Integration
複数データの統合
売上、受講、視聴、IoTなど、複数システムの異種データを統合します。 ID統一やスキーマ設計を通じて、横断分析に使える形に整えます。
DWHコンポーネントとは
DWH（データウェアハウス）コンポーネントは、複数システムのデータを分析向けに統合・蓄積し、BIやレポート、機械学習へ供給するための分析基盤です。 業務処理を担うデータベースとは別に、分析用の正本として、取り込み、履歴、鮮度、ガバナンスを担います。 可視化を担うBIや、表示面となるダッシュボードとは層が異なり、データを蓄積・統合する役割に位置づけられる点が特徴です。
ETL / ELT
取り込みと履歴蓄積
ETL/ELTでデータを取り込み、履歴を保持しながら分析向けに蓄積します。 データの鮮度や品質を監視し、分析の土台となる蓄積を整えます。
Analytics Base
BI・AIへの供給
蓄積したデータを、BIやレポート、機械学習へ供給する土台にします。 蓄積はDWH、可視化はBIという役割分担で、分析基盤を構成します。
DWHコンポーネントの主な用途
DWHコンポーネントは、経営ダッシュボード用のKPI統合、異種データの横断分析、BIツールへのデータ供給、機械学習の学習データ基盤など、分析向けにデータを統合・蓄積したい場面に組み込める基盤です。 ETL/ELT、履歴保持、ガバナンスなどを組み合わせることで、分析できる状態まで整えた基盤を構成できます。
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経営KPIの統合 経営ダッシュボード用に、複数システムのKPIを統合します。 -
異種データの横断分析 売上、受講、視聴、IoTなど、異種データを横断して分析できる形に整えます。 -
BIツールへのデータ供給 BIツールやレポートへ、分析向けに整えたデータを供給します。 -
機械学習の学習データ基盤 機械学習の学習データを供給する基盤として活用します。 -
データ品質・鮮度の管理 データ品質、鮮度、欠損を監視し、分析の信頼性を支えます。 -
データモデル・リネージ管理 スキーマやデータモデル、リネージを管理し、統合を整理します。 -
分析・AI連携の土台 BIや機械学習など、分析・AI連携の土台として活用します。
DWHコンポーネントの主な機能
DWHコンポーネントは、データの取り込みから統合、蓄積、品質管理、ガバナンスまで一連の流れで扱えるようにします。 分析やレポート、機械学習に適した形でデータを蓄積し、可視化はBIに委ねる構成で整理します。
- ETL/ELT・取り込み ETL/ELTでデータを取り込み、分析向けに整えます。
- 履歴保持 データの履歴を保持し、時系列での分析に備えます。
- スキーマ設計・データモデル スタースキーマなど、分析に適したデータモデルを設計します。
- データ品質・鮮度監視 データ品質、鮮度、欠損を監視します。
- 行/列レベル制御・マスキング 行や列レベルのアクセス制御、マスキングを行います。
- リネージ管理 データの流れ（リネージ）を管理し、出所を追跡します。
- クエリ性能・コスト監視 クエリ性能、コスト、容量を監視します。
- BI・AIへの供給 BIや機械学習へ、分析向けに整えたデータを供給します。
ALNETZ DESIGN POLICY
ALNETZがDWHコンポーネントで重視する設計
ALNETZでは、DWHコンポーネントを業務処理のデータベースとは別の、分析用の蓄積基盤として位置づけます。 業務処理の正本はデータベース、分析用の蓄積はDWH、可視化はBI、表示面はダッシュボードという層を明確に分け、既存の業務システムやAPI、CSV連携の延長で分析基盤を構築しながら、データ品質、鮮度、ガバナンスを担う構成を重視しています。
- 層を混ぜない設計 蓄積（DWH）、可視化（BI）、表示面（ダッシュボード）の層を分けて設計します。
- 業務DBとの分界 業務処理の正本はデータベース、分析用蓄積はDWHとして役割を分けます。
- 既存連携の延長で構築 既存システム、API、CSV連携の延長で分析基盤を構築できる形にします。
- データ品質・鮮度の確保 ソースデータの品質やID統一を整え、分析の信頼性を支えます。
- ガバナンス・統制 個人情報を含む統合時の、マスキングや権限設計を整理します。
- AI・予測分析への土台 機械学習や予測分析へ広げられる土台として設計します。
DWHコンポーネントを開発・追加する際のポイント
DWHを新規に構築する場合や、既存の分析基盤に追加する場合は、ソースデータの品質と、BIや既存基盤との責務の切り分けを事前に整理することが重要です。 データ統合、品質、権限、コストなどを組み合わせることで、運用に合わせた分析基盤へ拡張できます。
- ソースデータの品質
- ソースデータの品質やID統一が、分析品質を左右する点を踏まえて設計します。
- BIとの責務分担
- 蓄積はDWH、可視化はBIとして、責務の重複を避けます。
- 個人情報の統制
- 個人情報を含む統合時の、マスキングや権限設計を整理します。
- 鮮度とコストのバランス
- リアルタイム要件とコストのバランスを取って設計します。
- 業務DBとの分界
- 業務処理の正本と分析用蓄積を、データベースとどう分けるかを整理します。
- 取り込み方式
- ETL/ELTやAPI、CSVなど、どの方式で取り込むかを整理します。
- データモデル設計
- 分析に適したスキーマやデータモデルを設計します。
- リネージ・ガバナンス
- データの出所や流れを追跡できるよう、リネージやガバナンスを整理します。
DWHコンポーネントに関するよくある質問
どんなデータソースを統合できますか？
業務データベース、API、CSVなど、複数のデータソースを統合する構成を検討できます。取り込み方式や頻度を整理して設計します。
既存BIツールとつなげられますか？
蓄積したデータを、既存のBIツールへ供給する構成にできます。DWHは蓄積、BIは可視化という役割分担で整理します。
業務DBと何が違いますか？
業務データベースは日々の業務処理の正本を担い、DWHは分析向けにデータを統合・蓄積する基盤です。用途が異なるため、層を分けて設計します。
更新頻度はどのくらいにできますか？
バッチでの定期更新から、より高頻度な取り込みまで、要件に応じて検討します。鮮度とコストのバランスを踏まえて設計します。
個人情報の統制はどう行いますか？
行や列レベルのアクセス制御、マスキング、権限設計を組み合わせた構成を検討できます。統合時の個人情報の扱い方針とあわせて設計します。
CONTACT
複数システムのデータを、分析向けに統合・蓄積する基盤を構築する
データの取り込み、統合、履歴蓄積、品質管理、ガバナンスまで、分析向けのデータ基盤を設計・開発します。 業務データベースやBI、機械学習と役割を分けて整理し、データ品質、鮮度、統制まで含めた分析基盤を構築します。
DWH・分析基盤の構築を相談する- 新規開発 取り込みから統合、蓄積、ガバナンスまでを見据えて分析基盤を新たに設計します。
- 機能追加 既存の分析基盤に、データ統合や品質監視を必要な範囲で追加します。
- 改修・再設計 現在の分析基盤を見直し、データモデル、鮮度、ガバナンスを再設計します。