データウェアハウス概念: 共通プロセス探索
具体的な例は以下のページで確認できます
データウェアハウスの目的は何か？
データウェアハウス（DWH）はデータ管理システムであり、複数のソースから得られる最新データと履歴データを、ビジネスで活用しやすい形で保存・整理します。大規模なデータ処理に対応し、長期的なトレンド分析を可能にする設計がされています。主な目的はデータの保存、統合、そしてインサイトやレポーティングの基盤を提供することです。
データウェアハウスはどのようなビジネスニーズを支援するか？
データウェアハウスは、BI（ビジネスインテリジェンス）、分析、レポーティング、データアプリケーション、機械学習（ML）の前処理、データ分析などに利用されます。
データウェアハウスの役割:
- POS、在庫管理、マーケティング・営業DBなどから収集した業務データを迅速かつ容易に分析可能にする
- 複数のソースを統合し、履歴トレンドを可視化
- 高度な分析やレポート機能により、統合データへのリアルタイムアクセスを提供
- 信頼できるシングルソースを提供し、分析結果への信頼を強化
- トランザクション DB と分析処理を分離し、双方の性能を改善
- データクレンジングと統合によるデータ品質・精度の確保
- データ命名規則、製品コード、通貨などの標準化による一貫性の担保
- セキュアで監査可能な保存・管理により、規制遵守を支援
コアデータウェアハウス概念
データウェアハウジングは、インサイトと意思決定に活用できるように企業データを整備・利用可能にするための一連のステップ、ツール、プロセスで構成されます。代表的なプロセスを紹介します。
データ保存（Data storage）
データを分析・レポートに使える形で 保持することが不可欠です。代表例は以下で説明します。
データベース: 構造化データを保存する集合体です。テキストや数値だけでなく、画像・動画なども含みます。データウェアハウスは BI や分析用に構造化されたリポジトリです。
データレイク: 生データをそのまま保管できる中央リポジトリです。非構造・半構造データ（画像、動画、音声、文書など）も処理可能です。MLや高度分析に必須です。
データレイクハウス: データレイクと DWH の利点を統合しています。クラウド上のデータレイクに直接 BI と ML を適用可能です。
さらにフェデレーション（複数ソースからのデータを仮想的に一元化して利用）も重要概念。大規模保存を不要にし、分析と統合を強化します。
データ統合・取り込み（Data integration and ingestion）
データ統合・取り込みとは、複数のソースからデータを収集し、データウェアハウスに格納するプロセスです。統合・取り込みの過程では、データが統一された形式で保存され、一貫性と品質が確保され、利用しやすくなります。企業は、先述のデータ統合手法であるフェデレーションを利用することで、物理的にデータを集約せずとも、複数のソースからのデータを統合ビューとして提供できます。
従来は ETL（extract, transform and load：抽出・変換・ロード） が主流でした。この方法では、データエンジニアが異なるソースからデータを抽出し、利用可能で信頼できるリソースに変換した上で、エンドユーザーが利用できるシステムにロードします。
しかし現在は ELT（extract, load and transform：抽出・ロード・変換） が新しい処理方式として注目されています。ELTでは、抽出したデータを変換せずに即座にロードし、その後必要に応じてリポジトリ上で変換します。ELTは構造化データと非構造化データを扱えるモダンなデータレイクアーキテクチャ（例：メダリオンアーキテクチャ）と相性が良く、より幅広いデータタイプを利用でき、価値あるインサイトの獲得につながります。
データ変換（Data transformation）
データ変換とは、異なるフォーマットのデータをデータウェアハウスにロード可能な形式に統一するプロセスです。通常、データは複数の異なるフォーマットを用いるソースから収集されるため、クレンジングや標準化が必要となります。
変換のステップには以下が含まれます:
- データクレンジング・フィルタリング: 不整合、エラー、欠損値、重複データを特定
- データ検証: データ型、フォーマット、正確性、一貫性、唯一性を確認し、誤った結果を防止
- フォーマット変換: 互換性を確保するための形式変更
データ提供（Data serving）
データ提供とは、ユーザーに対して分析・レポーティング・意思決定を支援するためにデータを配信するプロセスです。これにはクエリ、プロビジョニング、ストレージシステムからのデータ取得が含まれます。高速かつ効率的な配信を実現するため、ストレージやインデックスの最適化が必要です。また、セキュアな配信のためにアクセス制御・認証・権限管理が不可欠です。
データクエリ（Data querying）
データクエリとは、SQLなどの構造化問い合わせ言語を用いて、データベース内の特定データへアクセスし、抽出・操作するプロセスです。クエリはデータウェアハウジングの中心的な機能であり、ユーザーが大量のデータから意味のあるインサイトを引き出す手段となります。企業はクエリを用いてレポートやダッシュボード、可視化を作成し、機会の発見や業績モニタリング、データ駆動型意思決定を行います。DWHは大規模データに対して複雑なクエリを効率的に処理できるよう設計されています。
データ可視化（Data visualization）
データ可視化とは、データをグラフ、チャート、図表、地図、インフォグラフィック、データストーリー、レポート、ダッシュボードなどの視覚的形式で表示するプロセスです。人間の脳は数値よりも画像を迅速に処理できるため、可視化はデータ理解を容易にします。これによりビジネスユーザーはデータセットを比較し、パターンやトレンド、異常や外れ値を把握できます。可視化ツールにより、ユーザーはインサイトを発見し、結論を共有できます。
データウェアハウス性能最適化（Data warehouse performance optimization）
性能最適化とは、DWH内でのクエリ性能、処理、データ取得を改善するプロセスです。複雑なクエリを支援し、高パフォーマンスを維持し、迅速なインサイトを提供するための特定の手法が利用されます。特に大規模データの管理において重要です。
代表的な最適化手法:
- 高性能ストレージ、効率的なデータ圧縮、スケーラブルなインフラによるハードウェア最適化
- データ取得を高速化するインデックス戦略
- クエリ実行を高速化するマテリアライズドビュー
- データを分割するパーティショニング
- 効率的な SQL 記述
インテリジェントデータウェアハウスは、従来型データウェアハウスの進化形であり、最適化をさらに推し進めたものです。モダンなデータウェアハウスは、従来型アーキテクチャではなくオープンなデータレイクハウスアーキテクチャを活用し、知的かつ自動で最適化されるプラットフォームを備えています。AIによる最適化は、手作業による管理の負担を取り除き、データウェアハウスのプロセスを常に最適な状態に保ちます。
AI・機械学習統合（AI and ML integrations）
従来のDWHは履歴レポートやBI、クエリ用途に設計されており、AI/MLワークロードには対応していませんでした。しかし近年の進歩により、DWHにAI/MLを統合できるようになっています。インテリジェンデータウェアハウストは、AI/MLモデルへのアクセスを提供するだけでなく、クエリ支援、ダッシュボード生成、性能最適化まで AI を活用して自動化します。
データガバナンス（Data governance）
データガバナンスとは、組織のデータ資産をビジネス戦略に沿って管理するための原則・実践・ツール群です。データの可視性・品質・セキュリティ・コンプライアンスを確保する上で不可欠です。効果的なデータガバナンス戦略を導入することで、データ駆動型意思決定に必要なデータを容易に利用可能にしつつ、不正アクセスから保護し、規制遵守を実現できます。
データセキュリティ（Data security）
データは企業にとって貴重な資産であり、同時に非常に個人的かつ機微な情報でもあります。企業は自社や顧客のデータを保護するために、以下のような対策を講じる必要があります:
- アクセス制御と権限管理（ロールベース認証・多要素認証）による正規ユーザーのみのアクセス保証
- データ侵害時の保護や規制遵守のための暗号化
- データ損失防止（DLP）による監視と誤操作防止
- 定期的なセキュリティ監査
メタデータ管理（Metadata management）
メタデータとは「データに関するデータ」であり、出所・変換・構造・関係・利用状況などを示します。データの一貫性・品質・信頼性を確保する上で不可欠です。
メタデータ管理は、組織がメタデータを収集・カ タログ化・管理するためのツールとプロセスの集合です。効果的な管理システムはデータ品質を高め、ユーザーが必要なデータを容易に発見・抽出・理解できるようにします。また、データリネージュ（ライフサイクル追跡）やアクセス履歴の管理によって、セキュリティ向上にも寄与します。
データウェアハウジングの概念はどのようにビジネスインテリジェンスを支援するか
DWHの中心的な目的は、データを「価値を引き出せる形で保存」することです。BI（ビジネスインテリジェンス）は、企業データから大きな問いに答えを導くプロセスであり、DWH の最も重要な活用法の一つです。各概念は安全な保存と容易なアクセスを保証し、企業がデータ駆動の洞察と意思決定を実現できるようにします。最終的にこれらのプロセスとシステムは、企業のイノベーション・成長・成功を支える基盤となります。
Databricks におけるモダンデータウェアハウジング
Databricks はインテリジェントデータウェアハウス 「Databricks SQL」 を提供しています。これはデータの特性を理解する Data Intelligence Engineにより構築され、技術者・ビジネスユーザー双方に分析を民主化します。自動最適化機能を備え、最高水準のコスト効率と性能を提供します。さらに データインテリジェントプラットフォームの一部として、レイクハウスアーキテクチャのシンプルさ、統合ガバナンス、オープン性の恩恵を受けられます。