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データ基盤とは?データ基盤の定義や役割を紹介

 2021.12.17  CLOUDIL 【クラウディル】

現在、さまざまなものをデータ分析できます。そして、集まったデータを活用するためにはデータ基盤が必要になります。しかし、データ基盤について、まだ良く知らない方も多いのではないでしょうか。データ基盤の概要を知っておけば、きっとこの先役に立ちます。

この記事ではデータ基盤の定義から役割や導入形態まで詳しく解説しています。ぜひ参考にしてみてください。

データ基盤とは?データ分析における基盤の定義

データ基盤とは、データ分析を行う時に不可欠な、データを扱う技術的基盤のことです。現在、今までデータ化されていなかった多くのことがデータ化されています。DXの流れが加速し、IoTなどの技術が向上したことで、多くのデータをインターネット上で分析できるようになったのです。しかし、せっかく大量のデータがあっても、それを分析できなければ十分に活かすことができません。

そんな時に役に立つのがデータ基盤です。データ基盤を構築しておけば、膨大なデータを蓄積し、加工し、保管することができます。データ基盤は近年、ますます重要性が増しているといえるでしょう。

これを聞いて、「Excelを用いれば十分なのでは?」と疑問に感じた方もいるかもしれません。確かに、ある程度の量までであれば、Excelを用いた分析で十分事足ります。しかし、データが大量にある場合、Excelでは対応できません。そのため、特に大きな企業ではデータ基盤の構築が必要になります。

データ分析基盤の役割

データ分析基盤には主に、蓄積、加工、保管という3つの役割があります。それぞれの役割について詳しく見ていきましょう。

データを蓄積する

データ分析基盤の役割としてまず挙げられるのは、データを蓄積することです。まずは各種データベースや業務システムなど、各所に散らばっているデータを、データレイク(Data Lake)というデータの蓄積場所に保管する必要があります。
このデータレイクに蓄積されるのは、まだ加工されていない生のデータです。データ分析では生のデータを加工したり変換したりしていきます。そんな時に元のデータが失われないように、データレイクには加工していないデータを残しておくのです。

蓄積したデータを加工する

データ分析基盤には、蓄積したデータを加工するという役割もあります。いくらデータを収集しても、それを分析して実際のビジネスの現場に活かせなければ意味がありません。

データは、まずは分析できるように、フォーマットを整える必要があります。たとえば、そのままではうまく分析に用いることができない非構造化データを構造化データに変換します。また、まとめて分析できるように、データの項目などを揃えたり、破損したデータや不正確なデータを削除したりする必要もあります。

このように、分析しやすいように加工したデータはデータウェアハウス(Data Warehouse)に格納されます。データウェアハウスではデータの履歴を時系列順で参照したり、複数の場所からまとまったデータを参照したりできます。データをどのように分析し、有用な示唆を得るかは担当者の力量にかかっています。

データを保管する

最後に、データ分析基盤には、データを保管するという役割もあります。データを保管する場所のことはデータマート(Data Mart)と呼びます。データマートでは、データウェアハウスで加工したデータを、売上の分析など、用途ごとに保管しておきます。用途ごとに保管しておけば、後から必要なデータをすぐに参照できるためです。

データマートではデータウェアハウスと違って、用途ごとに合わせたデータだけを保管しているため、データウェアハウスよりもサイズが小さくなります。そのため、必要なデータを見つけ出す難易度が低くなっています。

ちなみに、データが比較的小規模だったり、データの種類が少なかったりする場合には、データウェアハウスは用意せず、データレイクから取り出して加工したデータを、データマートに直接保管する場合もあります。

データ分析基盤の導入形態

データ分析基盤の導入形態としては、主にオンプレミス型とクラウド型があります。それぞれの導入形態について詳しく見ていきましょう。

オンプレミス型

オンプレミス型とは、サーバーを自社で用意し、そのサーバーにデータ基盤の構築に必要なソフトを導入して利用する形態のことです。クラウド型と比べるとメジャーではありませんが、いくつかオンプレミス型ならではのメリットもあります。

オンプレミス型のメリットのうち最大のものはセキュリティといえるでしょう。オンプレミス型ではデータ基盤に入った情報を会社内のサーバーで扱います。そのため、サーバーにさえ侵入されなければデータが外部に漏れるリスクは少ないです。オンプレミス型は自社でセキュリティソフトを選んだり、個別にセキュリティを強化したりといった対策を打ちやすいこともメリットです。また、オンプレミス型では自社に合わせてカスタマイズしたソフトを導入できます。そのため、すでにあるシステムとの相性が良くなるというメリットもあります。

一方、オンプレミス型のデメリットは端的にいえば、時間とお金が多くかかることです。オンプレミス型にするとシステムを導入する時に、自社のサーバーをつなぐ必要があるため、時間がかかります。また、会社に最適化して導入するため、導入費用も高くなりがちです。また、導入後も運用したり保守したりするために専門知識を持った社員が必要であり、さまざまなエラーにも社内の人材で対応する必要があります。その上、オンプレミス型には柔軟性はありますが、カスタマイズを自社で実施する必要があるため、大規模に用いたいと考えた時には、大きなコストがかかります。

クラウド型

クラウド型とは、ソフトウェアの開発企業などが用意したネット上のサーバーと通信しながらソフトウェアを利用していく形態です。

クラウド型のメリットは、なんといっても導入が簡単であることでしょう。基本的にはネット環境さえあれば特別な準備をしなくても導入できますし、運用や保守も自社で行う必要があります。また、プラン内容などを変えるだけでより小規模に用いたり、より大規模に用いたりできます。

一方、クラウド型のデメリットとしてよく挙げられるのはセキュリティ面です。ただ、現在はセキュリティが十分に整ったクラウドサービスも増えています。また、オンプレミス型と違って、自社に合わせてカスタマイズしにくいという点もデメリットとして挙げられる場合があります。

まとめ

データ基盤は大量のデータを分析し、ビジネスの現場で活用するために必要不可欠です。ぜひ導入を検討してみてはいかがでしょうか。


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