この記事ではデータマートの意味や、データウェアハウス、データベースとの違いについて解説します。

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データマートとは？

データマートは、大量のデータのうち特定の部署や事業などに焦点を当てて必要なデータをまとめたデータベースのことです。

必要なデータ全てを整理して保管するデータベースはデータウェアハウスと呼ばれますが、データマートはデータウェアハウスの中から目的にあったデータのみを取り出してまとめたデータベースになっています。

データマートを構築するメリット

データウェアハウスは蓄積しているデータが非常に多く、データへアクセスする人も多いです。そのため、同時に操作する人が多くなると処理が遅くなってしまう場合もあります。

一方、データマートでは特定の部署や事業に焦点を当ててデータを保存するため、処理の負荷を減らし効率よくデータを管理することができます。

ただし、多数の部署やプロジェクトでデータマートを導入し、それぞれにデータを加工してしまうとデータ間の不整合が生じるリスクも高まるため、導入の範囲や運用のルールは慎重に検討しましょう。

データウェアハウス、データレイクなどとの違い

データマートとデータベースの違い

ここまでも何度か登場していますが、データベースとは特定の目的に合わせて整理されたデータの集まりのことです。

データマートは特定の部署や事業に焦点を当て、それらのデータを効果的に管理・分析できるように構築されたデータの集まりのことです。つまり、データマートはデータベースの一種だと言えます。

データマートとデータウェアハウスの違い

データウェアハウスもすでに簡単に触れましたが、その役割は企業全体のデータを収集・統合し保存するデータベースのことです。このデータマートはデータウェアハウスからデータを取り出して構築されます。

参考：データウェアハウスとは？　データベース、データレイクなどとの違いや、ツール選定のポイントについて

データマートとデータレイクの違い

データマートやデータウェアハウスと似た役割を果たすのがデータレイクです。データレイクはデータウェアハウスと同じく、企業全体のデータを保存します。

ただしデータウェアハウスが必要なデータのみを整理して保存するのに対して、データレイクでは、あらゆるデータをそのままの形式で保存します。例えば、データウェアハウスでは保存されないような画像や動画のようなデータもデータレイクでは保存します。データレイクでは保存するデータの量が膨大になる一方で、データ活用のニーズに柔軟に対応することが可能になります。

参考：データレイクとは？データウェアハウスやデータマートとの違い、構築のポイントを解説

データマートの作り方

実際にデータマートを構築、運用する際には専門的な知識とスキルが必要となるため、ここではデータマートの役割を理解するために構築の概要を簡単に解説します。

設計

データマートを構築する最初のステップは、設計です。まずは、データマートの目的を明確にし、どのような部署や業務領域に焦点を当てるかを決定します。

その上で必要なデータや指標を明確にし、それらのデータがどのように収集・整理されるかを計画します。

必要なデータまで明確になったらデータベースの設計、データの格納方法などを設計し、データマートを構築するための準備を行います。

構築とデータの移行

設計が完了したら実際にデータマートを構築します。

必要なデータソースからデータを収集し、データマートに統合します。これには、ETL（抽出、変換、読み込み）プロセスが含まれます。また、収集したデータの品質を確保するためのクリーニングや整形などの作業を行います。

BIツールなどとの連携

データマートを活用するためには、ツールとの適切な連携が重要です。

多くの場合はBIツールのような分析ツールと導入し、データマートからの情報を可視化しビジネスに活用していきます。

運用/管理

データマートを運用し、最適な状態で維持します。

具体的には、データのセキュリティを確保し、必要なユーザーに適切なアクセスを提供したり、データマートの稼働状況をモニタリングし、問題が発生した場合には対応するなどが求められます。

このようにして、適切な手順でデータマートを構築、運用することで、組織にとって価値ある情報を提供し続けることができるようになります。

まとめ

データマートは大量のデータを活用していく際に、処理の負荷を減らし効率よくデータを管理していくことに役立ちます。データウェアハウスの負荷を減らし効率よく管理していくためにも、データマートを活用していきましょう。

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