ざっくりと
- 特定目的向けのデータ集まり
- 組織内システムで使うデータ
- データウェアハウスより簡単に管理
データマートとは、特定の目的に特化したデータの集まりです。
概要説明
データマートとは特定の目的や部署に特化したデータの集まりである。なぜなら、組織内のある部署が特定の問題解決や意思決定をするために必要なデータだけを集めたものだからだ。
例えば、財務部門は財務に関するデータ、マーケティング部門は顧客や市場に関するデータをデータマートとして持つ。そして、データマートを持つことで、データウェアハウスに比べてシンプルにシステムの構築・保守ができる。
つまり、必要なデータだけに焦点を絞り、効率的なデータ管理を可能にするツールだ。だから、大企業など大規模な組織ではデータマートは必須のツールといえる。
職業職種
財務マネージャー
財務マネージャーはデータマートを頻繁に使用する。なぜなら、財務に関する重要なデータを集めて分析し、会社の財務状況を把握するためだ。例えば、会計システムから取得した売上データや費用データを使用する。
マーケティングマネージャー
マーケティングマネージャーもデータマートを利用する。なぜなら、市場分析や顧客分析に必要なデータを集め、マーケティング戦略を立てるためだ。例えば、顧客の購買履歴データや市場調査データを使用する。
ITマネージャー
ITマネージャーはデータマートの構築と管理に関わる。なぜなら、データマートは組織全体のデータの管理や利用を効率化するためのツールだからだ。例えば、データウェアハウスから必要なデータを取り出し、データマートを作成する。
データマートは、名前の由来は英語の「Data」（データ）と「Mart」（市場）からきています。これは、特定の目的に応じて選ばれたデータを集めた「市場」を意味しています。
代表例
Amazon
Amazonはデータマートの活用で有名だ。なぜなら、大量の商品と顧客データを部門ごとに分け、それぞれの業績改善に役立てているからだ。例えば、マーケティング部門は顧客購入データを元に広告戦略を立てている。
Walmart
Walmartはデータマートを使いこなす大手企業の一つだ。なぜなら、店舗運営や在庫管理のためのデータを集約し、最適な運営戦略を立てるためだ。例えば、売上データを分析し、人気商品の在庫をきちんと管理している。
Netflix
Netflixはデータマートを利用して個々のユーザーに最適な映画やドラマを推薦する。なぜなら、視聴履歴や評価データをもとにアルゴリズムを作っているからだ。例えば、あるユーザーがよく視聴するジャンルの新作を優先的に表示する。
手順例
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目的の定義
まずは何のためのデータマートを作るのか決める。なぜなら、目的によって必要なデータが変わるからだ。例えば、営業部門なら顧客データ、製造部門なら生産データが必要になる。 -
データの収集
次に、目的に合ったデータを収集する。なぜなら、データマートは必要なデータだけを集めるからだ。例えば、内部システムや外部データソースからデータを取得する。 -
データの整理
収集したデータを整理する。なぜなら、整理されたデータは利用しやすく、解析も正確になるからだ。例えば、不必要なデータを排除したり、同じ種類のデータを一つにまとめたりする。 -
データマートの構築
整理したデータを使ってデータマートを構築する。なぜなら、それがデータマート作成の最終目的だからだ。例えば、必要なデータを集め、適切な形式で保存する。 -
利用と保守
最後に、データマートを利用し、適宜更新や保守を行う。なぜなら、データは日々変わるからだ。例えば、新たに収集したデータを追加したり、不要になったデータを削除したりする。
類似語
データウェアハウス
データウェアハウスはデータマートと似ている。なぜなら、両方とも企業のデータを集めて整理する目的があるからだ。でも、データウェアハウスは全社的な視点でデータを管理し、データマートは特定の目的に特化したデータを管理するところが違う。
データベース
データベースもデータマートとよく比較される。なぜなら、どちらも情報を保存し管理するツールだからだ。でも、データベースは一般的なデータの保存と取り出しを行うのに対し、データマートは特定の問題解決や意思決定を支えるデータを提供するところが違う。
ビッグデータ
ビッグデータはデータマートとは異なるが、関連性がある。なぜなら、ビッグデータは膨大な量のデータを指し、その中から特定の目的に沿ったデータを抽出してデータマートを作ることができるからだ。例えば、ビッグデータの中から顧客行動データを抽出し、マーケティング部門のためのデータマートを作成する。
反対語
データジャングル
データジャングルは、組織化されていないデータのことだ。なぜなら、特定の目的に焦点を当てたデータがないからだ。例えば、管理や整理が行き届かないデータの集まり。
手作業データ処理
手作業データ処理は、自動化されていないデータ処理のことだ。なぜなら、データマートのようなシステムを使用せず、手動でデータを分析・整理するからだ。例えば、Excelで一つ一つデータを処理する作業。
ランダムデータ
ランダムデータは、特定の目的やパターンに基づいていないデータのことだ。なぜなら、データマートとは反対に、どんな形でも出てくるデータだからだ。例えば、一貫性や意味のないデータ集合。
会話例
データ分析のミーティング
「データマートって何？」
「特定の目的に使うデータの集まりだよ。財務や広告などの部署で使うんだ。」
プロジェクトの進捗報告
「データマートをどう使っている？」
「私たちの部署は、売上分析にデータマートを使ってるよ。特定のデータだけ集めることで、分析がラクになるんだ。」
新人研修
「データマートを作るのって大変？」
「うーん、それはどうだろう。データソースから必要なデータを抽出し、それを整理して保存する作業はちょっと大変だけど、それができれば後は自動化できるよ。」
注意点
データマートを作る時の注意点は、データの質と完全性だ。なぜならば、間違ったデータや不完全なデータがあると、分析の結果も間違ったものになるからだ。
例えば、古いデータや間違ったデータが混ざっていると、結果が歪む。そして、データマートを作る前に、しっかりとデータクリーニングを行う必要がある。だから、データクリーニングはとても大切だ。
データマートとデータウェアハウスは、間違えやすいので注意しましょう。
データマートは特定の目的に使用するデータの集まりです。
一方、データウェアハウスは組織全体のデータを集めて保管する場所です。
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