データウェアハウスとは、会社のさまざまなデータを集め、分析しやすい形で保存する仕組みです。
ここでいうデータとは、売り上げ金額、商品名、購入日、在庫数など、コンピューターに記録された情報のことです。
会社では、売り上げ、在庫、お客さま、会計などのデータが、別々のシステムに保存されていることがあります。
データウェアハウスを使うと、これらのデータをまとめて確認できます。売り上げの変化や、お客さまがよく買う商品なども調べやすくなります。
この記事では、データウェアハウスとは何かを、初心者向けにわかりやすく説明します。
データベース、データレイク、データマートとの違いも、比較表を使って解説します。
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データウェアハウスとは
データウェアハウスとは、複数の場所にあるデータを集め、比べたり、変化を調べたりしやすい形で保存する仕組みです。
日々の注文や在庫の更新に直接使うというより、仕事の結果を後から調べるために使われます。
かんたんに言うと分析用のデータをまとめて保管する場所
かんたんに言うと、データウェアハウスは「分析用の大きなデータ倉庫」です。
ここでいう倉庫は、実際の建物ではありません。コンピューター上にデータを保存し、まとめて確認できるようにした仕組みです。
たとえば、学校の成績を調べる場面を考えてみましょう。
学年ごとの成績、出席日数、テスト結果が別々の場所にあると、全体の動きを調べるのは大変です。
これらをまとめて整理すれば、成績が上がった科目や、出席日数との関係を確認しやすくなります。
ITにおけるデータウェアハウスも同じです。
複数の場所にあるデータをまとめ、同じ方法で確認できるようにします。
データウェアハウスの英語とDWHの意味
データウェアハウスは、英語で「Data Warehouse」と書きます。
「データの倉庫」という意味で、頭文字を取って「DWH」と呼ばれることもあります。
DWHの読み方は「ディーダブリューエイチ」です。
ただし、データを何でも入れておくだけではありません。
探しやすく、比べやすい形に整えて保存する点が特徴です。
データウェアハウスが必要な理由
会社では、仕事の内容ごとに別のシステムを使うことがあります。
そのため、売り上げ、在庫、お客さまの情報などが、複数の場所に分かれやすくなります。
会社のデータは複数の場所に分かれている
会社では、次のようなデータを扱います。
- 店舗ごとの売り上げ
- 商品の在庫数
- お客さまの登録情報
- Webサイトの利用記録
- 広告にかかった費用
- 商品の仕入れ情報
これらのデータは、同じ場所に保存されているとは限りません。
たとえば、売り上げは販売管理システム、在庫は在庫管理システム、お客さまの情報は顧客管理システムに入っていることがあります。
システムとは、仕事を進めるために使うコンピューターの仕組みです。
データをまとめると分析しやすくなる
データウェアハウスを使うと、別々の場所にあるデータをまとめて管理できます。
分析とは、データを比べたり、変化やよく見られる動きを調べたりすることです。
たとえば、売り上げと広告費を組み合わせれば、広告を出した後に売り上げが増えたかを確認できます。
売り上げと在庫を組み合わせれば、よく売れる商品の数が足りているかも調べられます。
一つのデータだけを見るよりも、複数のデータを合わせて見るほうが、変化の理由を考えやすくなります。
データウェアハウスの仕組み
データウェアハウスでは、さまざまなシステムからデータを集めます。
その後、書き方や形をそろえ、分析しやすい状態にして保存します。
基本的な流れは、次のとおりです。
- データを集める
- データの書き方や形をそろえる
- データウェアハウスへ保存する
- 保存したデータを調べる
さまざまなシステムからデータを集める
最初に、販売管理システム、在庫管理システム、会計システムなどからデータを集めます。
会社の外で使っているサービスから、データを取り込むこともあります。
たとえば、広告サービスやWebサイトの利用記録です。
集めたデータを使いやすい形に整える
異なるシステムでは、同じ内容でも書き方が違うことがあります。
たとえば、日付が「2026年7月10日」と書かれているデータもあれば、「2026/07/10」と書かれているデータもあります。
また、同じお客さまが2回登録されていたり、一部の情報が抜けていたりすることもあります。
そのため、日付や名前の書き方をそろえ、重なっているデータや明らかな間違いを確認します。
この作業によって、データを比べたり、まとめたりしやすくなります。
データを保存して分析に使う
整えたデータは、データウェアハウスに保存します。
保存したデータは、表やグラフにして確認できます。
過去のデータも残しておけば、前年との違いや、数年間の変化も調べられます。
データウェアハウスの具体例
データウェアハウスは、売り上げの確認だけに使うものではありません。
商品、お客さま、在庫などのデータを組み合わせ、仕事の見直しに役立てられます。
店舗ごとの売り上げを調べる例
複数の店舗を運営する会社では、各店舗の売り上げデータをデータウェアハウスに集められます。
地域、曜日、時間帯、商品ごとに調べると、どのような条件で商品が売れやすいかが分かります。
たとえば、平日の昼に売れやすい商品と、休日の夕方に売れやすい商品が異なることがあります。
その結果を、商品の仕入れや売り場作りに役立てられます。
お客さまがよく買う商品を調べる例
お客さまが購入した商品や、利用したサービスの記録を集めると、よく見られる買い方を調べられます。
たとえば、ある商品を買った人が、次にどの商品を買うことが多いかを確認できます。
その結果を基に、関係のある商品を案内したり、サービス内容を見直したりできます。
在庫や仕入れを見直す例
売り上げと在庫のデータを組み合わせると、商品が余っているか、足りないかを確認しやすくなります。
よく売れる時期を過去のデータから調べれば、必要な商品を早めに仕入れられます。
反対に、売れ残りが多い商品は、仕入れる数を減らす判断にも役立ちます。
データウェアハウスとデータベースの違い
データウェアハウスとデータベースは、どちらもデータを整理して保存する仕組みです。
大きな違いは、主な目的です。
データベースは日々の業務に使う
データベースとは、多くの情報を整理して保存し、必要な情報を探したり、書き換えたりできる仕組みです。
たとえば、通販サイトで注文すると、注文者、商品、金額、配送先などがデータベースに登録されます。
商品の在庫数を減らしたり、配送状況を更新したりする処理にも使われます。
データウェアハウスは分析に使う
データウェアハウスは、日々の注文を直接受け付けるための仕組みではありません。
注文や在庫、お客さまの情報などを集め、長い期間の変化や全体の動きを調べるために使われます。
データベースは「日々の仕事を進める場所」、データウェアハウスは「仕事の結果を調べる場所」と考えると分かりやすいでしょう。
データベースとの違いを比較表で確認
| 比べる項目 | データベース | データウェアハウス |
|---|---|---|
| 主な目的 | 日々の仕事を進める | データを比べて調べる |
| 主なデータ | 現在の情報や最新の状態 | 複数の場所から集めたデータ |
| 更新 | 仕事に合わせて何度も更新する | 決めた時間ごとに集めることが多い |
| 利用例 | 注文登録、在庫更新、会員管理 | 売り上げ分析、お客さまの分析、会社の判断 |
| 過去のデータ | 仕事に必要な範囲で残す | 変化を調べるため長く残すことが多い |
データウェアハウスも、広い意味ではデータを保存する仕組みの一つです。
データベースとはまったく関係がないものではありません。
データウェアハウスとデータレイクの違い
データレイクとは、表、文章、画像など、形の違うデータを元の状態に近い形でも保存できる場所です。
データウェアハウスとの主な違いは、保存する前にどこまで整理するかです。
保存するデータの状態が異なる
データウェアハウスには、主に整理されたデータを保存します。
一方、データレイクには、表のデータだけでなく、文章、画像、音声なども保存できます。
元の状態に近い形とは、画像は画像のまま、文章は文章のまま保存することです。
ただし、データレイクにあるすべてのデータが、常に手を加えていない状態とは限りません。
実際には、元のデータ、途中まで整えたデータ、分析に使える状態にしたデータを分けて保存することもあります。
使う目的や人が異なる
データウェアハウスは、売り上げ報告や会社の状況確認など、目的が決まっている調査に向いています。
データレイクは、さまざまなデータを広く保存し、後から新しい使い方を考える場合に向いています。
実際の会社では、データレイクとデータウェアハウスを組み合わせて使うこともあります。
| 比べる項目 | データウェアハウス | データレイク |
|---|---|---|
| データの状態 | 調べやすい形に整理する | 元の形に近い状態でも保存できる |
| 保存するデータ | 表に整理されたデータが中心 | 表、文章、画像、音声など |
| 主な目的 | 決めた内容を調べる | 後からさまざまな使い方ができるように保存する |
| 使いやすさ | 決めた目的の分析をしやすい | 使う前に専門的な準備が必要なことがある |
データウェアハウスとデータマートの違い
データマートとは、営業部や経理部など、特定の人が使うデータだけをまとめた場所です。
データウェアハウスが会社全体や複数の部署で使われることが多いのに対し、データマートは限られた部署や目的で使われます。
データマートは目的ごとの小さなデータ置き場
データウェアハウスを大きな倉庫に例えると、データマートは部署ごとに用意された小さな商品棚のようなものです。
営業部には売り上げや商談のデータ、経理部には入金や支払いのデータを用意します。
ITの仕組みに戻すと、必要な人が必要なデータをすぐ確認できるようにするのが、データマートの役割です。
会社全体で使うか部署ごとに使うかが異なる
| 比べる項目 | データウェアハウス | データマート |
|---|---|---|
| 主に使う範囲 | 会社全体や複数の部署 | 特定の部署や目的 |
| データの量 | 多い | 必要な範囲にしぼる |
| 主に使う人 | 複数の部署の担当者 | 特定の部署や担当者 |
| 利用例 | 会社全体の売り上げ分析 | 営業部の商品別売り上げ分析 |
なお、すべてのデータマートが、データウェアハウスの一部として作られるわけではありません。
別のシステムから必要なデータだけを集め、独立して作る場合もあります。
データウェアハウス・データレイク・データマートの違い
データウェアハウス、データレイク、データマートは、いずれもデータを保存して使うための仕組みです。
ただし、保存するデータの形や、使う範囲が異なります。
これらは、必ず3段階に分けて使う仕組みではありません。
会社の目的によって、組み合わせ方や使い方は変わります。
3つの違いを比較表で確認
| 比べる項目 | データウェアハウス | データレイク | データマート |
|---|---|---|---|
| 主な役割 | 整理したデータをまとめて調べる | さまざまなデータを広く保存する | 特定の部署や目的に合わせて調べる |
| 主に使う範囲 | 会社全体や複数の部署 | 会社全体 | 特定の部署や分野 |
| データの状態 | 整理されたデータ | 元の形に近いデータも含む | 目的に合わせて整理されたデータ |
| 主に使う人 | 会社の担当者や分析担当者 | データを詳しく調べる担当者 | 営業部や経理部などの担当者 |
| 身近な例え | 会社全体の大きな倉庫 | さまざまな物を置く広い保管場所 | 部署ごとに用意した商品棚 |
目的に応じて使い分ける
整理済みのデータを使って、会社全体の動きを調べたい場合は、データウェアハウスが向いています。
表、文章、画像など、形の違う大量のデータを広く保存したい場合は、データレイクが候補になります。
特定の部署が必要なデータだけを使いたい場合は、データマートが役立ちます。
どれか一つだけを使うとは限りません。
たとえば、データレイクに集めたデータを整理し、データウェアハウスへ保存することがあります。
また、データウェアハウスから、営業部向けのデータマートを作ることもあります。
データレイクから直接データを調べたり、独立したデータマートを作ったりする場合もあります。
データウェアハウスとETL・BIの関係
データウェアハウスを調べると、「ETL」や「BI」という言葉がよく出てきます。
ETLはデータを集めて整える流れです。
BIは保存したデータを表やグラフにして確認するための仕組みです。
ETLはデータを集めて整える流れ
ETLとは、データを集め、書き方をそろえ、保存先へ入れる一連の流れです。
ETLは、次の3つの英単語の頭文字です。
- Extract：データを取り出す
- Transform：データを使いやすい形に変える
- Load：データを保存先に入れる
たとえば、各店舗の売り上げデータを集め、日付や商品名の書き方をそろえます。
その後、整えたデータをデータウェアハウスへ保存します。
ETLは特定の製品名ではありません。
データを集めて整える作業の流れを表す言葉です。
BIはデータを表やグラフで確認する仕組み
BIとは、会社のデータを表やグラフにして、状況を分かりやすく確認するための仕組みです。
BIは「Business Intelligence」の頭文字で、「ビーアイ」と読みます。
BIツールを使うと、データウェアハウスに保存した売り上げや在庫のデータを、見やすい形で確認できます。
データウェアハウスがデータの保管場所なら、BIツールは保管されたデータを見るための道具です。
データウェアハウスのメリット
データウェアハウスを使うと、複数のデータをまとめて調べやすくなります。
現在の状況だけでなく、過去からの変化も確認できます。
複数のデータをまとめて分析できる
別々のシステムにあるデータを、まとめて管理できます。
売り上げ、お客さま、商品、在庫などを組み合わせれば、一つのデータだけでは分からない動きも確認できます。
過去の変化を調べやすい
データウェアハウスには、過去のデータを長く保存できます。
前年との違いや、数年間の変化を確認しやすくなります。
そのため、一時的な変化なのか、長く続いている動きなのかを考えやすくなります。
数字や記録を見ながら判断しやすくなる
経験や感覚だけでなく、実際の数字や記録を見ながら判断できます。
たとえば、売れている商品や、利用者が増えているサービスを確認し、今後の計画に役立てられます。
データウェアハウスの注意点
データウェアハウスは便利ですが、使い始めるだけですべてが解決するわけではありません。
何を調べたいのかを決め、必要なデータを正しく集めることが大切です。
使い始めるまでに費用がかかる
データウェアハウスを使うには、データを保存する場所や、集めるための仕組みが必要です。
扱うデータの量や利用するサービスによっては、最初の費用や毎月の利用料がかかります。
データを集める準備が必要になる
会社のデータが複数のシステムに分かれている場合、それぞれからデータを取り出す必要があります。
システムごとに書き方や管理方法が違うと、データをそろえる作業も必要です。
保存するデータの決め方が大切になる
すべてのデータを集めればよいとは限りません。
使う目的が決まっていないまま大量のデータを保存すると、必要な情報を見つけにくくなることがあります。
最初に「何を知りたいのか」を決め、そのために必要なデータを選ぶことが大切です。
データウェアハウスが使われる場面
データウェアハウスは、多くのデータを見ながら仕事の方向を決める場面で使われます。
特に、複数の店舗やサービスを運営している会社で役立ちます。
売り上げや利益を調べる
商品別、店舗別、地域別、期間別に売り上げを調べられます。
売り上げだけでなく、仕入れや広告の費用を組み合わせれば、利益の変化も確認できます。
お客さまの買い方や利用方法を調べる
お客さまが購入した商品や、利用したサービスを基に、よく見られる動きを調べられます。
年代や地域などの情報と組み合わせれば、どのような人に商品が選ばれているかも確認できます。
会社の今後を決める材料にする
会社全体のデータをまとめることで、事業の状況を広い視点で確認できます。
新しい店舗を出す場所、力を入れる商品、見直す費用などを考える材料になります。
このように、会社の今後を決めるための判断を、経営判断と呼びます。
初心者が間違えやすいポイント
データウェアハウスは、名前に「倉庫」という意味が含まれています。
しかし、単に大量のデータを保存するだけの仕組みではありません。
単なる大容量の保存場所ではない
データウェアハウスの目的は、データを調べて仕事に役立てることです。
大量のデータを保存していても、書き方がばらばらで比べられなければ、十分に活用できません。
データベースと完全に別のものではない
データウェアハウスとデータベースは、目的や使い方が異なります。
ただし、どちらもデータを整理して保存する仕組みです。
まったく関係のないものではありません。
データレイクは必ず生データだけを保存するわけではない
データレイクには、元の状態に近いデータを保存できます。
ただし、実際には整理したデータや、途中まで加工したデータを保存することもあります。
「データレイクは何も整えずに保存する場所」と決めつけないようにしましょう。
データを集めるだけでは分析できない
データを集めた後は、重なっている情報や、書き方の違いを確認する必要があります。
また、何を知りたいのかが決まっていなければ、必要な調査もできません。
目的を決め、データを整え、比べやすい形にすることが大切です。
データウェアハウスについてよくある質問
データウェアハウスにはどのようなデータを保存しますか？
売り上げ、商品、お客さま、在庫、会計、Webサイトの利用記録などを保存します。
会社によって、調べたい内容や必要なデータは異なります。
データウェアハウスとクラウドは同じですか？
同じではありません。
データウェアハウスは、分析用のデータを保存する仕組みです。
クラウドは、インターネットを通じて、コンピューターやデータの保存場所を利用する方法です。
クラウド上にデータウェアハウスを作ることもできます。
小さな会社にもデータウェアハウスは必要ですか？
すべての会社に必要とは限りません。
データの量が少なく、表計算ソフトで十分に管理できる場合は、大がかりな仕組みが必要ないこともあります。
複数のシステムにデータが分かれ、集計に時間がかかるようになったときは、使い始めるかを考える目安になります。
データウェアハウスはすぐに更新されますか？
仕組みによって異なります。
1日ごとや1時間ごとに更新する場合もあれば、データが発生した後、ほとんど待たずに更新する場合もあります。
データが発生した後、ほとんど待たずに反映されることを、リアルタイムと呼びます。
データウェアハウスの代表的なサービスは何ですか？
インターネットを通じて利用できる、データウェアハウス関連のサービスがあります。
代表例は、Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、Microsoft FabricのData Warehouseなどです。
Microsoft Fabricは、データの取り込み、加工、分析などをまとめて扱うサービスです。
その中に、データウェアハウスとして使えるData Warehouseという機能があります。
Snowflakeは、雪の結晶ではなく、データを保存・分析するサービスや製品を提供する会社の名前です。
サービスごとに、料金、扱えるデータ量、ほかの仕組みとのつなぎやすさが異なります。
複数のサービスや仕組みをつないで使うことを、連携と呼びます。
データウェアハウスとは何かを簡単にまとめると
データウェアハウスとは、複数のシステムからデータを集め、分析しやすい形で保存する仕組みです。
売り上げ、お客さま、商品、在庫などのデータを組み合わせることで、会社全体の状況や過去からの変化を調べられます。
データベースは、主に注文登録や在庫更新など、日々の仕事に使います。
データウェアハウスは、仕事の中で生まれたデータをまとめ、後から比べたり調べたりするために使います。
データレイクは、表、文章、画像など、形の違うデータを元の状態に近い形でも保存できる場所です。
データマートは、特定の部署や目的に必要なデータをまとめた場所です。
これらは、必ず3段階に分けて使うものではありません。
会社の目的に合わせて、一つだけ使ったり、複数を組み合わせたりします。
それぞれの違いを知ると、会社がどのようにデータを集め、仕事の判断に役立てているのかが分かりやすくなります。