データマートとは？特徴や注意点、設計時のポイントまで一挙にご紹介！

昨今、データ活用の重要性が強く叫ばれており、企業は自社が保有するデータを収集・分析し、経営戦略や意思決定へ反映する必要性に迫られています。そして、データ活用を推進するうえでは、データマートが有力な IT ツールの一つになります。

本記事では、データマートとは何かという基礎知識や利用する際の注意点、設計時のポイントなど、あらゆる観点から一挙にご紹介します。自社でデータ活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

データマートとは？

まずは、データマートの概要について理解しておきましょう。

データマートという言葉は「 Data （データ）」と「 Mart （小売店）」という 2 つの英単語から形成されており、データウェアハウス（ DWH ）から特定の目的でデータを抽出・保管するための IT ツールを意味します。そのため、データマートは小規模な DWH だとイメージするのが理解しやすいでしょう。

データマートに保管されるデータは、特定の目的を持って DWH から抽出されるため、一貫性のある情報が蓄積される点が大きな特徴です。また、必要なデータのみに絞って保存することから、データ量を節約することが可能であり、高速かつ効率的なデータ処理にも繋がります。

このように、データマートは企業のデータ活用を推進できる便利なツールとなっています。データ分析の重要性が高まっている現代において、データマートは必要不可欠なものであると言えるでしょう。

データマートの種類

一口にデータマートとは言っても、その種類は多岐にわたります。本章では、データマートの代表的な種類について解説します。

従属型データマート

従属型データマートは、データマートの一種であり、通常、データウェアハウス（ DWH ）から必要なデータのみを抽出して構築されます。このタイプのデータマートは、DWH と密接な関係にあり、DWH での変更がデータマートに影響を与える特徴があります。つまり、DWH で行われた変更は、従属型データマートに自動的に反映されます。

独立型データマート

独立型データマートは、前述した従属型データマートと対極的な位置付けにあるデータマートです。データマートを構築する際には、親となるデータウェアハウス（ DWH ）に接続してデータを抽出しますが、その後は DWH への追従を切り、データマートのみが独立して存在する形になります。そのため、 DWH の影響を受けずに運用することが可能であり、アドホック分析のような即座に評価を行いたいシーンで有効活用できます。

ハイブリッド型データマート

ハイブリッド型データマートは、前述した従属型・独立型の 2 つのデータマートの特徴を併せ持ったデータマートです。データウェアハウス（ DWH ）内のデータと外部システムから取得したデータをどちらも扱えるため、柔軟かつ高度なデータ分析を実現できます。ただし、親となる DWH の影響を受けやすく、外部データも都度アップデートする必要があるなど、従属型・独立型のデメリットも有している点には注意が必要です。

データマートとデータレイク・データウェアハウス（ DWH ）との違い

データマートと混同しやすい言葉として、データレイクやデータウェアハウス（ DWH ）などが挙げられますが、これらは明確に異なるものとして区別されています。本章では、データマートとデータレイク・ DWH との違いをそれぞれ解説します。

データマートとデータレイクとの違い

データレイクとは、構造化データや半構造化データを格納する集中型リポジトリ（データの保管場所）あり、音声や動画など、様々な種類のデータを形式を変えずに蓄積することが可能です。社内に点在する多種多様なデータを一元的に格納できるため、ビッグデータの置き場所としてデータレイクが活用されることも珍しくありません。このように、特定の目的に合致するデータのみを整理された状態で保管するデータマートと比較すれば、データレイクはまったく異なるツールであることをご理解いただけると思います。

データマートとデータウェアハウス（ DWH ）との違い

データウェアハウス（ DWH ）とは、膨大なデータを保管し、効率的に活用するためのリポジトリであり、日本語では「データの倉庫」と呼ばれています。大規模データを保管する点はデータレイクと共通していますが、 DWH の大きな特徴は保存されているデータが綺麗な状態に整理されていることです。

そして、 DWH に格納されているデータの中から、特定の目的を持って抽出されたものがデータマートに保管されます。つまり、 DWH はデータマートの元になる情報が格納されている場所であり、両者は明確に異なるものだと言えるでしょう。

ここで、データレイク・ DWH ・データマートの関係性についてまとめておきます。以下の図は、データの収集・蓄積・活用のプロセスにおいて、前述した 3 つのツールがどのように使われるのかを図解したものです。

はじめに、収集されたデータはデータレイクへ格納され、そのままの状態で保管されます。次に、構造化データとして DWH で整理された後、データ活用に必要な情報のみを抽出し、データマートを構築します。そして、実際にデータ活用を行う際には、データマートに保存されているデータをもとに分析作業や機械学習などを実施します。

このように、データマートとデータレイク・ DWH は互いに異なる役割を持っており、それぞれが密接に関係しています。データ活用の基礎知識として、それぞれの関係性を理解しておいてください。

データマートの特徴

本章では、データマートの代表的な特徴について解説します。どのような特徴を持っているのか、内容を正しく理解しておきましょう。

時間をかけずに構築できる

多くの場合、データマートは既存のデータウェアハウス（ DWH ）上に構築されることが一般的です。そのため、データマートを作るために新しいサービスを導入する必要はなく、時間をかけずに構築できる点が大きな特徴となっています。その結果、データマートを活用することでデータ分析までのリードタイムを短縮化でき、生産性の向上や迅速な意思決定に繋がります。

高速なデータ分析ができる

前述した通り、データマートはデータウェアハウス（ DWH ）から特定の目的に合致するデータのみを抽出して構築されます。そのため、 DWH と比較して取り扱うデータ量が小さく、高速なデータ分析が可能になります。すぐに分析結果が欲しい場合には、データマートが有効な選択肢になると言えるでしょう。

特定領域のデータ分析がしやすい

特定領域のデータ分析がしやすい点もデータマートの大きな特徴の一つです。データマートには経理部門の財務データや営業部門の売上データ、マーケティング部門の顧客データなど、特定領域における一貫性のある情報が格納されているため、これらを活用すれば各部署が効率的にデータ分析を進めることができます。その結果、会社全体でデータの民主化を推進でき、データドリブンな経営基盤の構築に繋がります。

想定されるデータマートの利用シーンと活用方法

ここまで、データマートについて詳しく解説してきましたが、具体的にどのようなシーンで使われることが多いのでしょうか？本章では、想定されるデータマートの利用シーンと活用方法を解説します。

マーケティング部門のキャンペーン分析

マーケティング部門では、各種キャンペーンの効果測定を行い、ターゲット顧客の行動を分析するために大量のデータを扱っています。例えば、 Web 広告のクリック数やメール開封率、商品の購入履歴などが該当します。

データマートを活用すれば、これらのデータを一元的に管理し、迅速に分析を行うことが可能なため、キャンペーンの効果をリアルタイムで評価できるようになります。これにより、マーケティング担当者は状況に応じて戦略を修正することができ、結果としてマーケティングの精度向上や自社のビジネス成長に繋がります。

営業のパフォーマンス追跡

営業部門では、個々の営業担当者のパフォーマンスを追跡し、全体の売上目標達成に向けた戦略を立てる必要があります。扱うデータの一例としては、顧客との接触履歴や受注件数、案件作成数などが挙げられます。

データマートは、上記のようなデータを営業担当者ごとに集約できるため、個人のパフォーマンスをわかりやすく見える化することが可能です。また、管理者が担当者別の強み・弱みを把握し、適切なトレーニングやアドバイスを提供すれば、組織全体のスキルの底上げに繋がります。

製品管理と在庫の最適化

製造業や小売業などの業種においては、製品の在庫管理がビジネス成功に直結する重要な要素になります。万が一、在庫過剰や在庫不足に陥った場合、コスト増加や販売機会喪失に繋がるため、在庫管理は決して無視できないポイントだと言えるでしょう。

データマートを活用することで、製品の販売データや在庫データ、サプライチェーンデータなどを統合し、一元的に管理できます。そして、これらのデータを機械学習を用いた需要予測モデルなどで分析すれば、客観的なデータに基づいた最適な在庫レベルを把握でき、在庫管理の最適化に役立てることが可能です。

データマートを利用する際の注意点

データマートはとても便利なツールですが、利用時に意識すべき重要なポイントがいくつか存在します。本章では、データマートを利用する際の注意点について解説します。

利用目的を事前に決める必要がある

データマートを利用する際には、はじめに利用目的を明確化することが大切です。データマートには、データ分析に必要な情報のみを格納することが一般的ですが、そもそもデータ分析の中身や目的が決まっていない場合、データの取捨選択を行うことは難しいと言えます。そのため、データマートを利用する前に「どのような用途に使うためのデータを格納するのか」を決めて、目的を明確化してから構築作業を進めてください。

データウェアハウスと比較して容量が小さい

データマートは、データウェアハウス（ DWH ）と比較して扱うデータ量が小さく、高速なデータ分析を実現できる点が特徴の一つだと前述しました。しかし、言い換えれば DWH よりも格納できるデータ容量が少なくなるため、膨大なデータを格納したい場合にはデータマートは不向きだと言えます。データマートを効率的に運用するためには、分析作業に求められる必要最低限のデータに絞り、使わない情報を排除することが重要なポイントになります。

データマートを設計する際のポイント

本章では、データマートを設計する際のポイントについて解説します。どのような点を意識すればよいのか、具体的な内容を見ていきましょう。

拡張性

データマートを設計する際には、拡張性が重要なポイントの一つになります。データ分析はあらゆる角度から繰り返し分析作業を行うため、状況に合わせて新たなデータを取り込むことも珍しくありません。

しかし、拡張性が低いデータマートの場合、容量が足りずにデータを追加できない可能性もあります。そのため、効率的にデータ分析を行うためには、データマートの設計段階から拡張性に気を配り、柔軟にスケーリング（使用リソースを増減すること）できる仕組みを整備しておくとよいでしょう。

監視体制

データ分析の精度はデータの品質に依存するため、データマートが適正に運用されているか否かを確認するための監視体制も大切です。例えば、欠損データや目的から外れたデータなどがデートマート内に存在しないか、自動的にチェックするための仕組みを検討してください。

また、取り込むデータ量が増加するにつれて、データマートの容量が逼迫してしまうリスクがあります。そのため、残容量が一定の閾値を超えたらアラートを送るなど、稼働を止めないための監視体制を整備することも忘れてはいけません。

バックアップ環境

データマートには、自社が保有する様々な機密データが格納されています。そして、万が一それらのデータが消失した場合、データ分析を行うことは困難になり、自社の情報資産が消えてしまうリスクもあります。

そのため、データマートを設計する際には、必ずバックアップを取得してください。バックアップを取得しておけば、仮にデータが消えた場合にも復元できるため、安心してデータ分析を進めることが可能になります。

代表的なデータマート

最後に、代表的なデータマートを 3 つご紹介します。なお、データマートはデータウェアハウス（ DWH ）上に構築することが一般的であるため、ここではデータマートとして利用できる DWH サービスを中心に取り上げています。

BigQuery （ Google Cloud ）

BigQuery は Google が提供するフルマネージド型データウェアハウス（ DWH ）サービスであり、ペタバイト級の大規模データの高速処理や複雑なクエリを柔軟に実行できます。また、 BigQuery に保存されているデータからデータマートを構築することも可能であり、 Web ブラウザベースのインターフェースがわかりやすく、サーバー管理が不要な点も BigQuery の大きな特徴となっています。

これにより、ユーザーはコストを抑えながらデータ分析基盤を構築でき、的確な意思決定や競争力の向上が期待できます。このように、 BigQuery は規模を問わずあらゆる企業に適した、高速・スケーラブル・使いやすく低コストなデータ分析ソリューションとなっています。

Redshift （ Amazon Web Services ）

Redshift は Amazon 社のデータウェアハウス（ DWH ）サービスであり、 BigQuery と同様にクラウドで提供されています。 SQL ベースのインターフェースを採用しており、 BI ツールをはじめとしたデータ分析ツールとも容易に統合できる点が特徴の一つです。

また、膨大なデータを構造化して、短い時間でそれらを処理できるため、迅速なデータ分析の実現に繋がります。そのほかにも、機械学習による高度なデータ分析や高いスケーラビリティ、多彩なセキュリティ機能などを有しており、データマートとして利用するにはおすすめのサービスとなっています。

Synapse （ Microsoft Azure ）

Synapse は Microsoft 社が提供するクラウド型のデータウェアハウス（ DWH ）サービスであり、ビッグデータ解析にも対応している分析プラットフォームです。元々は Azure SQL Data Warehouse として提供されていましたが、 DWH やデータ統合、ビッグデータ分析などの機能が一つに統合され、オールインワンの製品としてリニューアルしました。

Synapse はコンピューティングリソースをオンデマンドでスケールアウト・スケールインできるため、データ量やクエリ負荷に応じて柔軟にリソースを調整することが可能です。また、多彩なデータソースからのデータ取り込みをサポートしており、あらゆるシーンにおいて高性能なデータマートとして活用できるソリューションとなっています。

まとめ

本記事では、データマートとは何かという基礎知識や利用する際の注意点、設計時のポイントなど、あらゆる観点から一挙にご紹介しました。

企業がデータマートを活用することで、マーケティング部門のキャンペーン分析や在庫管理の最適化など、様々なビジネスシーンで役立ちます。この記事を読み返して、データマートの特徴や利用時の注意点など、重要なポイントを理解しておきましょう。

本記事を参考にして、データマートの活用を検討してみてはいかがでしょうか？