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【最新版】DWH(データウェアハウス)5選徹底比較!正しい選び方も解説

投稿日:2023年1月28日 /

更新日:2023年4月10日

【最新版】DWH(データウェアハウス)5選徹底比較!正しい選び方も解説
● データ活用● 分析ツール

複数のシステムやデータベースを使っていると、データの集約や管理が難しくなります。そんなときに役立つのが、データの倉庫とも言われるDWH(Data Ware House)。本記事ではDWHの概要を解説し、おすすめのDWHの5製品を比較して紹介します。

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目次

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現代は企業のDX化が推進されており、さまざまなツールやデータベースを活用している企業も多いのではないでしょうか。

しかし「データが点在していて、管理が大変」「データ分析をしたくても、集約するのが困難」といった声も耳にします。

そのような企業におすすめなのがDWH(データウェアハウス)です。システムを横断してデータを集約し、分析に役立てることができるツールです。

そこで本記事では、DWHの概要を解説し、おすすめのDWHを5製品紹介します。それぞれ特徴を比較するので、自社に合ったDWHを選定する際の参考にしてください。

DWHとは

DWHイメージ

DWHとは「Data Ware House(データウェアハウス)」の略で、直訳すると「データの倉庫」という意味になります。

企業活動で扱うデータは、膨大な量であり、かつ複数の種類があります。そのため、部署やデータの種類によって、管理するためのツールが異なる場合がほとんどです。

たとえば、以下のようにデータ管理をしている企業も多いでしょう。

  • 経理部門は会計システムと請求システム
  • 人事部門は人事管理システムと採用管理システム
  • マーケティング部門はMA(マーケティングオートメーション)
  • 営業部門はSFA(営業支援システム)やCRMツール(顧客関係管理)
  • 生産部門は在庫管理システムやERP(企業資源計画)

このようにデータが点在している状況では、社内のデータ活用や情報共有が進みません。

そこで、これらのデータを1つに統合して一元管理することができるツールがDWHです。DWHは、時系列でデータを並べたり、サブジェクト(テーマ)に沿ってデータを整理したりすることが得意です。

DWHとよく似たツールとの比較

DWHと混同されやすいツールは、以下のものがあります。それぞれの特徴を比較するので、違いを理解しましょう。

ETL

ETLとは、以下3つの頭文字から名付けられています。

  • Extract(抽出)
  • Transform(変換)
  • Load(書き出し)

そのため、ETLとはデータを書き出す一連のプロセス、およびそのプロセスを実現するためのツールを指します。

具体的には、以下の流れがETLです。

  • 複数のシステムやデータベースに保存されたデータの中から必要なデータを抽出
  • 分析しやすいフォーマットに変換
  • そのデータを別のシステム(DWHなど)に書き出し

一般的には、DWHの前処理である「データ収集」の段階でETLが用いられます。DWHはあくまでもデータを保存する場所としての役割なので、データ保存前にETLによってデータを整える必要があるからです。

ETLは専用のツールを活用することで実行できますが、DWHの中にはETLの機能が搭載されているものもあります。

BI

BIとは「Business Intelligence(ビジネスインテリジェンス)」の略で、複数のシステムやデータベースから統合されたデータを分析することに主軸が置かれたツールです。

DWHはデータの統合・蓄積に焦点が当たっていることに対し、BIツールは統合されたデータの分析・活用がメインである点に違いがあります。

そのため、DWHとBIを連携して、DWHで統合されたデータをBIに同期して分析するという使い方がされます。

とはいえ、BIツールのような分析機能が搭載されたDWHや、DWHのようにデータの統合・抽出の機能が搭載されているBIツールもあります。

DB

DBとは「Database(データベース)」の略で、膨大な量のデータを1カ所に集約・保存する、データ活用の基盤となるものです。 データを保存して整理できるという点ではDWHと同じです。

ただし、データベースは「顧客データベース」「売上データベース」というように特定のソースから取得されたデータを格納することに対し、DWHは複数のソースからデータを取得して保存できます。DWHのソースにはデータベースも含まれるため、たとえば「顧客データベース」と「売上データベース」など複数のデータベースからデータを統合・一元管理できます。

また、DWHは膨大な量のデータを扱うためストレージ(容量)が非常に大きいことに対し、データベースは特定のサブジェクトのみ扱うためDWHほどストレージを必要としません。

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【比較】代表的なDWH5選

DWHイメージ

さまざまなDWHが提供されていますが、ここでは代表的な5製品を比較して紹介します。

Amazon Redshift

Amazon Redshiftロゴ

「Amazon Redshift」は、AWSが提供するクラウド型DWHです。

機械学習が搭載されているため、高度なデータ処理が可能です。

また、他のAWSサービスとの連携により、ETLやBIなどの機能を付与することができ、データ分析が効率化するでしょう。

 

料金プラン

  • dc2.large 0.25USD (1時間あたり)
  • dc2.8xlarge 4.80USD (1時間あたり)
  • ra3.xlplus 1.086USD(1時間あたり)
  • ra3.4xlarge 3.26USD (1時間あたり)
  • ra3.16xlarge 13.04USD (1時間あたり)

※現行世代の料金プラン

Amazon Redshift公式サイトはこちら

BigQuery

BigQueryロゴ

「BigQuery」は、Googleが提供するGoogle CloudシリーズのDWHです。

データの保存・抽出だけでなく、リアルタイム分析や予測分析などの分析機能が充実しています。また、Googleスプレッドシートのインターフェースで利用できるため、使い慣れたツールで分析作業を進められます。

料金プラン

  • ストレージ GBあたり$0.02/月 ※長期保存の場合はGBあたり$0.01/月
  • ストリーミング挿入 200 MB あたり $0.01
  • ※従量課金制、定額制プランもあり

BigQuery公式サイトはこちら

AnalyticMart

AnalyticMartロゴ

三菱電機インフォメーションネットワーク株式会社が提供する「AnalyticMart」は、1億件を3秒で処理できる高性能データベースエンジンを搭載しています。

専用の導入支援ツールとETLツールが標準・オプションで提供されており、外部のBIツールとの連携も可能なので、データ分析のプロセスが高速化します。

料金プラン

お問い合わせください。

AnalyticMart公式サイトはこちら

SOFIT Super REALISM

SOFIT Super REALISMロゴ

「SOFIT Super REALISM」は日本ソフト開発株式会社が提供する、超高速なデータ処理を実現できるDWHです。

普段からExcelを利用している人であれば2時間程度の学習で使えるようになるため、運用の手間も少なく、定着に結び付きやすくなるでしょう。

料金プラン

プラン名スタンドアロン版OS小規模版中規模版大規模版巨大規模版
標準価格400万円1,200万円3,500万円8,000万円要問い合わせ

SOFIT Super REALISM公式サイトはこちら

YDC SONAR

YDC SONARロゴ

株式会社ワイ・ディ・シーが提供する「YDC SONAR」は、製造業向けのDWHです。生産プロセスでの異常検知や、日報の自動作成など、現場が便利な機能が充実しています。

また、導入ユーザー向けのトレーニングのサポートを活用すると製品の特徴を理解できるため、社内での運用定着を促進できます。

料金プラン

お問い合わせください。

YDC SONAR公式サイトはこちら

DWHの正しい選び方

DWHイメージ

新しくDWHを導入しようと思っても、初めてだとどのようなツールがよいのかわからないという方も多いのではないでしょうか。

そこでDWHの選び方を紹介します。

クラウド型かオンプレミス型か

DWHの提供方法は、クラウド型とオンプレミス型に分かれます。

クラウド型は場所に左右されず利用できる点がメリットです。また、サーバー管理やシステム運用はベンダー(提供会社)が担当するため、運用の手間が少ない点も嬉しいポイントです。

一方のオンプレミス型は、自社でサーバーを管理するためセキュリティ性が高い点が特徴です。カスタマイズ性の高さもメリットとして挙げられます。

外部ツールと連携できるか

DWHは外部のツールやデータベースからデータを取り込むため、連携できる外部ツールは事前に確認しておく必要があります。

また、分析プロセスを効率化するためには、ETLツールやBIツールとの連携も重要です。もともとETL機能やBI機能が搭載されたDWHもありますが、そうでない場合は外部ツールと連携できるか確認しましょう。

操作性・視認性がよいか

社内でデータ活用を促すためには、DWHの操作性と視認性のよさも重要です。

使いにくかったり、見にくかったりするDWHだと、社内での運用が進みません。

導入前に無料トライアルを利用し、ツールの使いやすさを確認しておきましょう。

まとめ

DWHイメージ

DWHは、複数のシステムをまたいでデータを集約・統合できるツールなので、多くのシステムやデータベースを導入している企業におすすめです。

DWHに保存されたデータは分析に活用できるため、搭載されている分析機能を活用したりBIツールと連携したりすることで、よりデータ活用が促進するでしょう。

本記事で比較した5つのDWHを参考に、自社に最適なツールを選定してください。

また、当メディア「kyozon」ではデータ分析に役立つツールを多数紹介しています。資料のダウンロードも可能なので、ぜひお役立てください。

 

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