データマートとは、特定の目的や利用部門に応じて、データウェアハウスから必要なデータを抽出、加工、集約して構築したデータベースである。
データマートの目的
データ分析の高度化
データマートを活用することで、データの分析精度を高めることができる。これにより、新たなビジネスチャンスの創出や、業務効率の改善などの効果が期待できる。
意思決定の迅速化
データマートを活用することで、データに基づく意思決定を迅速に行うことができる。これにより、企業の競争力を高めることができる。
業務改善の実現
データマートを活用することで、業務プロセスの改善や、業務の効率化を実現することができる。これにより、コスト削減や生産性の向上などの効果が期待できる。
データマートの導入は、企業や組織の意思決定や業務改善に大きく貢献する可能性がある。
データマートの種類
データマートの種類は、データの取り込み元やデータの構造によって、以下の3つに分類される。
従属型データマート
従属型データマートとは、データウェアハウスからデータを抽出して作成されるデータマートである。データウェアハウスのデータは、複数の業務システムやデータソースから集約・加工されたデータであるため、データの整合性や正確性などが担保されている。従属型データマートでは、データウェアハウスのデータがそのまま利用されるため、データの分析やレポート作成を効率的に行うことができる。
独立型データマート
独立型データマートとは、データウェアハウスを経由せず、業務システムやデータソースから直接データを抽出して作成されるデータマートである。データウェアハウスを経由しないため、データウェアハウスのパフォーマンスに影響を与えずに、データの分析やレポート作成を行うことができる。
ハイブリッド型データマート
ハイブリッド型データマートとは、従属型データマートと独立型データマートの特徴を併せ持つデータマートである。データウェアハウスのデータと、業務システムやデータソースから直接抽出したデータの両方を利用することができる。
それぞれのデータマートの特徴は、以下のとおり。
データマートの構造
データソース層
データソース層は、データマートの基盤となる層であり、企業や組織が保有するデータの格納先である。データソースには、業務システムのデータや、データウェアハウスのデータなどが含まれる。
データウェアハウス層
データウェアハウス層は、データソース層から抽出したデータを集約・加工する層である。データウェアハウスでは、データの整合性や正確性などを担保しながら、データの集約や加工を行う。
データマート層
データマート層は、最終的にデータの分析やレポート作成などに利用される層である。データマートでは、データウェアハウス層で集約・加工されたデータを、特定の目的に合わせて設計・構築される。
データマートの構造は、データマートの利用目的やデータの量・質などによって、さまざまにカスタマイズすることができる。
一般的には、データソース層に業務システムやデータウェアハウスなどの複数のデータを集約し、データウェアハウス層でデータの整合性や正確性を担保しながら、データの集約や加工を行う。そして、データマート層では、データウェアハウス層で集約・加工されたデータを、特定の目的に合わせて設計・構築し、データの分析やレポート作成などに利用される。
データマートの活用例
データマートの活用例としては、以下のようなものが挙げられる。
顧客分析
データマートを活用して顧客の属性や購買履歴などのデータを分析することで、顧客のニーズや行動を把握することができる。これにより、新たな商品やサービスの開発や、マーケティング施策の改善などに役立てることができる。
例えば、ある小売店では、データマートを活用して顧客の購買履歴を分析することで、顧客の購買傾向や、購買のタイミングなどを把握することができた。この結果、顧客のニーズに応じた商品の品揃えや、顧客の購買意欲を喚起するためのマーケティング施策を実施することができ、売上を向上させることに成功した。
予測分析
データマートを活用して過去のデータから将来の傾向を予測することで、需要予測や在庫管理などに役立てることができる。
例えば、ある製造業では、データマートを活用して過去の販売データを分析することで、今後の需要を予測することができた。この結果、需要に応じた生産計画を立てることができ、在庫ロスを削減することに成功した。
セキュリティ対策
データマートでは、データのアクセス制御やセキュリティポリシーの設定などにより、データのセキュリティを強化することができる。
例えば、ある金融機関では、データマートを活用してデータのアクセス制御を強化することで、情報漏洩のリスクを低減することができた。
データマートの活用は、企業や組織の意思決定や業務改善に大きく貢献する可能性がある。データマートを導入する際には、自社の目的や課題を明確に把握した上で、適切なデータマートを設計・構築することが重要である。
まとめ
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、加工、集約して構築したデータベースである。
データマートの種類は、自社の目的や課題に合わせて選択することが重要である。例えば、データの分析やレポート作成を効率的に行うことが目的であれば、従属型データマートやハイブリッド型データマートを選択するのがよい。一方、データウェアハウスのパフォーマンスに影響を与えずに、データの分析やレポート作成を行うことが目的であれば、独立型データマートを選択するのがよい。
データウェアハウスからデータを抽出する手間やコストはかかるものの、利用部門の分析を迅速かつ容易に支援できるため、効果的なデータ活用を実現する上で重要な役割を果たす。