データマートとデータウェアハウスの重要な違い

データの収集量が指数関数的に増加する中、クラウドストレージインフラもそれに伴って進化しています。企業はデータウェアハウス、データレイク、レイクハウスなどから選択できます。

データマートとデータウェアハウスは、最も一般的に使用されるストレージの選択肢の2つです。どちらも異なる利点と欠点を提供し、最終的にはビジネスの目標がどちらが最適かを決定します。

では、どのように最良の選択をすることができるのでしょうか？以下は、データマートとデータウェアハウスの主な違いです。

違い #1 – 定義

データウェアハウスとデータマートは、その名前に基づいて区別できます。ウェアハウスは、異なるソースから収集されたデータの大規模なリポジトリです。

通常、ウェアハウスに保存されるデータの量は大きいです。それに対して、データマートはデータウェアハウスのサブセットです。その使用は特定の部門やビジネスユニットに限定されています。

多くの場合、企業はデータマートとデータレイクをウェアハウスと併用します。たとえば、多くの企業はSnowflake（データウェアハウス）を使用し、Databricksのようなデータレイクと組み合わせています。そして、特定のビジネスニーズに対応するために、単一用途のソリューションとしてデータマートを展開します。

したがって、DatabricksとSnowflakeのようなソリューションを比較する際は、最終的にはビジネスニーズに依存します。また、追加のデータ処理のためにデータマートが必要かどうかを判断する必要があります。マートはデータを迅速に処理し、ロードするのに役立ちますが、ウェアハウスは比較的遅いです。

しかし、ウェアハウスはデータマートに比べて大規模なデータをホストします。また、ウェアハウス内で詳細なスキーマを定義できますが、マートは比較的単純な定義に適しています。したがって、データが多様で深い分析が必要な場合、ウェアハウスが最適な選択でしょう。

特定の変数のセットが必要な複数の事前定義されたデータリクエストがある場合、データマートは素晴らしい選択肢です。

違い #2 – スコープ

データウェアハウスは、すでに学んだように、組織全体にサービスを提供することを目的としています。この目的は、日常のプロセスに違いを生む設計と処理条件をもたらします。たとえば、ウェアハウスは複数のソースからのデータを収容し、マートは少数のソースからのデータをホストします。

その結果、ウェアハウスのサイズは大きく、マートは比較的小さいです。ウェアハウスはデータスキーマの定義やETLプロセスを定義するのに時間がかかるため、インストールが非常に複雑です。それに対して、マートは初期タスクが実行された後、数週間で稼働を開始できます。

データマートは限られた用途があることはすでに学んだ通りです。データ処理能力を拡張したい場合、効率的な選択肢ではありません。ウェアハウスは、新しいデータを収容するために新しいテーブルやスキーマを簡単に追加できるため、スケーリングに柔軟性を提供します。

しかし、ウェアハウスのサイズはしばしば目標に対して逆効果となります。ビジネスがデータの再定義を必要とする大規模な変化を経験した場合、現在のウェアハウスは進展の障害となります。新しいものをインストールする必要がある可能性が高く、それが市場投入までの時間を遅らせることになります。

したがって、マートは急速に変化するビジネス条件により適しています。しかし、彼らにも限界があります。基礎となるデータ分析の変数が頻繁に変わる場合、データマートはあまり役に立ちません。変化する条件に対応するために複数のデータマートを展開することは容易ですが、最終的にはデータを保存し、中央集約するためにウェアハウスが必要になります。

違い #3 – 分析の影響

ウェアハウスは大規模な複雑なデータを保存でき、これによりデータに対して複雑な分析を実行できます。これは、データマートが分析目的に役立たないという意味ではありません。

分析が必要なコンテキストが重要です。ビジネスが複雑なモデリングを必要とし、データを処理するためにAIエンジンを実装する意図がある場合、ウェアハウスが最適な選択です。

ウェアハウス主導の分析の欠点は、クエリの実行に時間がかかることです。ビジネスが常に変化する条件に直面している場合、結果が到着する頃には分析が陳腐化している可能性があります。したがって、データマートはそのような状況でよく使用されます。ただし、マートを使用する際には具体的である必要があります。

たとえば、営業チームが現在の顧客の購買トレンドを駆動している要因について即座に洞察を必要とする場合、データマートは役に立ちません。なぜなら、この分析には大規模なデータ処理が必要だからです。

しかし、特定の製品の購買トレンド（販売単位、場所、最も売れている場所、他の製品と比較した製品の販売、ベンチマークなど）についての洞察が必要な場合、データマートは素晴らしい選択です。

結果を迅速に返すことで、チームは迅速にアドホックな意思決定を行い、ビジネスにポジティブな影響を与えることができます。コツは、ビジネスのどの領域に焦点を当てたいかを定義することです。焦点が単一の部門やビジネス機能を超える場合、レイクやウェアハウスがより適しています。

長期的なパフォーマンス向上を目指す意思決定には、ウェアハウスが必要です。現在収集されているデータのかなりの割合は非構造化です。そのような場合、ウェアハウスやレイクはマートよりも良い選択です。

あなたにとって最適な選択は？

最終的に、データマートとデータウェアハウスの選択は、ビジネスの目標とタイムラインに依存します。どちらの選択肢もあなたにとって有益ですので、どちらが最適かを選ぶ時間をかけてください。