データウェアハウスでできることや活用事例をご紹介

データウェアハウスでできることや活用事例をご紹介

企業は組織が大きくなるとともに、さまざまなシステムを活用するようになります。システムには膨大なデータが蓄積されていきますが、複数のシステムデータをそれぞれ抽出し集約するのは時間も手間もかかります。
そこで必要となるのがデータウェアハウスです。データウェアハウスは、その名の通りデータの倉庫として活躍します。今回はデータウェアハウスでできることや活用事例をご紹介します。

データウェアハウスでできること

データウェアハウス(Data warehouse)は、複数のシステムやアプリにあるデータを時系列で一箇所にまとめることができます。データウェアハウスに保存されているデータは、膨大なデータでも容易に情報を抽出しスムーズな分析が可能です。企業は、そこから導き出されたビジネスインサイトや予測モデルを迅速な意思決定に活用しています。
似たようなものにデータベースがありますが、データベースは単一ソースから収集した登録順のデータ編集、参照、共有などができるのに対し、データウェアハウスは、複数ソースにある過去から最新のデータまでを時系列で蓄積し最適化を行い、データ分析に利用するために保管します。

データウェアハウスでできること

データウェアハウスの一例

データウェアハウスにはオンプレミス型とクラウド型がありますが、最近はコストが抑えられる点や拡張性の高さからクラウド型が選ばれる傾向にあります。
以下は、人気のあるデータウェアハウスの一例です。

  • Amazon Redshift(クラウド型)
  • Google BigQuery(クラウド型)
  • Snowflake(クラウド型)
  • AnalyticMartt(オンプレミス型、クラウド型)
データウェアハウスの一例

データウェアハウスの活用事例

それでは、データウェアハウスが企業でどのように活用されているのかみてみましょう。

- 銀行

窓口・ネットバンキング・ATMにおいて、顧客がどのような取引を行なっているのか把握ができない課題があった。データウェアハウスの導入で、顧客データの一元管理ができ、分析を行うことで、顧客にあったサービスの提案が可能となった。

- 小売

データウェアハウスでPOSデータの膨大な商品データを長期間保持することが可能になった。ECサイトとの連動で在庫を正確に把握できるほか、在庫の最適化、合わせ買い商品の提案などを機械学習をもちいた予測やリアルタイムのデータ連携ができるようになった。

- 病院

電子カルテや医療会計、健診システム、看護システムなどのデータをデータウェアハウスにまとめ、人員配置の変更など効率的な業務改革を行えるようになった。患者の待ち時間削減や医療管理における集計・分析が容易になった。

- 不動産

物件・取引先・顧客情報など部門ごとにデータが分散されていた。データウェアハウスで統一し、全社でデータを共有。営業含む全社員がアクセスできるBIツールを構築して積極的にデータを利活用し顧客の潜在ニーズの把握や課題解決に繋げることができた。

エッジワークのプロ人材 【案件例】

データウェアハウスに関連するスキルの高いプロ人材が多数登録しているエッジワークでは、ご依頼内容に合わせ厳選したチームを編成いたします。

DWHエンジニア【企画、開発、運用】

ECサイト開発支援

データウェアハウス、データマートの開発、運用、改善。メタデータ管理システムの開発。

データ活用支援

データ利用業務を支援するツール制作。BIシステムの管理とサポート。ETL 処理の運用業務。

データ分析支援

データ分析活用、BI、DWHシステム導入による顧客業務改善のための企画立案。

データエンジニア【開発スキル、分散処理、クラウドの理解】

データ関連開発

クラウドを使用し小売店が利用するシステムのデータ関連の開発および、顧客企業との仕様調整・実現性検討。

資産管理アプリ開発・運用

ユーザー情報をDBから抽出し、様々な切り口で分析できるようデータ加工、分析。システム運用、保守。

データ活用

データ活用のためのETL処理の開発と運用。大規模なデータパイプライン、データ蓄積基盤の設計、開発。

サーバーサイドエンジニア【開発環境の知識、言語、フレームワーク知識、DBの知識】

Web開発

Web接客ツールの機能追加における要件定義、基本/詳細設計を行い、実装/テストからローンチまでを担当。

システム開発

TypeScriptを用いたPoCでのアジャイル開発を担当。実装の方針を決め仮説検証のモックアップを作成。

ゲーム開発

スマホ向けゲームのサーバーサイド開発。既存機能の不具合修正や新規施策を実現するプログラムを作成。

データアナリスト【統計、数学知識、データエンジニアリング、ロジカルシンキング】

自社アプリの課題抽出と解決

ユーザーの消費データ、商品データを抽出・分析し、ユーザーにとって利便性の高いサービスの提案。

プロダクトデータ分析

プロダクト横断or単体でのデータ分析業務。アドホック分析、分析要件定義、分析設計、レポーティングまで。

医療系アプリデータ活用

データ抽出要件の整理・検討からデータ抽出・分析。分析に関わる要件の協議、提案。

ご発注までの流れ

1お問い合わせ

サイト上のフォーム、よりお問い合わせください。

オンラインMTGやお電話にて、サービスの詳細をご案内します。

プロ人材の活用方法や報酬単価の目安などお気軽にご質問ください。

2要件の整理

課題やチーム状況、想定するタスクをお伺いしたうえで、依頼内容を整理します。

作業場所(常駐 or 在宅/リモート)、稼働時間、人数などの条件もヒアリングいたします。

必須スキル・経験などについてご要望があれば弊社スタッフまでお伝えください。

3ご提案

ご依頼の内容にマッチする形でプロ人材の活用方法やチーム編成を提案します。

チームへの参加を想定するプロ人材の職務経歴やスキルを記載したレジュメを送付しますので、商談を行うかの判断をおねがいします。

要望に当てはまるプロ人材がすぐに見つからない際は、メディアに案件情報を掲載し、対応可能な方の募集を行います。

4商談

提案内容にご興味を頂けましたら、プロ人材を含めた商談を実施します。

お客様からは事業内容や課題をお話しいただき、プロ人材からは得意な業務やこれまでの経歴・スキルを説明します。

プロ人材との商談は無料です。依頼内容の調整やすり合わせを都度おこない、マッチングの精度を向上していきます。

5オファー

チームへの参加を依頼したい場合は、作業内容や報酬金額などの詳細を調整し、オファーを頂きます。

お客様とプロ人材の双方がプロジェクト内容に合意し、チームを編成する契約の締結について了承を得た場合は発注手続きをおこないます。

プロ人材がオファーに了承しない場合は、発注とはなりませんのでご注意ください。

6ご発注

プロ人材がお客様のチームに参加するオファーに合意した際は、依頼内容を書面にし、発注の手続きをおこないます。

ご注文の契約内容に従ってプロジェクト内での作業を実施します。

プロ人材が業務委託による支援を開始した後も弊社運用チームによるサポートは継続しますのでご安心ください。

料金・費用や事例についてなど、お気軽にお問い合わせください。