲と機能が異なります。DWHの役割は、社内の複数のシステムからデータを抽出し、一元管理できるように最適な形式で変換・統合・蓄積することにあります。BIツールの役割は、DWHに蓄積されたデータを取り出して分析し、グラフなどに加工して可視化することにあります。

DWHはデータの保管場所、BIツールはデータを分析・可視化するツールであり、両者は密接に連携して機能します。BIツールの中には、DWH機能を内包しているものもあり、これらのツールを適切に組み合わせることで、より効果的なデータ活用が可能になります。

併せて理解したい！ BIとDWHの活用に重要なETLとは

DWHを利用してBIを実現するには、ETLツールが重要な役割を果たします。ETLは「Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き出し）」を略したものです。つまり、ETLはDWHに蓄積するためのデータを複数のシステムから抽出し、DWHで利用できる形式に変換し、DWHに書き込むための役割を担います。ETLを用いれば、企業内の各システムから効率的にデータを収集し、DWHに蓄積できます。近年では、データレイクからDWHへのデータ転送にもETLが活用されています。

ETLツールは、データの品質を確保し、DWHの効率的な運用を支える基盤となります。

データレイクとデータマート

近年、データレイクという概念が注目されています。データレイクとは、あらゆる形式のデータをそのままの状態で保存できる巨大なデータ貯蔵庫です。DWHは構造化データを保存するのに対し、データレイクは非構造化データ（画像、音声、テキストなど）も保存できます。データレイクから必要なデータを抽出し、加工してDWHにロードすることで、より多様なデータ分析が可能になります。

また、特定の部門や業務に特化した小規模なDWHをデータマートと呼びます。データマートはDWHから必要なデータだけを抽出して作成されるため、検索や分析の速度が向上します。

各業種でのユースケース

ユースケース1：小売業における売上分析

小売業では、BIツールとDWHを活用することで、POSデータ、顧客データ、在庫データなどを統合的に分析し、売上向上につなげられます。例えば、特定の商品の売上推移、顧客の購買傾向、売れ筋商品の在庫状況などをリアルタイムで把握することで、タイムリーな販売戦略の立案・実行が可能になります。

ユースケース2：製造業における生産管理

製造業では、BIツールとDWHを活用することで、生産ラインの稼働状況、不良品発生率、生産コストなどを分析し、生産効率の向上に役立ちます。例えば、不良品発生の要因分析や、生産工程のボトルネック特定などを通じて、生産プロセスを最適化できます。

ユースケース3：金融業におけるリスク管理

金融業では、BIツールとDWHを活用することで、顧客の取引履歴、信用情報、市場データなどを分析し、リスク管理に役立ちます。例えば、不正取引の検知、顧客の信用リスク評価などを通じて、健全な経営を維持できます。

今後の展望

AI技術を活用したデータ分析がさらに普及が進むと予想されています。BIツールにもAI機能が搭載され、より高度な分析が可能となり、また、データレイクの活用も進み、より多様なデータソースからの分析も可能になるでしょう。企業には、これらの技術を活用することで、新たなビジネスチャンスを創出していくことが期待されます。

まとめ

BIツールとDWHは活用する範囲と役割が異なります。BIツールはデータを分析・可視化するツール、DWHはデータを蓄積・管理する場所です。また、BIを実現するためにはETLも欠かせません。近年ではビッグデータの活用がビジネスチャンスを広げるといわれ、BIはその一環としても注目されています。企業規模に関わらず、BIツールやDWHはデータ活用のための重要なツールとなってきています。企業内に潜在する資源であり、財産ともいえるデータを有効活用する方法として、BIツールやDWHの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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