データプラットフォームとは？DWH・データレイクとの違いや構築のメリット、最新トレンドまで徹底解説

データ活用

近年、企業内でDX（デジタルトランスフォーメーション）が進展している中、企業が取り扱うデータ量は爆発的に増加しています。それに伴い、部門・部署間、システム間でデータが分断し、連携が取れていない「サイロ化」の課題に直面しています。

そうしたバラバラになっているデータを一元化し、価値に変えるための土台が「データプラットフォーム」です。本記事では、データプラットフォームの言葉の定義から、DWHなどの類似用語との違い、最新の概念までを分かりやすく解説します。

データプラットフォームとは？定義と「データ分析基盤」との違い
なぜ今、企業にデータプラットフォームが必要なのか？（背景と課題）
データプラットフォームと混同しやすい関連用語との違い
（DWH・データレイク・データマート）
データプラットフォームを構築・運用する3つのメリット
データプラットフォーム構築・運用を成功させるポイント
まとめ

データプラットフォームとは？定義と「データ分析基盤」との違い

データプラットフォームの定義と共に、データ分析基盤との違いをご紹介します。

◆データプラットフォームとは

データプラットフォームとは、企業が社内外のデータを統合的に集め、データを有効活用するために整備するシステム基盤です。データの収集、蓄積、加工、分析、可視化までの一連の流れを統合的に管理します。

◆データプラットフォームの役割

データプラットフォームの役割は、実にさまざまです。しかし共通しているのは、データプラットフォームは単なるデータの「入れ物」ではなく、ビジネスの意思決定を支える「インフラ」である点です。

データプラットフォームは、データを効率的かつ迅速に分析・活用し、企業のあらゆる意思決定を支援する役割があります。

「データ分析基盤」と混同されやすいですが、データ分析基盤はデータ分析に特化したシステム基盤であるのに対し、データプラットフォームは分析だけでなく、AI活用や意思決定サポート、業務の自動化など、より広範な用途をカバーする概念です。

◆データプラットフォームの役割の例

AIの学習データの提供
エージェント型AIの動作に必要なデータの整備
データ分析に必要なデータの整備
経営や事業の意思決定のサポート
データ活用の業務における自動化の促進

なぜ今、企業にデータプラットフォームが必要なのか？（背景と課題）

ところで、近年は企業にデータプラットフォームが必要不可欠になってきています。それにはどのような理由があるのでしょうか。主な背景と課題を見ていきましょう。

◆データのサイロ化による機会損失と業務効率の低下

部門ごとにデータが孤立し、「サイロ化」が生じています。サイロ化とは、各部署・部門などで使用するシステム同士のデータ連携ができていない状態を指します。サイロ化によって、業務効率の低下や自由なデータ活用ができないことによる機会損失、全体像が見えない、二重入力が発生するなどの数多くの問題が生じています。

◆データ駆動型経営の実現に不可欠

近年、企業は全体的な経営の方向性として、意思決定にデータを取り入れることが欠かせなくなってきています。いわゆるデータ駆動型経営やデータドリブン経営と呼ばれる経営手法が定着している中、「データを自由に取り扱えない状況」が社内にあることが、時代錯誤と言える状況になっています。

データ駆動型経営とは、勘や経験ではなく、幅広く最新のデータを根拠とした経営判断のもとで進める経営手法です。この経営を実現するための必須要件としてデータプラットフォームの整備が必要不可欠となっています。

特に市場環境の変化が激しい現代において、その変化に迅速に対応するためにリアルタイムに近いデータ活用が求められています。

データプラットフォームと混同しやすい関連用語との違い
（DWH・データレイク・データマート）

データプラットフォームは、基本的に次の構成を取ります。

出典：https://bi.lakeel.com/course/dwh_merit_demerit/

データプラットフォームには「データレイク」「データウェアハウス（DWH）」「データマート」という要素が含まれます。これらの役割は混同しやすいことから、正確に理解しておきましょう。

理解する際には、飲食店における料理のプロセスに例えるとわかりやすいため、あわせてご覧ください。

	データレイク	データウェアハウス（DWH）	データマート
役割	生データの保管	構造化データの蓄積	目的別のデータ抽出
料理のプロセスに例えると…	調達してきた食材をそのまま保管しておく「冷蔵庫」	食材を下ごしらえして並べる「調理台」	顧客のテーブルに並べる「小皿料理」

料理のプロセスの例において、データプラットフォームは、全体のシステムや物流を支える「厨房」に例えられます。

厨房内においては、まず調達してきた食材をそのまま格納する「冷蔵庫（生データ）」が、データレイクに相当します。社内から集めたデータは整形・加工はされず、生のままです。

次に、料理に備えて、冷蔵庫から出した食材を下ごしらえし、並べるのがデータウェアハウスとしての調理台です。データは構造化され、分析など活用しやすい形に整えられます。

次に、顧客の注文通りに料理を作ります。そしてテーブルに並べた小皿料理がデータマートといえるでしょう。社内の各部門は、それぞれデータの目的が異なります。その目的に応じて最適な形でデータマートに格納されています。

データマートから取り出したデータは、BIツールによって可視化し、意思決定を行ったり、機械学習プラットフォームなどに取り込まれ、AIの学習に使ったりします。

近年、注目を集める新しい概念として、「データレイクハウス」と「データファブリック」があります。これらの意味も押さえておきましょう。

◆データレイクハウスとは

データレイクハウスとは、データレイクとデータウェアハウスの強みを組み合わせた仕組みです。AIや機械学習に活用するために、テキストや画像、動画などのさまざまなデータタイプを保存できたり、半構造化データと非構造化データを保存できたり、効率的なデータ管理機能を有したりします。

主にAIに提供するためのデータをより効率的に管理するプラットフォームとして採用されています。

◆データファブリックとは

データファブリックとは、データプラットフォームのように、システムや基盤を指すのではなく、「構造（アーキテクチャ）」の概念です。

データファブリックでは、物理的にデータを統合するのではなく、分散したデータを仮想的に統合・管理するアプローチです。

ファブリックは「織物（Fabric）」を意味しており、織物のように分散したデータを結び付けて統合する構造を指しています。

データプラットフォームにおけるデータレイクやデータウェアハウスのように一カ所にデータを蓄積しておく必要がなく、すべてのデータをリアルタイムに扱える仕組みです。単一のアクセスポイントから取り出し、活用できます。

データの物理的な移行や蓄積が不要になることからコスト面で有利になる点や、オンデマンドによる統合により、セキュリティ面で効率的に運用できる点などから注目されています。

データプラットフォームを構築・運用する3つのメリット

データプラットフォームを構築・運用するメリットをご紹介します。

1.データ統合による効率化
データプラットフォームにデータが統合されることで、必要なデータをすぐに探せる状態になり、準備時間を短縮できます。手作業の削減、データ分析の自動化など全体を通じて、人件費や時間的コストの削減にもつながるでしょう。

2.高度なセキュリティとガバナンス
データプラットフォームの権限を一括管理することで管理が効率化します。可視化され、管理しやすくなることで、情報の漏洩や改ざんを未然に防ぐことができます。

【関連リンク】
＞データガバナンスとは？必要な背景やメリットを解説！

3.一貫性のある意思決定
データプラットフォームに全社情報が集約・分析されることで、一貫性のある意思決定が可能になります。従来のように部署・部門ごとにバラバラに分析されていたことで生じがちだった「どの部署の数字が正しいか」で議論になることもなくなります。

データプラットフォーム構築・運用を成功させるポイント

データプラットフォームの構築と運用を成功させるポイントを見ていきましょう。

◆スモールスタート

構築時においては、最初から巨大なものを作ろうとしないことが成功の秘訣です。特定の部門や課題から小さく始めるようにしましょう。まずはPoC（概念実証）から始め、効果検証しながら進めることは成功の鉄則です。
そしてただ小さく始めるのではなく、全社展開を前提として進めることが重要なポイントです。

◆データ統合（ETL/ELT）の自動化

近年のトレンドとして、データ統合のプロセスである「ETL（※1）」や「ELT（※2）」の自動化があります。これらを手動で行うことを排除し、自動化の仕組みを取り入れることで、質が高く、鮮度の高いデータを維持することが重要です。

※1 ETL：データ統合時における「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（書き出し・格納）」のプロセス。
※2 ELT：データ統合時における「Extract（抽出）」「Load（書き出し・格納）」「Transform（変換）」のプロセス。

◆組織文化の醸成・ガバナンス強化

ただシステムを構築するだけでなく、データを使う「人」の意識改革も重要です。データ活用のルールを社内に整備したり、個人情報や機密情報の管理を徹底し、セキュリティ面を強化する視点を持ちましょう。

データプラットフォームの構築により、セキュリティを一括管理できる点から、組織のガバナンス強化にもつながります。その結果、情報システム部門などの管理部門の工数削減も実現できます。余計な業務負担が減ることで、より有意義なデータ活用環境の構築につながっていくでしょう。

まとめ

データプラットフォームは、これからのデータ駆動型経営を支える不可欠なビジネスインフラです。しかし、本記事で紹介したようなデータレイクハウスの概念や、ETL/ELTの自動化、高度なセキュリティガバナンスを一から自社で設計・構築・運用するには、膨大なコストと専門人材が必要となります。

そのような課題に対して株式会社ラキールが提供する2つの製品の組み合わせが強力にサポートできます。

◆「LaKeel Data Insight」

『LaKeel Data Insight』は、社内に散在するあらゆるシステムからローデータを直接抽出・格納し、サイロ化を解消するデータ統合基盤です。データレイクからデータウェアハウス、データマートの全体構造を、高度なETL/ELT技術を用いて一元的に統合・管理できます。

◆「LaKeel BI」

「LaKeel BI」は、統合・分析された高度なデータを、経営層や現場の社員が直感的にダッシュボードで分析・可視化できるBIツールです。「LaKeel Data Insight」に統合されたデータを「LaKeel BI」を組み合わせることで、最新トレンドを網羅したデータプラットフォームをスムーズに実現し、企業の迅速な意思決定（Single Source of Truth）を強力にサポートします。

バラバラのデータを一元化し、「信頼できる唯一の情報源」としてLaKeelの一連のシステムが、貴社のデータ活用のための基盤となるでしょう。

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