業務システムと情報活用の進展
近年、企業の業務データは急激に増加しており、それに伴って情報活用の重要性が高まっています。従来の基幹系システムでは処理しきれない膨大なデータを、いかに効率よく収集・蓄積・分析・可視化するかが経営判断の質を左右します。特に、BIツール（Business Intelligenceツール）はその中核を担う存在として注目されています。
BIツールの進化の歴史
BIツールは1990年代から存在しており、当初はIT部門が作成した定型レポートを配布する用途に限られていました。しかし近年はセルフサービス型BIツールの登場により、現場部門が自らデータ分析を行えるよう進化を遂げています。また、クラウド環境の整備によって導入・運用のハードルも下がり、あらゆる企業での活用が進んでいます。
情報活用を目的とした「DWH（データウェアハウス）」
DWH（Data Warehouse）は、業務システムから抽出された膨大なデータを蓄積・整理し、分析しやすい形で保管するシステムです。データの一元化や検索性の向上、時系列データの保持に優れており、BIツールとの相性が非常によいのが特徴です。
DWHの種類と比較
DWHにはクラウド型やオンプレミス型などの導入形態があり、コスト・運用性・パフォーマンスに違いがあります。例えば、クラウド型はスケーラビリティに優れ、初期費用も抑えられます。一方、オンプレ型は自社環境での運用が可能で、セキュリティ要件の厳しい業界に適しています。
| 比較項目 | クラウド型DWH | オンプレミス型DWH |
|---|---|---|
| 初期費用 | 低い | 高い |
| 拡張性 | 高い | 低め |
| 保守性 | ベンダー依存 | 自社管理 |
以下の記事では、BIツールとDWHの違いを図でわかりやすく解説しています。
分析するデータを抽出する「ETL」
ETLとは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（書き込み）の略であり、DWHやBIツールで分析に適した形にデータを整える処理工程を指します。業務システムから必要なデータを抽出し、フォーマットを統一・整形してDWHへ書き込みます。
ETLの役割と活用事例
ETLは、以下の３つの処理ステップから構成されており、データを分析しやすい形に整える重要な役割を担います。
- ●抽出（Extract）：業務システムや外部データベースなどから、必要なデータを取得します。
- ●変換（Transform）：取得したデータのフォーマットを整え、分析に適した形式へ変換します。
- ●書き込み（Load）：変換されたデータをDWH（データウェアハウス）に格納します。
例えば、小売業ではETLを活用して以下のようなデータ処理を行っています。
- 1．各店舗のPOSデータや在庫情報、顧客の購買履歴などをETLで集約・変換し、DWHに蓄積します。
- 2．週ごとに店舗別の売上データを収集し、商品カテゴリ別や時間帯別に分類してDWHへ格納します。
- 3．BIツールを活用してデータを可視化することで、売れ筋商品の傾向や季節ごとの需要変動を把握し、販促戦略や仕入計画に反映します。
ETLの機能やメリットなどについて知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
BI・DWH・ETLの違いと連携イメージ
BIツール、DWH、ETLはそれぞれ役割が異なり、連携することで最大限の効果を発揮します。
| 役割 | ツール | 機能 |
|---|---|---|
| データ収集・整形 | ETL | 抽出、変換、DWHへの書き込み |
| データ蓄積 | DWH | 分析用データの一元管理、時系列管理 |
| データ分析・可視化 | BIツール | ダッシュボードやレポートでの可視化 |
BIツールの処理ステップ
BIツールは、DWHに蓄積されたデータを活用して、次のような処理を行います。
- １．DWHから分析対象のデータを取得
- ２．指定条件でフィルタ・集計
- ３．グラフや表形式で可視化
- ４．インサイトをレポートやダッシュボードで共有
BIツールは単にデータを表示するだけでなく、ユーザーが自ら探索・分析を行える「セルフサービス型の分析基盤」として機能します。
近年では、BIツールの一部の機能としてDWHやETLのサービスを提供しているBIツールも登場しています。以下の記事では主要なBIツールを比較しているので、製品選定にお役立てください。
DWH・ETL・BIツールの組み合わせ活用法とは
それぞれのツールを連携させることで、以下のような効果的な活用が可能になります。
- ●DWH×ETL：ETLが変換したデータをDWHに効率よく蓄積。
- ●ETL×BIツール：リアルタイムETLにより最新データをBIに反映。
- ●DWH×BIツール：BIツールがDWHの大規模データを可視化。
このように三者を組み合わせることで、「業務データの処理」→「蓄積」→「可視化・分析」といったデータ活用の流れが確立されます。
BI・DWH・ETLを連携させ、真の情報活用を実現しよう
データの蓄積・整形・分析という一連の処理を円滑に行うには、ETL・DWH・BIツールを戦略的に連携させることが鍵です。情報をリアルタイムに可視化し、意思決定のスピードと精度を高めるBIツールを活用し、競争力あるデータ活用体制を築きましょう。
