データ分析基盤とは、データの収集・蓄積・加工・分析・可視化を一貫して行うためのシステム基盤です。データ分析基盤を構築することで、ビジネスにおけるデータ活用を促進し、競争力や生産性を向上させることができます。

しかし、データ分析基盤の構築には、多くの課題やポイントがあります。本記事では、データ分析基盤の概要やメリット、構築の流れや注意点について解説します。

データ分析についてまとめた記事はこちら

データ分析基盤とは

データ分析基盤とは、データの収集・蓄積・加工・分析・可視化を一貫して行うためのシステム基盤です。データ分析基盤には、以下のような特徴があります。

• 様々な形式やソースのデータを統合的に管理できる
• データの品質やセキュリティを担保できる
• データを効率的に加工・分析できる
• データをわかりやすく可視化できる
• データに基づいた意思決定やアクションを支援できる

データ分析基盤のメリット

データ分析基盤を構築することで、以下のようなメリットが得られます。

• データを一元化し、情報共有や業務連携をスムーズにできる
• データを自動化し、作業効率や分析精度を向上させる
• データを多角的に分析し、新たな発見やインサイトを得られる
• データを活用し、ビジネスパフォーマンスや顧客満足度を高められる

データ分析基盤の構成要素

データ分析基盤は、大きく4つの要素から構成されます。それぞれの要素について説明します。

データレイク

データレイクとは、様々な形式やソースのデータをそのまま（生データ）保管する場所です。データレイクには、以下のような特徴があります。

• 構造化・非構造化・半構造化など、あらゆる種類のデータを収容できる
• スキーマオンライトという方式で、データを読み出す際に初めてスキーマ（データの構造）を定義することができる
• ストレージコストが低く、大量のデータを安価に保存できる

データウェアハウス

データウェアハウスとは、データレイクから必要なデータを抽出し、加工・整理した後に保管する場所です。データウェアハウスには、以下のような特徴があります。

• スキーマオンライトという方式で、データを書き込む際にスキーマ（データの構造）を定義することができる
• データの品質や一貫性を保証できる
• データの分析や集計に最適化された機能を備えている

データマート

データマートとは、データウェアハウスから特定の用途や部門に応じてデータを分割・集約した後に保管する場所です。データマートには、以下のような特徴があります。

• データの粒度や範囲が小さく、分析対象や目的が明確である
• データの抽出や分析が高速で行える
• データの可視化やダッシュボード作成に便利なツールと連携できる

BIツール

BIツールとは、データマートからデータを可視化し、分析やレポーティングを行うツールです。BIツールには、以下のような特徴があります。

• グラフやチャートなど、様々な種類の可視化方法を提供する
• ドラッグアンドドロップなど、直感的な操作で分析やレポート作成ができる
• データに基づいた意思決定やアクションを支援する機能を備えている

データ分析基盤の構築方法

データ分析基盤を構築するには、以下のようなステップが必要です。

1. プランニング

まずは、データ分析基盤の目的や要件、スコープ、スケジュール、予算などを明確にすることが重要です。また、関係者やステークホルダーとのコミュニケーションや調整も欠かせません。プランニングの段階で、以下のようなことを考えると良いでしょう。

• データ分析基盤で何を達成したいか（ビジョンやゴール）
• データ分析基盤でどんなデータを扱うか（データソースや形式）
• データ分析基盤でどんな分析を行うか（用途や目的）
• データ分析基盤でどんな技術やツールを使うか（アーキテクチャやプラットフォーム）
• データ分析基盤の品質やセキュリティをどう担保するか（基準やポリシー）

2. 設計

次に、プランニングで決めた要件に沿って、データ分析基盤の設計を行います。設計では、以下のようなことを行います。

• データレイク・データウェアハウス・データマートの領域設計（どんなデータをどこに保存するか）
• データ加工・移動・連携のプロセス設計（どんな処理をどう実行するか）
• データ品質・セキュリティ・ガバナンスのルール設計（どんな基準やポリシーに従うか）
• BIツールのレポート・ダッシュボード設計（どんな可視化方法をを使うか）

設計の際には、データの流れや関係性を図や表で表現するとわかりやすくなります。

3. 構築

次に、設計で決めた内容に沿って、データ分析基盤の構築を行います。構築では、以下のようなことを行います。

• データレイク・データウェアハウス・データマートの領域構築（データの保存場所や容量の確保）
• データ加工・移動・連携のプロセス構築（データの処理や転送の実装や自動化）
• データ品質・セキュリティ・ガバナンスのルール構築（データの検証や暗号化、アクセス制御などの設定）
• BIツールのレポート・ダッシュボード構築（データの可視化や分析、レポート作成などの実施）

構築の際には、テストやデバッグを行い、データ分析基盤が正しく動作することを確認します。

4. 運用

最後に、データ分析基盤を運用する段階に入ります。運用では、以下のようなことを行います。

• データ分析基盤のモニタリングとメンテナンス（データの状況やパフォーマンスの監視や改善）
• データ分析基盤の改善と拡張（データの追加や更新、新たな分析や可視化などの実施）
• データ分析基盤の評価とフィードバック（データ分析基盤の効果や問題点、改善点などの把握や共有）

運用の際には、関係者やステークホルダーとのコミュニケーションや調整を継続的に行い、データ分析基盤を最適化していきます。

データ分析基盤の選定ポイント

データ分析基盤を構築するにあたって、どんな技術やツールを選ぶかは重要なポイントです。データ分析基盤の選定ポイントとして、以下のようなことに注意すると良いでしょう。

• スケーラビリティ：データ量や分析ニーズが増えても対応できるか
• フレキシビリティ：様々な種類や形式のデータに対応できるか
• コストパフォーマンス：価格と性能がバランスしているか
• セキュリティ：データの保護やアクセス制御が十分か
• サポート：トラブルシューティングやアップグレードなどが容易か
• ユーザビリティ：操作性や学習コストが低いか

また、オンプレミス型とクラウド型という2つのタイプがあります。オンプレミス型は自社でサーバーなどを管理するタイプで、クラウド型はインターネット上でサービスを利用するタイプです。それぞれにメリットとデメリットがありますので、自社の環境やニーズに合わせて選ぶことが大切です。

まとめ

データ分析基盤とは、データの収集・蓄積・加工・分析・可視化を一貫して行うためのシステム基盤です。データ分析基盤を構築することで、ビジネスにおけるデータ活用を促進し、競争力や生産性を向上させることができます。

データ分析基盤の構築には、プランニング・設計・構築・運用の4つのステップが必要です。また、データ分析基盤の選定には、スケーラビリティ・フレキシビリティ・コストパフォーマンスなどのポイントに注意する必要があります。

データ分析基盤は、ビジネスにとって重要な資産です。ぜひ、本記事を参考にして、自社に最適なデータ分析基盤を構築してみてください。