データマートとは?意味をわかりやすく簡単に解説

データマートとは?意味をわかりやすく簡単に解説

データマートとは

データマートとは、特定の部門や業務に特化したデータ分析を目的として構築された、比較的小規模なデータ集合体のことです。企業全体のデータを網羅するデータウェアハウス(DWH)から、特定のテーマや目的に沿ってデータを抽出・加工し、利用しやすい形に整理したものです。

データマートを導入することによって、エンドユーザーは必要なデータに迅速にアクセスし、分析することができます。それによって、データ分析の効率化や意思決定の迅速化に貢献することが期待できます。データマートは、企業の規模や業種を問わず、データドリブンな経営を推進するための重要な要素と言えるでしょう。

データマートは、部門別、テーマ別など、様々な切り口で構築することが可能です。例えば、マーケティング部門向けの顧客分析データマート、営業部門向けの売上分析データマートなどが考えられます。データマートを効果的に活用するためには、目的を明確にし、必要なデータを適切に選択・加工することが重要です。

データマート構築のポイント

「データマート構築のポイント」に関して、以下を解説していきます。

  • データマートの種類(独立型/従属型)
  • データマート構築のステップ

データマートの種類(独立型/従属型)

データマートには、大きく分けて独立型と従属型の2種類が存在します。独立型データマートは、データウェアハウスを経由せずに、各部門が独自にデータソースからデータを収集・加工して構築するものです。

一方、従属型データマートは、データウェアハウスから必要なデータを抽出して構築されます。独立型は柔軟性が高い反面、データの一貫性や整合性が保ちにくいという課題があります。従属型は、データの一貫性を保ちやすいものの、構築に時間がかかる場合があります。

種類特徴メリットデメリット
独立型部門が独自構築柔軟性が高い一貫性担保が課題
従属型DWHからデータ抽出一貫性が高い構築に時間がかかる
ハイブリッド型両方の良い点を活用柔軟性と一貫性を両立構築が複雑になる

データマート構築のステップ

データマートを構築する際には、いくつかのステップを踏む必要があります。まず、データマートの目的を明確にし、どのような分析を行いたいのかを定義します。次に、必要なデータを特定し、データソースからデータを抽出・加工します。

そして、抽出したデータをデータマートに格納し、BIツールなどを用いて分析を行います。データマートの構築は、一度行ったら終わりではありません。定期的にデータの更新やメンテナンスを行い、常に最新の状態を保つことが重要です。

ステップ内容ポイント
目的定義分析目的を明確化具体的なKPIを設定
データ抽出必要なデータを特定データ品質を確保
データ加工分析しやすい形に変換整合性を維持
データ格納データマートに格納適切な構造を選択
分析BIツールで分析可視化を工夫
運用定期的な更新と保守変化に対応

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