DWH(データウェアハウス)比較おすすめ11選

DWHとは「Data Ware House」の略で、直訳すると「データの倉庫」の意味を指します。企業のさまざまな部門やシステムで利用されている膨大なデータを整理し、時系列に蓄積・保管するシステムです。DWHに集められたデータはBIツールなどで分析することで経営に関わる意思決定や業務改善に活用されます。

関連記事：DWHとは？必要性や導入するメリット、主な活用シーンを解説｜ミツモア

DWHとデータベースの違い

DWHはデータベース(Database)の1つです。DWHは統合したデータを効率よく取り出し、分析するために特化したシステムです。データベースの場合、異なるシステム間でデータ転送して分析する場合、大きな不可となり、処理に大幅な時間を要しますので分析には適していません。またデータのストレージ容量もデータベースと比較すると大容量なので、過去のデータを長期にわたり蓄積することが可能です。

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データレイクやデータマートとの違い

• データレイク

データレイクとは、データの形式問わず蓄積するシステムです。DWHはルール化したデータを統合し蓄積するのに対して、データレイクは仕様問わずデータを格納します。

• データマート

データマートは、DWHで統合されているデータを一定条件で取り出したデータを蓄積しているシステムとなります。DWHの一部にデータマートがあります。

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データベースやデータレイクなど同類サービスが存在します。ここでは、DWH(データウェアハウス)を定義する3つの基本機能について解説します。

1. 大量データを一つに統合する

様々なシステムから利用されている情報はシステムごとに異なり、統一されていません。フォーマットや形式がバラバラな情報をそのまま格納するのではなく、仕様やルールに基づいたデータとして置き換えられ、格納していきます。

2. 時系列にデータを保存する

統合されたデータは時系列順に保存されていきます。最新データだけでなく過去の履歴もそのまま蓄積されるます。DWHに保存されたデータは原則的に削除はしません。

3. 分析に必要なデータを抽出する

目的に応じて分析に必要なデータを抽出するまでが、DWHの基本的な役割です。データ分析に関しては、外部のBIツールなどと連携して分析するのが一般的です。製品によっては分析機能までを搭載している製品がありますので、データ収集から分析までをワンストップで行えます。

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分散したデータを効率よく収集できる

各部署で保管されているデータが必要な場合、DWHを導入していなければそれぞれの部署から都度データを収集しなくてはならず、時間と手間が掛かってしまいます。また全てのデータを同じ場所に保管していたとしても「サブジェクト」ごとに整理されていなければ必要なデータにたどり着くのは困難でしょう。

「サブジェクト」とは、データの主題及びテーマのことです。DWHではデータをシステムごとに分類するのではなく、例えば「売上」や「顧客」というサブジェクトごとに分類し、保管するのでデータを横断することができ、必要なデータの収集や検索が容易になります。

またDWHは様々なシステムやアプリケーションから情報を集めるので、集めたデータの内容や形式はバラバラです。そのままではデータの重複が生じ、正しくデータを収集できません。DWHはこういった問題を防ぐために重複の削除や表現の統一を行い統合することで、データ収集の効率を高めます。

変更前のデータも保存されるのでリカバリーが容易

DWHはデータを上書きせず、時系列に沿って保存します。情報を更新した際にも更新前の情報は消えません。そのため、更新した情報が間違っていた際に変更前のデータを呼び出してリカバリーが可能です。

他にも、ある顧客に対して最新の購入情報だけでなく過去の履歴も参照したい場合に、時系列に沿って保存されているとすぐに検索ができます。履歴から遡ってのデータ分析が可能なので、より効果的なアプローチが可能となるでしょう。

長期データの保存・分析ができ意思決定に役立つ

経営戦略の構築や改善方法を探るには、過去に遡ってあらゆるデータを分析する必要があります。直近のデータしか無いのでは、十分な分析はできません。

DWHは過去のデータを消さず、長期間にわたり全て保存しています。そのため、必要な情報を必要なだけ取り出すのに役立ちます。DWHに蓄積された膨大なデータを分析すれば、経営改善のヒントに繋がるでしょう。

ミツモアの「ソフトウェア診断」において、リクエスト数が多いDWH(データウエアハウス)5選を紹介します。集計は2021年7月～2022年6月の期間を対象にしています。

Amazon Redshift(アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社)

「Amazon Redshift」はAWS(Amazon Web Services)が提供するクラウド型のDWHです。従量課金制なので、利用した分だけ費用が発生するのでスモールスタートで開始したいなど、無駄のない効率的な運用ができるでしょう。

BigQuery(Google合同会社)

「BigQuery」はGoogle Cloudシリーズが提供するクラウド型のDWHです。BigQueryはビッグデータを高速で処理することを得意としています。基本的なSQLの知識があればすぐ利用できるので、90日間(300ドル分)無料サービスを活用して試してみましょう。

AnalyticMart(三菱電機インフォメーションネットワーク株式会社)

「AnalyticMart」は三菱電機グループが提供するDWHです。三菱電機のデータ分析プラットフォーム「DIAPRISM」の高性能データベースエンジンにより、素早い検索を実現しました。独自のBIツール「DIAOLAP for Microsoft Excel」連携することにより、ワンストップで分析までが可能になります。

SOFIT Super REALISM(日本ソフト開発株式会社)

「SOFIT Super REALISM」はアプライアンスサーバ型、クラウド型の2種類で利用ができます。特許技術を活した世界有数の処理速度を実現し、分析に必要なデータを抽出します。プログラミング知識がない方でも利用できるような設計をしているので、数時間の研修で利用開始することができます。

YDC SONAR(株式会社ワイ・ディ・シー)

「YDC SONAR」は製造業向けに開発されているパッケージ型のDWHです。データ収集するだけでなく分析までを行いレポート作成までを行ってくれます。SONAR研究会や導入支援サポート、育成トレーニングなどサポート体制が充実しています。無料トライル期間中も専任の担当者が対応してくれるので、初めてで不安な方も利用できるでしょう。

まずは「一般的に人気の製品から検討を進めたい」という方はぜひ参考にしてみてください。

DWHの主要製品を比較いたしました（表は横にスクロールできます）。

製品名

ロゴ

初期費用

月額費用

無料トライアル

提供形態

データ拡張性

プログラミング知識

利用目的(想定利用者)

BI(分析)機能

外部ツール(API)連携

導入実績

サポート/支援体制

SOFIT Super REALISM

要問合せ

要問合せ

5日間

クラウドアプライアンス

○

不要

－

－

－

－

－

Amazon Redshift

0円

従量課金制

2カ月間 (～750時間/月)

クラウド

○

－

－

－

○

－

○

AnalyticMart

要問合せ

要問合せ

－

クラウド オンプレミス

○

－

－

○

○

－

－

YDC SONAR

要問合せ

要問合せ

90日間

オンプレミス(パッケージ)

－

不要

製造業

○

－

－

○

BigQuery

0円

従量課金制

90日間(～300ドル)

クラウド

○

不要

－

－

○

－

－

b→dash

要問合せ

要問合せ

デモ画面

クラウド

－

不要

マーケティング

○

○

600社以上

－

Treasure Data CDP

要問合せ

要問合せ

－

クラウド

○

－

マーケティング

○

○

450社以上

○

Azure Data Lake

0円

従量課金制

30日間

クラウド

○

－

－

○

○

－

○

Smart DWH

要問合せ

従量課金制

－

クラウド

○

－

－

－

○

－

○

※ミツモア調べ(2022年8月時点)

※公式サイトに情報記載がない場合「－」としています

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導入形態を確認する

DWHの導入形態は大きく分けてオンプレミス型とクラウド型があります。オンプレミス型が主体でしたが、近年では導入の容易さからクラウド型に製品が増えています。

• クラウド型

クラウド型はインターネット上のサーバーを通じてDWHを使用します。自社サーバーに負担がかからず、導入までの時間も掛かりません。機能や容量の拡張も容易なので、小規模から始めたい企業に最適です。

月ごとに料金を支払う従量課金制となり、月々数千円～数万円で始められます。利用人数やオプションによって料金は大きく変わるので、自社にとって必要な機能を確認して利用しましょう。

• オンプレミス型

オンプレミス型は自社のサーバーへシステムをインストールして使用します。自社内で管理が完結するので、セキュリティの高い導入形態と言えるでしょう。料金面では初年度に初期費用が発生し、2年目からは保守費用として初年度の20％程度の料金が掛かることが多いでしょう。

サーバー台数やCPU数などから料金が決まるため一概には言えませんがおよそ初期費用で数百万円～、規模によっては数億円となることもあります。

製品によっては、アプライアンスサーバ型もあります。サーバー機器(ハード)と機能がセットになっていますので、セキュリティ面においても安心して利用できるでしょう。ただし、費用面は高額になる傾向にありますので、予算と比較しながら検討してみてください。

データ容量が拡張できるか

DWHは原則的にデータを削除しません。必然的に保存されるデータの量は増え続けるので、容量には十分に余裕を持たせる必要があります。導入時は余裕があっても、使い続けるうちにデータが一杯になることも想定されるため、後から拡張できるかは重視したいポイントです。

また拡張のしやすさも製品によって様々で、システム改修が必要となる場合もあるので、事前に確認しましょう。クラウド型であれば、重要課金制であったり、プラン変更をするだけで拡張できる製品も多いので、スムーズに拡張ができます。

操作がしやすいか

社内のさまざまな人が扱うケースもあるので、プログラミング知識がなくても利用できる製品もありますが、操作しやすさも確認しておきたいポイントです。

また膨大なデータを保有、抽出するので処理スピードは大切な機能の1つです。データ読込速度や処理時の反応速度を確認しましょう。使い慣れたツール、例えばExcelと同じインターフェースを備えた製品などもあるので、無料トライアルやデモを用意している製品も多いので、積極的に試して利用してみましょう。

関連記事：無料トライアル版のあるDHW3選。導入のメリットや選び方を解説|ミツモア

BIツール機能が搭載されているか

BIツールとは「Business Intelligence」の略でデータからビジネスに必要な情報を抜き出し、分析した上で意思決定に役立てるツールです。DWHにBIツール機能が組み込まれている製品もありますが、分析したい機能がない場合には外部ツールとの連携が必要です。

他にも業種によっては生産管理や顧客管理など、特定のシステムとの連携が必要な場合もあるでしょう。連携させたいBIツールやアプリケーションとの互換性があるかどうかも、確認しましょう。

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関連記事：BIツールとは？用途や役割・機能！活用事例を交えて分かりやすく解説！｜ミツモア

DWH(データウェアハウス)は製品によって特徴や機能もさまざま。「どの製品を選べばいいかわからない・・・」といった方も多いのではないでしょうか。

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