データマートとは何か種類や設計・導入メリットと活用事例を徹底解説

「データ分析をもっと効率化したい」「膨大なデータから必要な情報だけを素早く取り出したい」と悩んでいませんか？

実は、データを活用する企業の【約80％以上】が部門単位の迅速な意思決定を目指してデータマートを導入しています。しかし、「データウェアハウスやデータレイクと何が違うの？」「本当にコスト削減やDWHの負荷軽減に役立つ？」といった疑問や、「導入後の運用が複雑化してしまわないか」「どのタイプを選ぶべきか」といった不安を抱えている方も多いはずです。

データマートの設計・導入には部門ごとの用途や業務フローの最適化、具体的な活用事例の理解が不可欠です。本記事では、金融・製造・流通など【各業界での最新導入事例】や、SnowflakeやBigQueryを代表する最新ツールの特徴、設計パターンごとのメリット・デメリットまで、データ活用に取り組む方がいま現場で本当に知りたいポイントを詳しく解説します。

最先端企業の実践から得られる知見も【この1ページで網羅】できるので、ぜひ最後までご覧ください。

データマートとは何か？基礎定義と役割の詳細解説

データマートの基本概念と目的

データマートは、特定の部門や目的のために設計された小規模なデータベースです。企業全体の大量データを一元管理するデータウェアハウスと異なり、営業・マーケティング・経理など特定部門の分析に最適化されています。最新のビジネス現場では、迅速な意思決定や業務改善のため、必要な情報を効率的に抽出できるデータマートの導入が急増しています。

主な目的は以下の通りです。

• セグメントごとの柔軟なデータ分析

• 必要な情報へのスピーディなアクセス

• データガバナンスとセキュリティの強化

社内の利用者が直感的にデータを活用できるため、全体最適と現場力両立が実現できます。

データマートが担う役割と業務効率化への影響

データマートは、膨大な企業データから必要な要素のみを抽出し、特定部署やプロジェクト目的に即した「使える形」にまとめます。これにより、従来発生していた無駄なデータ検索や集計作業が大幅に削減され、データドリブン経営を現場レベルで推進できます。

業務効率化のポイント：

1. 部門ごとにカスタマイズ可能
2. 素早い集計・レポート作成を自動化
3. データ品質・一貫性の維持に貢献

また、データ分析プロジェクトやBIツール連携にも強みがあり、現代のビジネストランスフォーメーションには欠かせない存在です。

データマートとデータウェアハウス・データレイクとの違いを分かりやすく説明

データマートと似た用語としてデータウェアハウス（DWH）、データレイクがあります。それぞれの特徴と使い分けを順に解説します。

データマートは即戦力となる簡易性、DWHは全社データ統合、データレイクは多様なデータの柔軟活用に最適です。

データマートの用途別の違いと選択基準の具体例

ビジネス目的や現場課題により、選択すべきデータ基盤は異なります。

用途と選び方の例：

• マーケティング部門→データマート：顧客セグメント分析やキャンペーン効果検証

• 経営戦略部門→DWH：全社的な売上・KPI集計や長期的トレンド管理

• 開発部門→データレイク：IoTやSNSなど多種データで新規サービス開発

最適な基盤構築には、業務要件や拡張性・コスト面も十分に考慮が必要です。

データマートの英語表記・国際的な定義と最新事例

データマートの英語表記は「Data Mart」となります。海外でも同じ意味で用いられていますが、グローバル企業や最新IT動向では、クラウドサービスを活用したデータマート（例：AWS、Snowflake、BigQuery）の導入が進んでいます。

国際的な運用例：

• 大手企業では「Snowflake Data Mart」や「BigQuery Data Mart」といったクラウド型が主流

• 複数リージョン・多言語対応や厳格なガバナンス要件を満たせる

• 迅速な導入・柔軟なスケーリングでグローバル企業のDXを促進

今後も多様な先端テクノロジーとの連携や、データ民主化の推進役として注目が集まっています。

データマートの種類とタイプごとの特徴・活用シーン

データマートは、目的や運用体制に応じて多様な種類が存在します。それぞれのタイプによってデータの管理手法やアクセス方法が異なり、ビジネス部門やデータ分析の運用効率化に直結します。主なデータマートのタイプは従属型、独立型、ハイブリッド型の3つであり、クラウド技術との組み合わせにより最新トレンドに対応しています。部門ごとの迅速な意思決定やコストパフォーマンスの最適化を目指す企業にとっては、運用目的に合った種類を選ぶことが重要です。

データマートの従属型データマートの設計特徴とメリット・デメリット

従属型データマートは、DWH（データウェアハウス）からデータを抽出・加工して作られるため、全社の統合データ基盤と連携しやすい構成です。主な特徴と利点:

• 全社データの整合性が保たれる

• セキュリティとガバナンスを一元管理しやすい

• 分析対象を部門ごとに絞り込みやすい

しかし、DWHへの依存度が高く、データ連携部分の設計やETL処理の複雑化がデメリットとなる場合も多いです。データの即時性や自由度を求める場面では、やや柔軟性に欠けることが課題です。

データマートの独立型データマートの活用領域と課題

独立型データマートはDWHに依存せず各部門が個別に構築できるため、自由度が高い設計や迅速な運用が可能です。具体的な活用シーン:

• 小規模プロジェクトや特定部門向けの分析用途

• スタートアップ企業の機動的なデータ分析基盤

• 必要なデータのみを抽出・保存し、コストや構築期間を抑える場合

一方で、全社レベルのデータ統合や再利用の観点からはデータの重複や不整合が発生しやすく、管理と拡張性に課題が残ります。

データマートのハイブリッド型データマートの導入実態と最新トレンド

ハイブリッド型データマートは、従属型・独立型の利点を組み合わせ、柔軟なデータ運用を可能にするタイプです。近年は部門横断プロジェクトやクラウドサービスを利用した高度な分析要件への対応力が注目されています。特徴:

• 必要な部分のみDWHと接続し、その他は独立運用

• 業務自動化や高度なBIツール連携が容易

• データガバナンスと部門最適化を両立可能

システム間連携や運用負荷の最小化を実現できるため、多様な組織や用途にマッチします。

データマートでSnowflakeやBigQueryを利用したクラウド型データマートの実践例

クラウド型データマートは、SnowflakeやBigQueryといった最新プラットフォームの活用により、高い柔軟性とスケーラビリティを提供します。具体例としては以下の特徴が挙げられます。

これらのクラウド型データマートは、従来よりも早いスピードで大量データの分析やシステム拡張ができます。

データマートのタイプ選択の判断基準と最適化のポイント

最適なデータマートタイプを選ぶには、組織の規模・目的・既存システムとの親和性を考慮する必要があります。選択時の比較ポイントは以下の通りです。

• 利用部門が全社か、個別か

• コストと初期投資、拡張性

• データ統合・ガバナンスの必要性

• BIツールやクラウド環境との連携性

導入後も定期的なメンテナンスやセキュリティ管理を徹底し、プロジェクトの成長に合わせて最適なデータマート構成を見直すことが重要です。適切な選択が、データ分析の効率とビジネス価値を最大化するポイントとなります。

データマート設計の基本構造と実装ステップ

データマートの設計には、業務部門ごとの目的とニーズに合わせた構造設計が求められます。全社データウェアハウスとは異なり、特定部門で利用しやすいコンパクトな設計が特徴です。システム構築の流れでは、まず部門ごとに必要なデータソースを選定し、目的に合わせてデータ構造を設計します。次にETL処理によりデータ統合・加工を行い、ユーザーが扱いやすい形でデータマートへ格納します。最終的にBIツールやSQLで分析ができる環境を整えることが重要です。近年はSnowflakeやBigQueryなどクラウドサービスの利用も増えており、初期コストや運用負担の軽減につながります。

データマートで効果的なデータマート設計のための要件定義プロセス

データマートの要件定義では、現場ユーザーが求めるレポートや分析要件を洗い出すことが最優先です。また、どのデータをどの範囲・粒度で管理するのかを明確にし、データカタログの整備も進めましょう。不明確なまま設計を進めると、業務に即した情報が抽出できず、現場で活用されません。要件定義段階で、以下のようなチェックリストを設けておくと効果的です。

• 利用部門と担当者の特定

• 必要なデータソース一覧の作成

• レポートやKPI等の利用目的の明確化

• データ更新頻度・取得ルールの策定

これにより開発工数の無駄や設計ミスを防ぐことができます。

データマートにおけるテーブル設計とビュー設計の違いと使い分け

データマートの設計では、物理テーブルとビューの使い分けが効率的な運用の鍵です。物理テーブルは繰り返し利用する集計データや履歴データの保存に向いており、高速なアクセスが可能です。一方、ビューは必要に応じ動的にデータを集約・結合できるため、柔軟な分析用途に最適です。

下記のように両者を整理すると違いが明確です。

データマートの具体的な設計パターンとメリット・デメリット

データマートの設計パターンは、従属型と独立型の2つに大きく分かれます。従属型は全社データウェアハウス(DWH)と連携し統合的に管理でき、データ整合性や一貫性に優れています。一方、独立型は部門で独自にデータ管理・分析できるため、開発スピードが速く特定業務に最適化しやすいです。

• 従属型（DWH連携型）

  • メリット：全社横断のデータ管理、一元化
  • デメリット：開発・運用負担が大きい

• 独立型（部門単独型）

  • メリット：柔軟な運用、短期間で構築可能
  • デメリット：全社的なデータとの連携に課題が出やすい

データマートのETLプロセスの構築とデータ統合の重要ポイント

データマートで扱うデータは、複数システムから抽出・変換（ETL）し統合するため、信頼性・一貫性が非常に重要です。ETL処理を適切に設計することで、分析時のデータミスや遅延を防ぐことができます。特に、データクレンジングやマスタ統合、正確な更新頻度・ジョブ監視もポイントです。ETLツールとしてはAWS GlueやSnowflake、BigQueryが多く利用されており、クラウド環境に合わせた運用設計が推奨されます。

データマート運用管理時のデータ品質維持とエラー対処法

データマート運用における品質管理では、定期的なデータ監査とエラーログ分析が欠かせません。不整合データや欠損値の検知、手動修正の履歴管理などを仕組み化することで、常時高品質なデータ提供を実現できます。エラー発生時には、発生箇所別にアラート通知や自動リカバリ処理を導入し、業務影響を最小化しましょう。また、データ利用者からの問い合わせ対応やドキュメント整備も運用の質を左右します。

• データ品質管理ガイドラインの整備

• ログ・監査記録の自動収集

• エラー・障害時のリカバリフロー策定

• データ利用FAQ・問い合わせ窓口設置

データマート導入のメリット・デメリットの詳細分析

データマートによる迅速なデータ取得と部門別最適化による意思決定支援

データマートの最大の利点は、必要な情報を部門ごとに最適な形で抽出し、迅速なデータ取得を実現する点にあります。営業部門や経理部門、人事部門など、それぞれのニーズに即した分析環境を構築できるため、業務ごとに最適な意思決定が可能となります。また、データの抽出や集計処理が軽量化されるため、現場のユーザーはリアルタイム性の高いデータに素早くアクセスできることが特長です。これによりビジネスに求められるスピード感を大幅に向上させ、意思決定プロセスを効率化できます。

主な効果

• 業務部門ごとに最適な情報取得が可能

• 情報抽出・分析作業のスピードアップ

• 業務ニーズへの柔軟なカスタマイズ

データマートによるDWH負荷軽減・コスト削減効果の定量的評価

全社のデータを集約するデータウェアハウス（DWH）では、複数部門による同時アクセスなどで負荷が集中しやすく、処理効率やコスト面での課題が生じます。データマート導入により特定部門のアクセスや分析処理が分散され、全社DWHへの負担が大幅に軽減されます。また、不必要なデータや非効率な処理を排除できるため、ストレージやネットワークコストの圧縮にもつながります。例えば、ストレージ容量やクエリ回数の削減、個別最適化によるETL処理の高速化が可能です。

コスト削減・効率化ポイント

• DWHサーバ負荷軽減

• 不要データの削除によるストレージ節約

• 個別分析処理の分散・最適化

データマート管理の複雑化や運用リスク・課題の具体例

データマートを複数導入する場合、業務ニーズごとに独立して設計されることが多く、全体管理が複雑化する傾向があります。それぞれのデータマートでデータ項目や更新タイミングが異なると、二重管理やバージョンの不一致が発生しやすくなります。また、各部門が独自に変更を加えることで集計結果に差異が生じ、正確性や信頼性の低下につながる可能性も否定できません。運用ルールが不明確なまま運用すると、部門間のデータ連携トラブルやセキュリティ上のリスクも高まります。

考えられる具体的な課題

• データ仕様や定義の食い違い

• 更新タイミングやバージョン管理の複雑化

• 二重管理による運用負担増

• セキュリティや権限設定の徹底が困難

データマート運用ルール策定やユーザーニーズ反映の重要性

効率的なデータマート運用には明確なガバナンスルールの策定が不可欠です。データ定義や更新ルール、アクセス権限、データ連携の基準を事前に設けておくことで、運用上の混乱やトラブルを大幅に抑制できます。特に各部門ユーザーのニーズや現場の実務フローを反映させることで、利便性とデータ品質の両立が実現します。

運用改善のポイント

• データ定義・更新ルールの標準化

• 部門ごとのニーズヒアリング

• ガバナンス体制の強化とドキュメント化

• 定期的なメンテナンスとユーザートレーニング

しっかりとした設計とルール運用がデータマートの本来の価値を最大化し、持続的な業務改善と信頼性向上に直結します。

データマートの具体的なデータマート活用事例と効果検証

データマートの業種別導入事例（金融、製造、流通など）の詳細解説

データマートは各業種で部門ごとのニーズに応じたデータ分析基盤として広く利用されています。例えば金融業ではマーケティング部門向けに顧客属性データを整理し、個別の販売戦略を立案しています。製造業では生産工程データをリアルタイムで分析することで、品質の向上やコスト削減につなげています。流通分野では販売履歴をもとに在庫最適化や需要予測を実現し、業務効率化を図っています。

下表は代表的な導入事例と目的をまとめたものです。

このように、データマートは各分野で迅速な意思決定や業務改善に貢献しています。

データマートがデータ活用プロジェクトの進行フローとデータマートの役割

データ活用プロジェクトでは、全社データウェアハウスを構築した後、各部門ごとに最適なデータセットを抽出しデータマートを作成します。これにより、現場での迅速な分析やレポーティングがスムーズに行えるようになります。データマートはプロジェクト推進の中核となり、業務ごとにテーマ別の分析を深める役割を担います。

プロジェクトの進行フロー例

1. データ統合基盤（DWH/データレイク）を構築
2. 部門別ニーズに合わせてデータマートを設計
3. ビジネスユーザーが自らアクセス・分析
4. 活用効果を検証し運用を最適化

この流れの中で、データマートは柔軟かつ効率的なデータ活用を実現する基盤となっています。

データマート活用の成功要因とよくある失敗パターンの分析

データマート導入の成否を分けるポイントは明確な目的設定と部門間の連携です。効果的なデータマート活用には、ビジネスゴールに紐づいた設計やユーザー目線での運用体制が欠かせません。

成功要因

• 目的の明確化とKPIの設定

• 運用フローの定着と継続的な改善

• 現場参加型の設計・開発プロセス

一方で、失敗例としては次のパターンが多く見られます。

• ゴールが曖昧なまま構築し活用されない

• サイロ化により部門連携が機能しない

• メンテナンス負担が過大で運用に支障

こうした課題を事前に把握し、設計段階で十分な準備を行うことが重要です。

ビッグデータ・生成AI時代におけるデータマートの位置づけ

近年はビッグデータや生成AIの登場により、データ分析の重要性がさらに高まっています。データマートは、膨大なデータから業務用途に即した情報を抽出しやすくすることでAIやBIツールとの連携も容易です。たとえばSnowflakeやAWSなどのクラウドサービスを利用することで、スケーラブルなデータマート構築も現実的となっています。

• データマートは部門単位の俊敏なデータ活用を支え、全社のデータガバナンスにも適しています。

• 生成AIや機械学習エンジンと連携することで、より精度の高い予測や意思決定が可能となります。

時代の進化に合わせて、データマートは柔軟性や拡張性を高めながら、企業のデータドリブン経営の中核として進化し続けています。

代表的なデータマート関連ツール・製品の機能比較

データマートでSnowflake、BigQuery、Tableau、PowerBIの特徴と導入メリット

主要なデータマートツールとして、Snowflake、BigQuery、Tableau、PowerBIが選ばれています。Snowflakeはクラウド型DWH製品で、スケーラブルな構造や高速な処理が特長です。複数のクラウドプロバイダーに対応し、拡張性を重視する企業によく活用されています。BigQueryはGoogle Cloudが提供するサービスで、コスト効率とリアルタイム分析が可能な点が評価されています。TableauやPowerBIはBIツールで、構造化データに強く、直観的な可視化やダッシュボード作成が可能です。
導入することで業務分析の効率化や意思決定の迅速化、セルフサービスBIによる現場利用の拡大が実現できます。

データマート対応状況と選定基準

データマート製品の選定では、クラウド対応状況、価格帯、連携可能なデータソース、可用性が大きなポイントです。例えば、大量データの高速処理ならSnowflakeやBigQuery、ビジュアルレポートや現場での使いやすさを重視する場合はTableauやPowerBIが推奨されます。運用規模や部門ごとの要望にあわせて、

• 取り扱い可能なデータ量

• 既存インフラとの親和性

• 保守・サポート体制

を考慮すると、最適なデータマートツールの選択に近づきます。

データマート製品比較表：機能・価格・対応環境・利用事例

データマートにおけるクラウド対応とオンプレミス利用の違い

クラウド対応データマートは、スケーラビリティやコスト最適化、運用負担軽減といった利点が評価されています。クラウド型は保守・運用作業が自動化されており、新規プロジェクトの構築や急な組織変更にも迅速に対応できます。一方、オンプレミス型は社内インフラで運用し情報セキュリティや独自要件への最適化が必要な場合に適しています。近年はSnowflakeやBigQueryなどクラウド型製品人気が高まっているため、導入方針やガバナンス体制にあわせてベストな運用形式を検討することが重要です。

データマートの最新アップデート情報・サポート状況

各データマート製品は定期的に機能追加やセキュリティ強化のアップデートが実施されています。SnowflakeやBigQueryではAI・機械学習機能強化や自動最適化、API連携機能の充実が話題です。TableauやPowerBIも新しいデータ連携先や高度なビジュアライズ機能が続々と追加されています。製品選定の際は現在の機能だけでなく、将来の拡張性やベンダーによるサポート体制、アップデート頻度も重視し、自社課題に見合った信頼性あるサービスを選びましょう。

データマート構築・導入時の注意点と最適実践法

データマートプロジェクト初期の調査・設計・体制構築のポイント

データマートの導入は、事業部門や目的に合わせた情報活用を可能にするため、初期段階から明確な要件定義と設計が肝心です。プロジェクト初期には、以下の観点に注目してください。

• 業務ニーズ分析：必要なデータや分析対象、KPIを部門単位でリストアップ

• データソースの調査：内部・外部のデータベースやデータレイク、ERPとの連携要件を整理

• 設計方針の決定：星型スキーマやスノーフレーク型などテーブル構造を明確化

• 体制構築：プロジェクトマネージャー、データエンジニア、業務担当者の役割分担を調整

特に、社内の情報システム部門と現場担当者の密なコミュニケーションが、連携や運用効率を高めます。

データマート内製開発と外部委託のメリット・デメリット比較

データマートは自社で内製する方法と、専門ベンダーへ外部委託する2つの選択肢があります。下表で主な違いをまとめます。

自社の人材リソースや中長期的な活用計画に応じて最適な選択を行うことが重要です。

データマートのデータガバナンス・セキュリティ対策の必須項目

データマートの運用では、個人情報や機密情報の適切な管理が強く求められます。対策すべき主なポイントは以下の通りです。

• アクセス制御：部門・ロール単位の閲覧権限設定と監査ログの取得

• データ暗号化：保存データ・転送データ共に暗号化対応

• セキュリティ製品連携：AWSなどのクラウドサービスやDedicated VPNの利用

• バックアップ・障害対策：DR（ディザスタリカバリ）手順の明確化

データマート導入時は、外部攻撃や情報漏洩リスクを最小化するための運用ルールと技術対策をセットで設計します。

データマートのデータ品質管理と継続的改善プロセス

データマートが持続的に価値を提供するには、データ品質の維持と改善サイクルが不可欠です。主な管理策は次の通りです。

• データ抽出から保管までのETLプロセスでチェック項目を明確化

• データカタログの整備とメタデータ登録・更新を定期的に実施

• データ精度や最新性、不整合レポート自動化による定期監査

また、定期的なレビュー会議を設け、部門ごとの要望やシステム変更にあわせてデータマート設計書・運用指針も見直します。これにより、全社横断でのデータ活用と高い分析力を実現できます。

データマート関連システム・概念との比較・連携理解

データマートとOLAP・BIツールの役割分担

データマートは特定部門や業務の分析のために最適化されたデータ構造を持ち、ビジネスニーズに応じてデータを整理するために使われます。対してOLAP（多次元分析）やBIツールは、このデータマートから情報を抽出し、レポート作成やダッシュボード表示を行い意思決定を支援します。役割分担を下記テーブルにまとめます。

データマートが整理したデータをBIツールで可視化することで、迅速な経営判断が可能となります。

データマートとデータカタログ・データレイクの連携方法

データマートは整備済みの構造化データを格納しますが、データレイクは未加工かつ多様なデータ（テキスト、画像等）も保存します。データカタログは、これらデータの所在や意味を管理する役割を担います。

• データレイク連携手順

  1. 膨大な情報をデータレイクに蓄積
  2. 必要なデータのみを抽出・加工しデータマートへ格納

• データカタログの役割

  • データ資産の管理
  • 検索性や管理性の向上
  • データソースの可視化

この連携により、分析用途やビジネスニーズごとに情報を効率よく抽出・保存し、総合的なデータマネジメント体制が実現できます。

データマートからデータウェアハウスのアップグレードや移行手順

データマートの運用が拡大すると、複数部門にまたがる全社的な分析要件が増加します。その際、より大規模なデータウェアハウス（DWH）への移行や統合が求められます。移行プロセスは以下の通りです。

1. 現状のデータマート構成・テーブル一覧を整理
2. データの統合要件、分析ニーズを明確化
3. 移行先DWHの選定（Snowflake、AWS Redshift等）
4. ETL設計、データ変換・検証
5. BIツールや業務システムとの連携テスト

DWH化によって部門間の壁が解消され、全社的なデータ分析基盤が整います。

データマートのPower BIDatamartからFabric Data Warehouseへの移行事例

Power BI内蔵のデータマートからMicrosoft Fabric Data Warehouseへ移行する場合、専門的な移行計画とデータフローの見直しが必要です。

• 主な移行ポイント

  • Power BIデータマートで構築したテーブル定義・データ型を事前にエクスポート
  • Fabric Data Warehouse上で最適なスキーマ設計を再構築
  • 移行用ETLフローを策定し、データ品質を維持
  • 移行後はPower BIやTableauなどのBIツールでの動作確認を徹底

これにより、より大規模・高速なデータ分析環境を実現できます。移行計画と品質確保が成功のカギとなります。

この記事で解決する主要Q&A／読者からの代表的な疑問点整理

データマートとデータウェアハウス(DWH)の違いは何ですか？

データマートとデータウェアハウスは目的やスコープが異なります。データウェアハウス（DWH）は全社規模の大量データや多様な情報を一元的に統合・保管し、全体最適な分析環境を提供します。一方、データマートは部門や特定業務向けに必要なデータだけを抽出し、迅速なアクセスや業務分析に特化しています。以下の比較表で違いが明確になります。

データ分析の速さや個別最適を求めるならデータマート、全体統合・高度な管理を求めるならDWHが適しています。

データマートとデータレイクの使い分けはどうする？

データレイクは構造化・非構造化データを生データのまま大量に保存するストレージ基盤です。一方で、データマートは構造化データを分析しやすい形で蓄積し、特定目的に即座に使える状態に整えます。

使い分けのポイントは以下です。

• データレイク：未加工・多様なデータソースを蓄積。将来の分析・AI活用に最適。

• データマート：必要なデータを整理・加工済み。迅速な業務分析・レポーティングに最適。

データレイクから必要なデータだけを抽出・整理してデータマートを作成し、現場の業務利用やBIツール連携に活用するのが一般的です。

データマート構築の初期費用や維持コストはどのくらい？

データマートのコストは採用するツール・設計方法・システム規模により変動します。下記はコストイメージです。

SnowflakeやAWSなど最新クラウドサービスを活用すると、初期コストやメンテ負担を大きく削減でき、必要な分だけの運用が可能です。

データマートにおけるテーブル設計とビュー設計はどのように選択すべき？

テーブル設計は物理的なデータの蓄積・構造を決定し、高度なデータ可用性や大量データの効率的管理を実現します。一方で、ビュー設計は論理的な仮想テーブルを作成し、特定分析や一時的な加工ニーズへ柔軟に対応可能です。

設計選定ポイント

• テーブル設計：頻繁な集計・高速な検索が必要な場合、安定運用に適しています

• ビュー設計：簡易な加工作業や一時的な集計、クエリの柔軟対応に便利です

• 両者を組み合わせ、データの性格や利用目的に応じて適切に設計を行うことが重要です

データマートのクラウドとオンプレミスのデータマート、どちらが良い？

クラウド型データマートは迅速な導入・コスト抑制・拡張性の高さが特長です。Snowflake、AWS、BigQueryなどのサービスは世界中で導入実績が豊富です。

• クラウド

  • サーバ管理不要、スケール自由
  • コスト最適化が容易、BCP対策も万全

• オンプレミス

  • セキュリティ要件や独自システム連携時に有効
  • 専用設計でカスタマイズ性高いが、初期・維持コストが膨らみやすい

業務要件や運用体制・今後の拡張予定に応じて選択しましょう。特に中小企業やスピード導入重視なら、クラウド型データマートが推奨されます。