データマートの設計とは？データウェアハウスとの違い・設計をするための流れまで詳しく解説！ -

データの効果的な活用は、現代のビジネス環境において競争力を維持する上で不可欠です。その中でも、データマートは特定の部門や目的に特化したデータ集約を行い、データウェアハウスの負荷を軽減しながら迅速なデータアクセスを可能にします。

この記事では、データマートの設計とは何か、データウェアハウスとの具体的な違い、そして効率的な設計プロセスについて詳しく解説しています。データマートの設計を検討している企業のご担当者様にとって、本記事は組織内のデータ戦略をさらに進化させる手助けとなるはずです。

データを戦略的に活用することの重要性を理解し、積極的にデータマート設計の取り組みを始めてみましょう。

データマートの設計を行うための前提知識

ここでは、データマートの設計を行うための前提知識について解説します。

• • データマートとは？
    
  • データマートとデータウェアハウスとの違い
    
  • データマートとデータレイクとの違い

それでは、1つずつ解説します。

データマートとは？

データマートとは、組織内の特定の部門や機能に焦点を当てたデータの集合体で、データウェアハウスから抽出された情報を用いて構築されます。このシステムは、特定のユーザグループの意思決定をサポートするために最適化されており、関連するデータのみを含むため、データウェアハウスに比べて小規模で効率的です。

データマートの主な利点は、データアクセスの高速化と、ユーザが必要とする特定のデータに簡単にアクセスできることです。これにより、レポート作成やデータ分析が迅速に行え、部門特有の要求に対応するための柔軟性が向上します。企業においてデータマートは、効果的なビジネスインテリジェンス戦略の実現に不可欠な要素とされています。

関連記事：データマートとは？種類・導入のメリット・デメリットを解説

データマートとデータウェアハウスとの違い

データマートとデータウェアハウスとの違いは、以下の3つです。

• • 複数の部門で利用しやすい
    
  • 多様な目的で利用しやすい
    
  • レスポンスが早い

複数の部門で利用しやすい

データマートは、特定の部門やビジネスユニットのニーズに特化して設計されています。そのため、関連するデータが集約されており、部門固有の要件に応じた情報へのアクセスが容易です。

一方、データウェアハウスは組織全体のデータを統合し、全部門がアクセスできるように設計されていますが、その広範な範囲と複雑性のために、特定の部門のニーズに対応するには過剰な情報を含んでいることがあります。

データマートでは、部門の意思決定プロセスを迅速化し、部門特有の問題解決に特化したデータを提供することができます。

多様な目的で利用しやすい

データマートは、その柔軟性により多様な目的での利用が容易です。部門に特化しているため、その部門が直面している特定の問題に対応するためにカスタマイズされた分析が可能です。

例えば、マーケティング部門用のデータマートは、顧客行動分析やキャンペーンの成果分析に特化することができます。対照的に、データウェアハウスは組織全体の広範なデータを保持しているため、特定の分析目的に最適化するには追加の加工や抽出が必要になる場合があります。

レスポンスが早い

データマートの構造は比較的シンプルで、必要なデータの量も少ないため、クエリのレスポンス時間が短縮されます。これは、特定の部門のニーズに合わせて最適化されたデータセットに基づいているため、データの検索と処理が迅速に行えるからです。

一方で、データウェアハウスは大量のデータと多様なデータソースを扱うため、クエリに対するレスポンスが遅くなることがあります。このため、時間に敏感なビジネス意思決定が求められる場合には、データマートがより適切な選択となります。

データマートとデータレイクとの違い

データマートとデータレイクは、データの保管と利用方法が異なります。データマートは特定の部門や業務に焦点を当てたデータのサブセットであり、主に構造化されたデータを格納し、特定の分析目的に最適化されています。これに対し、データレイクは構造化されているか否かに関わらず、あらゆる種類のデータ（構造化データ、非構造化データ、半構造化データ）を大規模に保管するシステムです。

データレイクはデータの柔軟性とスケーラビリティに優れ、大量の原始データをそのまま保存し、必要に応じてさまざまな分析ツールで処理することが可能です。これに対してデータマートは、特定の分析やレポート作成のために事前に処理・整理されたデータを利用する点で異なります。

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データマートの設計とデータマートの展開について

ここでは、データマートの設計とデータマートの展開について解説します。

• • 設計するための目的を決める
    
  • 構築プロセスとデータ統合
    
  • BIツールなどとの連携
    
  • データマートの運用と維持管理

それでは、1つずつ解説します。

設計するための目的を決める

データマートの設計において、最も重要なステップの1つが、設計の目的を明確に定義することです。この目的は、データマートが解決すべき具体的なビジネス問題や、サポートすべきビジネスプロセスに基づいていなければなりません。

目的が明確であればあるほど、どのデータが必要で、どのように整理すればよいかが決まり、効率的かつ効果的にデータマートを設計・実装することができます。この目的設定は、データマートの範囲と規模を決定する基盤となり、関連する全てのステークホルダが共通の理解と期待を持てるようにします。

構築プロセスとデータ統合

データマートの構築プロセスには、データの選定、抽出、変換、そして読み込み（ETLプロセス）が含まれます。このプロセスは、異なるデータソースから必要なデータを効率的に集め、適切な形式に整形し、データマートに統合することを目的としています。

データ統合は、データの品質を保ちつつ、分析やレポーティングに必要なデータを一元的に管理するために不可欠です。データの統合をすることで、データの一貫性、アクセスの容易さ、および信頼性が向上します。

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BIツールなどとの連携

データマートの価値を最大化するためには、BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとの連携が重要です。BIツールを使用してデータマートからデータを抽出し、ダッシュボード、レポート、または高度な分析を生成することで、データの視覚化と洞察の抽出が可能になります。この連携により、組織はデータに基づく意思決定を迅速に行うことができ、ビジネスの反応速度と精度を向上させることが可能です。

データマートの運用と維持管理

データマートの効果的な運用と維持管理は、データマートを正常に使用するために必要不可欠です。運用には、データの監視、品質管理、セキュリティの維持が含まれ、維持管理には定期的なデータ更新、パフォーマンスの最適化、ユーザサポートが必要です。

データマートのデータが最新であり、正確な状態でアクセス可能であることを維持することは、組織が信頼できるデータに基づいて意思決定を行うために重要です。また、技術的なトラブルやデータの損失を避けるために、適切なバックアップと災害復旧計画が整っていることも重要です。

まとめ

この記事では、データマートの設計について、その基本概念からデータウェアハウスとの違い、さらには設計の流れまでを詳しく解説しています。

データマートは、データウェアハウスからのデータを抽出し、特定の部門や目的に特化したデータベースを構築することで、データの取り扱いをより効率的に行うことができます。これにより、データウェアハウスの負荷が軽減され、日々のビジネス運用がスムーズになります。

また、データマートの設計プロセスを理解することで、企業内の情報管理が一層最適化され、迅速なデータ分析が可能になります。

なお、インキュデータでは顧客データを軸としたデータ基盤設計のサポートも行っております。データを戦略的に活用し、競争優位性を確保するためにも、ぜひデータマートの設計・活用を社内で積極的に取り入れていきましょう。