Data Warehouse データウェアハウス　顧客デジタルエクスペリエンス用語集オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために

2024年4月16日

AI CDP CRM D2C DNVB EC EC物流 eコマース Eメール LTV MA ML・機械学習オムニチャネルオムニチャネルコマースオムニチャネルフルフィルメントデータウェアハウス・DWH

データウェアハウスとは

データウェアハウスは、レポート作成とデータ分析に使用されるデータベースです。これは、アナリスト、意思決定者、その他の関係者がアクセスできるデータの中央リポジトリです。データウェアハウスは通常、傾向分析や予測に使用できる履歴データを保存するために使用されます。

データウェアハウスは、タイムリーで正確かつ一貫した情報をユーザーに提供することで、意思決定プロセスをサポートするように設計されています。通常、これらには、運用データベース、トランザクションシステム、外部データソースなどの複数のソースからのデータが入力されます。データウェアハウス内のデータは通常、ユーザーが利用できるようにする前に、クレンジング、変換、統合が行われます。

データウェアハウスは通常、定期的に (通常は毎日または毎週) 更新されます。これにより、ユーザーは意思決定のための最新情報にアクセスできるようになります。データウェアハウスは通常、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) を使用して実装されます。

企業が自社のデータについての洞察を得ようとしているため、データウェアハウスは近年ますます人気が高まっています。ビッグデータと高度な分析の台頭により、組織が大規模なデータセットに対して高度な分析を実行するための基盤を提供するデータウェアハウスの価値がさらに高まっています。

エンタープライズデータウェアハウスとは

エンタープライズデータウェアハウス(EDW) は、組織内の複数のソースからのデータを統合するために使用されるリレーショナルデータベースの一種です。このタイプのデータウェアハウスは、ビジネスインテリジェンスおよび分析アプリケーションをサポートするためによく使用されます。

EDW には通常、トランザクションシステム、OLAP データベース、Web ログ、フラットファイルなど、さまざまなソースからのさまざまなデータが含まれています。このデータは統合され、中央の場所に保存されるため、ビジネスユーザーはデータにアクセスして分析できます。

EDW を使用すると、組織は業務運営についての洞察を得て、より適切な意思決定を行うことができます。また、複数のソースからのデータを手動で統合する必要性が減り、時間と費用の節約にも役立ちます。

EDW は、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドソリューションなど、さまざまな方法で導入できます。使用される導入モデルは、組織のニーズによって異なります。

EDW を使用すると、次のような利点があります。

意思決定の向上:
EDW は、正確な最新データへのアクセスを提供することで、組織がより適切な意思決定を行うのに役立ちます。
効率の向上:
EDW を使用すると、複数のソースからのデータを手動で統合する必要性が減り、組織は時間と費用を節約できます。
顧客サービスの向上:
EDW は、顧客データに迅速にアクセスして分析できるようにすることで、組織が顧客サービスを向上させるのに役立ちます。
ビジネスの機敏性の向上: EDW は、複数のソースからのデータに迅速にアクセスして分析できるようにすることで、組織が変化に適応するのに役立ちます。

EDW の主要なコンポーネントには次のものがあります。

データ統合:
このコンポーネントは、複数のソースからデータを抽出、変換、および EDW にロードする役割を果たします。
データ品質:
このコンポーネントは、EDW 内のデータが正確で最新であることを保証する責任があります。
データセキュリティ:
このコンポーネントは、EDW のデータが安全であり、不正なアクセスから保護されることを保証します。
データ管理:
このコンポーネントは、EDW 内のデータの管理を担当します。これには、データクレンジング、データ変換、データウェアハウジングなどのタスクが含まれます。

データウェアハウスの利点は何ですか

データウェアハウスには、従来のデータベースに比べて多くの利点があります。これらは、単なるトランザクション処理ではなく、意思決定をサポートするように設計されています。これは、データウェアハウスには通常次のような機能があることを意味します。

スタースキーマまたはその他の非正規化データベース設計。これにより、複雑なクエリの実行が容易になります。
データの正確性を保証するデータクレンジングプロセス。
さまざまなユーザーが必要なデータにアクセスできるようにするデータマート構造。
傾向とパターンを特定するのに役立つデータマイニングプロセス。

データウェアハウスは、レポート、OLAP、データ視覚化などのビジネスインテリジェンスアプリケーションもサポートできます。これらのアプリケーションは、データを分析するための使いやすいツールを提供することで、組織がより適切な意思決定を行うのに役立ちます。

データウェアハウスには組織の意思決定のサポートに適した多くの利点があります。これらには、非正規化されたデータベース設計、データクレンジングプロセス、データマート構造、およびデータマイニングプロセスが採用されています。さらに、データウェアハウスを使用してビジネスインテリジェンスアプリケーションをサポートすることもできます。

データウェアハウスの主な目的は何ですか

データウェアハウスの主な目的は、ビジネスユーザーが情報に基づいた意思決定を行うために必要な、単一の一貫したデータビューを提供することです。

データウェアハウスによって組織は何を達成できるのか

データウェアハウスを使用すると、組織は複数のソースからのデータを 1 つの一元的な場所に統合できます。この統合データを使用して、業務運営の改善に役立つ洞察を生成できます。

データウェアハウスは組織に次のような多くのメリットをもたらします。

意思決定の向上:
複数のソースからのデータを統合することで、データウェアハウスは組織にビジネスのより完全な全体像を提供します。これは、組織がリソースをどこに割り当てるか、運用を改善する方法についてより適切な決定を下すのに役立ちます。
効率の向上:
データウェアハウスは、組織が手動で行う必要があるレポート作成や分析のタスクを自動化するのに役立ちます。これにより、従業員はより付加価値の高いタスクに集中できる時間を確保できます。
顧客サービスの向上:
データウェアハウスは、従業員がデータにすばやく簡単にアクセスできるようにすることで、組織の顧客サービスの向上に役立ちます。これは、従業員が顧客の質問に答えるために必要な情報をすぐに取得できるためです。

データウェアハウスの最終的な成果とは何ですか

データウェアハウスの最終的な目標は、業務運営の改善に役立つ洞察を提供することです。

データレイクとデータウェアハウス: 相違点と類似点

データレイクとデータウェアハウスの間には多くの類似点と相違点があります。ここでは、それらが異なる主な点をいくつか見ていきます。

データウェアハウスはデータレイクよりも古くから存在しているため、その開発はより段階的に行われてきました。一方、データレイクは、ビッグデータ分析のニーズの結果として生まれた比較的新しい概念です。

データレイクとデータウェアハウスの主な違いの 1 つは、データウェアハウスが OLAP (オンライン分析処理) をサポートするように設計されているのに対し、データレイクは OLAP と OLTP (オンライントランザクション処理) の両方をサポートするように設計されていることです。これは、データウェアハウスが分析タスクに適しているのに対し、データレイクは分析タスクとトランザクションタスクの両方に使用できることを意味します。

もう 1 つの重要な違いは、データウェアハウスでは通常スタースキーマが使用されるのに対し、データレイクではスタースキーマまたはスノーフレークスキーマのいずれかを使用できることです。 OLAP ではスタースキーマの方が効率的ですが、OLTP ではスノーフレークスキーマの方が効率的です。

データウェアハウスも通常は正規化されていますが、データレイクは正規化されていません。これは、データウェアハウスに含まれる重複データがデータレイクよりも少ないことを意味します。正規化により、データウェアハウスのクエリが容易になり、エラーの防止にも役立ちます。

データウェアハウスは通常リレーショナルデータベースシステム上に構築されますが、データレイクは NoSQL システムを含むあらゆるタイプのシステム上に構築できます。これは、データレイクのストレージと処理の柔軟性がより高いことを意味します。

では、これら 2 種類のデータストレージにはどのような類似点があるのでしょうか?

重要な類似点の 1 つは、データレイクとデータウェアハウスの両方を使用してあらゆる種類のデータを保存できることです。これには、構造化データ、非構造化データ、および半構造化データが含まれます。

もう 1 つの類似点は、データレイクとデータウェアハウスの両方がビジネスインテリジェンス、分析、レポートなどのさまざまな目的に使用できることです。

データレイクとデータウェアハウスはどちらも、あらゆる規模の組織で使用できます。これは、大企業だけが利用できるものではないことを意味します。

データレイクとデータウェアハウスの主な違いと類似点のいくつかがわかりました。ご覧のとおり、これら 2 種類のデータストレージにはそれぞれ長所と短所があります。最終的に、組織にとって最適な選択は、特定のニーズと要件によって異なります。

顧客デジタルエクスペリエンスソリューション [オムニチャネル発送代行]

オムニチャネルコマースビジネスに適した顧客の購入（購買）体験ニーズに添ったオペレーションを設計・構築するツールを選定したら、 富士ロジテックホールディングスの EC物流サービス・物流・発送代行・返品・交換サービスをその施策の一部として活用することを検討してください。

富士ロジテックホールディングスがDNVBとその一カテゴリーDTC/D2C 3.0 コマースビジネスに提供するものには

全国のフルフィルメントセンターからの D2C（DTC）および B2B注文の EC:eコマースフルフィルメント
(ビジネスに最適なフルフィルメントセンターを選択使用可能)
標準および配達予定日指定のeコマース配送サービス
eコマースの商品の配送情報の提供と、注文/追跡情報と返品対応
思い出に残る開梱体験：Unboxing を提供するキッティングおよびカスタマイズサービス
データ分析により、顧客のe コマースの配送方法、顧客の支出金額、配送方法ごとの平均コスト、配送方法ごとの注文の配達にかかる時間、返品理由などについての顧客のインサイト：洞察の提供
越境ECに伴う、国際 eコマース配送 (米国、カナダ、英国、欧州連合、オーストラリ、アジアなど、その他の国へ)

富士ロジテックホールディングスが連携、推奨するコマースソフトウェアは、プラットフォームシステム、マーケットプレイス、EDI ソリューション (小売業者の Webサイトや店舗での注文を処理するため)、およびその他の販売チャネルと統合して、e コマース、オムニチャネルのフルフィルメントを自動化します。

富士ロジテックホールディングスを利用・活用すると、日本中にフルフィルメントセンターのネットワークを通じて、小売・製造事業者は、商品在庫を分散保管・分散出荷サービスを活用して、e コマースの配送コストと配達時間を削減することができます。

D2Cビジネスサポート：相談・問い合わせ

オムニチャネルコマースシステム＆フルフィルメント戦略:

オムニチャネルコマースシステム＆フルフィルメントは、購入・販売チャネルとフルフィルメントセンターを統合して、顧客にまとまりのあるショッピングエクスペリエンスを提供します。

次世代オムニチャネルサービスを通じて、成功する D2C チャレンジャーブランドをはじめとして、購入後の体験（Post-Purchase ポストパーチェス）の向上に注力すると、エンゲージメントと顧客ロイヤルティが向上し、リピート購入と顧客維持の可能性が高まります。

AOV・CLVを向上させる多彩なサービスを提供します。

Lexica オムニチャネルコマースから、再販・リコマースまで対応するMACH・コンポーザブルコマースシステム
E-Aspro 通販からEコマース向け ERP: 定義、機能、メリット（通販基幹システム）　
エスキュービズム「EC-ORANGE」
店舗販促・EC販促専用のCRM・MAツール「EC Intelligence」

お気軽にご相談ください。Shopifyなどのフィット＆ギャップ　アドバイスをします。

商品追跡情報・配送予定日設定・返品・交換・修理、特別問い合わせ/ご相談

通販・ D2C・ Eコマース事業者の EC物流代行・発送代行・オムニチャネルコマースでの流通加工から店舗物流までを、
一般社団法人通販エキスパート協会：「通販CXマネジメント」・「フルフィルメントCX」認定スペシャリストメンバーとスタッフがサポート致します。

全国11拠点のDC/FCから、先進 RaaSマテハンロボット・RFID などと、注文管理システム（OMS）・倉庫管理システム（WMS）とコマースシステムをAPIで連携して、物流・発送代行サービスを「スタートアップ特別限定プランから、100億円を超える事業者に最適な分散保管・分散出荷、返品・交換サービスまでを一貫でデザインする「顧客購買後体験」によって、LTVの向上が実現できる「感動物流サービス」を提供中です。物流業界の最新トレンドを盛り込んだお役立ち資料も無料でご提供しています。