ビジネスや日常生活のあらゆる場面でデジタルテクノロジーへの依存が高まる中、人類は想像を絶する量のデータを生み出しています。国際データコーポレーション（IDC）によると、世界全体のデータ量は、2028年までに393ゼタバイトを超えると予測されています。データの保存、整理、アクセス方法が重要な要因となっています。
ここでデータベースとデータウェアハウスが登場します。この2つの用語は似て聞こえますが、互換性はありません。実際、多くの企業では、ビジネスを成功させ、データを効果的に活用するために両方が必要です。データベースとデータウェアハウスの違いを理解することが重要です。加えて、データ管理と分析をサポートするための活用方法を理解することには価値があります。
この記事では、データウェアハウスとデータベースの主要な違いについて説明します。次のトピックを検討していきます。
データウェアハウスとデータベースの違い
大まかに言うと、データベースは特定のアプリケーションの実行に必要な情報を格納し、データウェアハウスは主にシステム全体から収集した履歴データを分析用に格納します。
しかし、主要な違いはこれをはるかに超えており、次のような点が含まれます。
- データベースはデータ保存のためのリポジトリです。データウェアハウスは保持する情報のアクティブな分析に使用されます。
- データベースはオンライントランザクション処理（OLTP）を使用します。データウェアハウスはオンライン分析処理（OLAP）を使用します。
- データベースは常時アクセス可能である必要がある大量の情報を格納しますが、データウェアハウスは必要に応じてアクセスされる少量のデータを保持します。
- データベースには、幅広いニーズを持つ多数の人々がアクセスするコンテンツが含まれています。データウェアハウスは、特定の目的を持つ少数の個人によってアクセスされます。
- データベースは高速なクエリと操作のために設計されていますが、データウェアハウスはより大規模な情報範囲にわたるため、時間がかかる場合があるより複雑な処理を実行します。
この2つの用語がどのように異なるかについてより明確に理解できたところで、それぞれをより詳しく見ていきましょう。
データウェアハウスとは
データウェアハウスは、さまざまなシステムから大量の履歴データを蓄積するデジタルリポジトリであり、アナリストが本格的な処理とレポート作成を行うことができます。データウェアハウスを活用する利点は、複数のデータソースからコンテンツを統合してレビューし、新たなインサイトの発見、パターンの検出、そしてビジネスの前進を導く意思決定を行うことができる点です。
データウェアハウスは通常、定期的なスケジュールに基づいて更新されます。つまり、最後のアップロードや更新がいつ実行されたかによって、情報がリアルタイムの結果を反映しない場合があります。また、データウェアハウスでは、アナリストが元のソースとは異なるフォーマットや条件が適用された多様な情報を扱うことも可能です。
企業はかつてないほどの柔軟性を持って、データウェアハウスの構築場所と方法を選択することができます。オンプレミスとクラウドベースの両方のソリューションが選択肢に含まれ、セキュリティ、スケーラビリティ、コスト、アクセスに関する組織のニーズに応じて最適な選択が決まります。
データウェアハウスの活用ユースケースとして、お客様データに関するレポートを実行して行動をより深く理解し、そのニーズに基づいた新しいパーソナライズされたマーケティング施策を開発することが挙げられます。
データベースとは
データベースは、特定のアプリケーションで迅速に利用するために電子的に保存された情報のコレクションです。データベースは、幅広いユーザーによる迅速な参照や操作のために整理されたデータポイントを体系的に収集します。
単一のデータベースに含まれる情報は通常、実行が必要な特定の用途やビジネスタスクを反映しています。たとえば、データベースにはお客様プロファイルに特化した情報を含めることで、インバウンドコールを受けるカスタマーサービス担当者をサポートすることができます。一方、社内の人事プロセスに関連するコンテンツは、まったく異なるデータベースに格納され、全く別のアプリケーションとチームがアクセスすることになります。
データベースは、それらが提供するアプリケーションの技術的ニーズに応じて、さまざまな形態とサイズで存在することに注意することが重要です。コンテンツを構造化するために異なるスキーマやクエリ言語を使用する場合もありますが、エンドユーザーエクスペリエンスは通常同じです。特定の情報への高速でオンデマンドなアクセスを提供します。
データベースのユースケースとして、webサイトのマーケティングフォームからお客様データを収集するアプリケーションがあります。これらのフィールドはデータベース内のフィールドにマッピングされ、チームメンバーが日々の業務で活用・参照できる情報として保存されます。
データウェアハウスとデータベースの使い分け
データベースとデータウェアハウスの違いを理解することで、ビジネスリーダーは自社システムにおけるそれぞれの用途を把握することができます。多くの法人では、購入したアプリケーションと統合されている場合でも、コンピューティングとデータ管理の大部分をデータベースで支えています。その例として、クラウドベースのCRMシステムが挙げられます。
しかし、プラットフォーム間のデータ分析によってビジネスを理解したい法人にとって、多くのメリットがあります。ここでデータウェアハウスが威力を発揮します。データが異なるアプリケーションのデータベースに保存されている場合の情報検索の困難さを考えてみてください。異なる方法で整理されたデータに対して同じ検索を繰り返し実行し、その異なるデータを処理・レビュー可能な単一のアウトプットにまとめるには、かなりの時間を要する場合があります。
データウェアハウスはビジネスアナリストのエクスペリエンスを簡素化し、複雑なクエリで大量のデータから情報を抽出する際の負荷を大幅に軽減します。
データウェアハウスとデータベースの追加的な違いについては、以下の比較表にまとめた情報をレビューしてください。
上記の比較で示したように、データベースとデータウェアハウスには、それぞれ独自の利点と用途があります。また、いくつかの欠点もあります。
- どちらも 実装に高額な費用 がかかることがあり、これにはそれらを推進するために必要なハードウェアとソフトウェアの両方が含まれます。これらの費用を抑制するために、事前に両方の主な用途を計画し、それぞれでビジネスにとって重要な情報のみを保存することができます。
- どちらも 長期間のデプロイメント期間 が必要になる場合があり、ビジネスの意思決定とエンドユーザーのアクセスが遅れる可能性があります。これは社内オペレーションにも影響を与える可能性があるため、段階的にソリューションを展開することが役立つ場合があります。
- どちらも 詳細なトレーニング がユーザーに必要で、適切なデータ入力、処理、レポート手順について理解し、正確な結果とストレージコストの削減を確保する必要があります。
- どちらも セキュリティ上の懸念 を抱えており、企業はオンプレミスかクラウドソリューションのどちらが自社のニーズに最適かを検討する必要があります。アクセスが必要な認証されたユーザーのみがアクセスできるゼロトラストポリシーを検討してください。
Adobe Analyticsでデータを実用的なインサイトに変換
企業は、製品のパフォーマンスからお客様の好みまで、収集した情報を保存、アクセス、処理するための意味のある方法を必要としています。これは、適切に使用すればデータベースもデータウェアハウスも、ビジネスオペレーションのサポートと最適化に有益であることを意味します。
データベースは、専用のアプリケーションを通じて整理され、簡単にアクセスできるように保存される詳細な情報の管理と分類にかかる時間を削減できます。これにより、同じプラットフォームで作業するユーザー間でコンテンツの一貫性を保ち、マーケティング、人事、カスタマーサービスのいずれの業務でも、すべての人がコンテンツを扱いやすくなります。
データウェアハウスは、この情報をさらに活用し、ビジネスアナリストが各種システムから情報を収集して、様々な角度から分析することを可能にします。これにより、より実行性の高いインサイトを得ることができ、ビジネス、業界、顧客を理解したいリーダーの意思決定をより良い方向へ導くことができます。
データ管理プロセスを検討する準備が整いましたら、まず既存の分析ツールをレビューすることから開始しましょう。これらのツールから、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うために必要なキーインサイトを得られますか？データウェアハウスの導入や既存データベースのより効果的な活用によって解決できるギャップはどのようなものですか？
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Adobe Analyticsは、様々なデータソースを統合し、ビジネスリーダーがエコシステム全体を包括的に把握できるエクスペリエンスを提供します。レポートは、実用的でビジネス課題に関連するリアルタイムレビューでパーソナライズすることができます。カスタマージャーニーの任意のステージからデータを活用し、アドビの生成AIの予測インサイトを使用できます。
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