データ分析基盤とは？構築するうえで知っておきたい4つのポイント
はじめに
ビジネスにおけるデータの重要性が高まる中、「部門ごとにデータが分散していて、会社全体の数字が見えない」「分析のたびにエンジニアへの依頼が必要で、スピード感が出ない」「AIを導入したものの、元データの品質が低く活用しきれていない」といった課題に直面していませんか？
これらの課題を解決し、データドリブンな意思決定を支える土台となるのが「データ分析基盤」です。本記事では、データ分析基盤の基本となる概要と、実際に構築するうえで押さえておきたい4つのポイントを解説します。
データ分析基盤とは何か？概要と構成要素
データ分析基盤とは、社内の基幹システムやSFA（営業支援ツール）、外部のクラウドサービスなど、さまざまな場所に点在しているデータを1ヶ所に集約し、意思決定のための分析に特化させたシステム環境を指します。
単なるデータの蓄積場所ではなく、部門を横断した「正しい現状把握」を可能にし、過去の蓄積データに基づいた精度の高い予測を行うための「攻めのITインフラ」として機能します。
一般的に、データ分析基盤はデータが収集されてから活用されるまでに、以下のような役割を持つ複数の要素を組み合わせて構築されます。
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データソース
分析対象となる元データが存在する場所やシステムのことです。社内の基幹システムやSFA、顧客管理（CRM）システム、外部のWeb広告データなどがこれに該当します。分析基盤の「供給源」として、あらゆるビジネス活動の生データの起源となります。
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ETLツール
データソースからデータを抽出し、分析に適した形に変換して、保管先に書き出す役割を担うツールです。散在する多様な形式のデータを整え、一本のパイプラインとして繋ぐ役割を果たします。これにより、手動で行っていたデータ移行の工数を大幅に削減し、運用の自動化において不可欠な存在となります。
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DWH（データウェアハウス）
ETLツールによって収集・整形された全社データを、時系列に沿って一元的に蓄積する領域です。膨大なデータを高速に集計・分析することに特化しています。全社共通の「信頼できる唯一の情報源（SSOT：Single Source of Truth）」としての役割を担います。
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データマート
DWHに蓄積されたデータから、特定の部門や特定のテーマ（マーケティングや営業分析など）に合わせて必要なデータだけを切り出した領域です。利用者が必要なデータへ素早く、かつ容易にアクセスできるようにするために作成されます。全社共通のDWHに対し、分析ユースケースごとに最適化された「専門店」のような位置づけです。
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BI（ビジネスインテリジェンス）ツール
データマートやDWHに格納されたデータを、グラフやダッシュボードの形で視覚的に表現するツールです。代表的なものとして「Tableau」や「Looker Studio」などがあり、専門知識がないビジネス部門のユーザーでも直感的に現状を把握できるようにします。最終的な意志決定を支援する「データの出口」としての役割を担います。
構築するうえで知っておきたい4つのポイント
データ分析基盤をプロジェクトとして成功させるためには、ツールのスペックだけでなく、運用フェーズを見据えた全体設計が不可欠です。ここでは、選定・構築時に注意すべき4つのポイントを挙げます。
1. コスト体系（従量課金）の理解と最適化
現在のデータ分析基盤（特にクラウド型DWH）の多くは、「クエリでスキャンしたデータ量」または「起動時間」に応じた従量課金制を採用しています。初期費用を抑えてスモールスタートできるメリットがある反面、効率の悪いクエリを投げ続けるとコストが跳ね上がるリスクがあります。事前にデータ量や利用頻度をシミュレーションし、クエリ最適化やコストモニタリングの設計を行っておくことが重要です。
2. 既存システムとの連携性（ETLツールの選定）
分析基盤にデータを入れるためには、各システムからデータを抽出（Extract）、変換（Transform）、書き出し（Load）を行う「ETL」の工程が必須です。自社で連携用のスクリプトを開発・保守するのか、それともSaaS型のETLツールを導入して工数を大幅に削減するのか。このアーキテクチャ設計が、導入後の運用負荷を大きく左右します。
近年では、クラウドDWHの処理能力向上に伴い、抽出（Extract）したデータを先にDWHへ書き出し（Load）、その後DWH内で変換（Transform）を行う「ELT」というアプローチが主流になっています。ETLがDWHへ格納する前に外部サーバーでデータを加工するのに対し、ELTは生データをそのままDWHへ格納し、DWHの強力な計算リソースを使って一気に加工を行うのが特徴です。
使い分けの目安として、個人情報をマスキングしてからDWHには入れたい場合や、システム側への負荷を抑えたい場合は「ETL」が向いています。一方、膨大な生データをまずは素早く蓄積し、後から分析要件に合わせて柔軟に加工したい場合は「ELT」が適しています。なお、このELTのプロセスにおいて、DWH内でSQLを用いて効率的なデータ変換を行うために代表的なツールとして「dbt」が広く活用されています。
3. 学習コストを抑える「標準SQL」と「ノーコード・ローコード」への対応
どれほど高度な機能を持つ基盤を構築しても、現場が使いこなせなければ形骸化してしまいます。学習コストを下げるためには、独自の言語ではなく、標準的なSQLで操作できる製品を選ぶことが推奨されます。これにより、既存のエンジニアやデータアナリストが即戦力として分析業務にあたることが可能になります。
さらに近年では、SQLの専門知識がないビジネス部門の担当者でも直感的にデータの抽出や加工を行えるよう「ノーコード」や「ローコード」で操作できるツールを組み合わせるアプローチも主流となっています。エンジニアは標準SQLで高度なデータ処理を行い、ビジネス部門はノーコード・ローコード環境で手軽に分析できるといった役割分担の設計を行うことが、全社的なデータ活用を定着させるうえで非常に有効です。
4. 運用可能性とBIツールとの親和性
構築後の運用フェーズにおいて、柔軟な権限管理が設定できるかどうかも重要な選定基準です。また、運用フェーズで現場がつまずきやすいのが「どのデータがどこにあるか」「どういう意味か」が分からなくなることです。これを防ぐためにデータカタログやメタデータ管理が重要であり、これらがないと「似たような名前のテーブルが乱立し、どれが正解かわからない」といった混乱を招き、分析の生産性が著しく低下します。さらに、欠損値や異常値の混入、更新遅延などを早期に検知する「データ品質の監視」も欠かせません。dbtのテスト機能や監視ツールを活用し、異常発生時に自動でアラートを飛ばす仕組みを構築しておくことが、データへの信頼性を保つ有効な手段です。また、最終的なアウトプットを担うBIツールとの接続実績や相性も確認しておく必要があります。データの取り込みから可視化まで、シームレスに連携できるアーキテクチャを描くことが成功のカギとなります。
データ分析基盤の構築ステップ6つと注意点
データ分析基盤の構築は、一般的に以下の6つのステップに沿って進められます。それぞれの特徴と、現場で陥りがちな注意点を押さえておきましょう。
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要件定義
何のためにデータを使うのか、どのデータを集めるのかというビジネス目的と対象データを明確にします。ビジネスゴールから逆算して、必要な要件を網羅的に洗い出すことが重要です。
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設計
データソースからBIツールまでのデータの流れ（アーキテクチャ）や、セキュリティ、権限管理などを設計します。コストや拡張性を見据え、最適なツールやプラットフォームの組み合わせを決定します。
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PoC（概念設計）
スモール環境で実際にデータを動かし、想定通りの成果が得られるかを検証します。この際、コストやパフォーマンス、使いやすさだけでなく、「既存の基幹システムへの負荷」や「ETL/ELT工程におけるデータ連携の安定性や例外処理の挙動」についても必ず確認しておくべきです。
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本番構築
PoCの検証結果を踏まえ、全社規模のデータ分析基盤を本格的に構築しましょう。データパイプラインの自動化や、前述した品質監視の仕組みもこのフェーズで実装します。
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BIツール連携
構築した基盤にBIツールを接続し、ユーザーがデータを視覚的に確認・分析できるようにします。現場のビジネスユーザーが直感的に操作できるダッシュボードの構築が求められます。
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運用
データの品質監視、コストモニタリング、メタデータ管理などを継続的に行います。ビジネスの変化に合わせて、データマートの追加やパイプラインの修正を柔軟に行う体制が必要です。
現場でよくある失敗しやすいポイント
構築にあたって現場で陥りがちな落とし穴として、以下の2点が挙げられます。
- 曖昧な目的による形骸化 「とりあえずデータを貯めればなにかに使えるだろう」と要件定義を曖昧に進めた結果、誰も使わない不要な基盤になってしまうケースです。
- 現場のデータリテラシーの無視 現場のスキルセットや利用イメージを考慮せず、操作やデータ構造が複雑すぎてエンジニアしかさわれない状態になり、結果としてデータ活用が社内に浸透しないケースです。
このような点に注意しながらデータ基盤を構築していくことも、重要なポイントのひとつです。
まとめ
データ分析基盤は、企業のデータ活用を推進するための重要な土台です。導入にあたっては、ツールの機能性だけでなく、ランニングコストやETL構築の工数、現場の使いやすさを含めた総合的な設計が求められます。
実際の導入にあたっては、自社のデータ量・利用ツール・運用体制に合わせた設計が不可欠です。弊社では、基盤の選定という上流工程から深くかかわり、その後の構築、BIツール連携までを一貫して支援しています。さらに、システムを構築して終わりではなく、導入後に自社で安定してシステムを回せるよう「基盤運用管理者向けトレーニング」も併せて提供しております。データ分析基盤の詳しいサービス内容や支援事例については、ぜひ下記の資料をご活用ください。
