データウェアハウスとは
データウェアハウス（DWH: Data Warehouse）とは、企業のさまざまな業務システムからデータを収集・統合・蓄積し、分析やレポーティングに活用するための大規模データ基盤です。「データの倉庫」の名の通り、過去から現在までの大量のデータを時系列で保存し、意思決定に必要な情報を迅速に抽出できるよう設計されています。
DWHの特徴と構成要素
DWHには4つの特徴があります。①サブジェクト指向（業務別ではなくテーマ別にデータを整理）、②統合性（異なるソースのデータを統一フォーマットで格納）、③時系列性（時間軸での変化を追跡可能）、④非更新性（一度格納したデータは変更しない）。構成要素として、データソース、ETL/ELT層、ストレージ層（データレイクを含む場合もある）、分析・BIツール層があります。
クラウドDWHの主要サービス
現在はクラウドベースのDWHが主流です。Google BigQuery（サーバーレスで従量課金、高速クエリ）、Amazon Redshift（AWSエコシステムとの統合）、Snowflake（マルチクラウド対応、コンピュートとストレージの分離）が3大サービスです。オンプレミスのDWHと比較して、初期投資の削減、スケーラビリティ、運用負荷の軽減が大きなメリットです。
マーケティング分析基盤としてのDWH
マーケティング部門がDWHを活用することで、①広告・CRM・GA4等のクロスチャネルデータの統合分析、②アトリビューションモデルの構築、③顧客LTVの算出と予測、④リアルタイムダッシュボードの構築、⑤機械学習モデルへのデータ供給が可能になります。「データの民主化」を実現する分析基盤として、マーケティングのDXに不可欠なインフラです。