データ基盤とは？企業のデータ活用に欠かせない仕組みと構築方法を解説

目次

• 1. データ基盤とは
• 　1-1. データ基盤とデータベースの違い
• 2. データ基盤の構築が求められる背景
• 3. データ基盤の4層構造（データ基盤の構成要素）
• 　3-1. データの収集
• 　3-2. データの蓄積
• 　3-3. データの加工
• 　3-4. データの可視化・分析
• 4. データ基盤を構築する3つのメリット
• 　4-1. データの一元管理による質の担保
• 　4-2. データの収集から分析までのスピード向上
• 　4-3. データ分析における属人化の防止
• 5. データ基盤構築の5ステップ
• 　5-1. データ基盤構築の目的の明確化
• 　5-2. プロジェクト推進の体制整備
• 　5-3. データ基盤の技術設計
• 　5-4. データ基盤の構築・開発（テスト運用）
• 　5-5. データ基盤の本格運用・改善
• 6. データ基盤の構築を成功させるポイント
• 　6-1. 自社に合ったデータ基盤の形態を選ぶ
• 　6-2. 現状のデータを客観的に評価する（データアセスメント）
• 　6-3. データ同士の連携性を重視する
• 　6-4. 誰でも操作しやすいツールを導入する
• 7. データ基盤の構築で効率的なデータ活用を

1. データ基盤とは

データ基盤（データ分析基盤）とは、企業が多様なデータを収集・保存・加工・分析するためのシステム基盤です。データ基盤にはデータの品質を管理し、適切な形で分析・活用できるようにする役割があります。

データ基盤を構築すればビッグデータの蓄積や加工も容易に行えるため、組織内のさまざまな部門が効率的にデータを活用できるようになるでしょう。

1-1. データ基盤とデータベースの違い

データ基盤と似た概念にデータベースがありますが、役割や使用シーンが大きく異なります。
データ基盤は複数のデータソースを統合し、組織全体におけるデータ分析や活用を促す仕組みです。

一方データベースは、顧客情報やトランザクションデータのように特定のデータを格納・管理するシステムを指します。データの保存・検索・管理に特化しており、基本的には1つのアプリケーションやシステムのために設計されます。

どちらも迅速な意思決定に寄与しますが、データ基盤は大規模なデータ分析、データベースは日常の業務処理に有効です。

2. データ基盤の構築が求められる背景

データ基盤の構築が求められる背景には、データ量の爆発的な増加やDX推進の加速が関係しています。

近年ではAIやIoTなどの発展によって企業が持つデータ量が急増しており、ビッグデータの分析が必要不可欠となってきました。Excelをはじめとする従来の表計算ツールではデータ分析に限界があり、手作業での分析も効率が良いとは言えません。

データ基盤を構築すれば各部門のデータを統合し、リアルタイムで分析することが可能です。
特に大企業では各部門ごとにデータを管理しているケースが多く、全社的な視点での分析や意思決定が難しいという課題があります。

データを統合すれば、会社全体における情報の可視性を高められるのがメリットです。
各部門同士の情報共有を強化できるため、意思決定の迅速化はもちろん業務プロセスの効率化にもつながります。

3. データ基盤の4層構造（データ基盤の構成要素）

データ基盤は大きく以下4つの構造に分かれており、それぞれの層が連携しながらデータ活用を支えています。

1. データの収集
2. データの蓄積
3. データの加工
4. データの可視化・分析

ここからは、データ基盤の4層構造について詳しく解説します。

3-1. データの収集

データの収集では、社内システムや外部サービスなどあらゆる情報源からデータを取得し、統合する仕組みを構築します。

企業では、売上データや顧客データなど日々さまざまな情報が生み出されています。
各データを異なるシステムで管理していると統合が難しいため、API連携やETLツール（※）を使用して全データを自動集約することが大切です。

※ETLツールとは「Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（格納）」の略で、データの移動とデータウェアハウスへの統合を行うためのソフトウェアのこと。

データ収集の対象システムは企業によって異なりますが、代表的なものとしては以下が挙げられます。

データ収集の精度が高いほどデータ処理や活用の質も高まるため、データ基盤構築の第一歩としても重要な要素です。

3-2. データの蓄積

データ収集後は、基盤にデータを蓄積していきます。
データの蓄積場所は「データレイク（Data Lake）」と呼ばれ、構造化データだけでなく非構造化データも一元的に蓄積できるのが特徴です。

 データ形式に関係なく蓄積できるので、より幅広いデータ活用が可能になります。
なおデータレイクに蓄積されるのは、未加工の生データです。
そのままでは正確なデータ分析を行えないので、分析に適した形式に加工・整形する必要があります。

データ蓄積とは？欠かせないシステムや活用後のデータの流れを解説

3-3. データの加工

データの加工とは、蓄積したデータを分析・活用しやすい形に変換するプロセスのことです。

不要なデータの削除やデータの統合といった必要な処理を実施し、データウェアハウス（DWH）に格納します。

データの品質向上に必要なデータクレンジングについては、以下の記事で詳しく解説しているのでぜひ参考にしてく未加工のデータを使用するとデータ分析の精度が落ちてしまうため、データ加工で品質を高めるのがポイントです。ださい。

データクレンジングとは？メリットや手法、やり方をわかりやすく解説

データウェアハウスでは全データを時系列順に保管でき、過去のデータ加工履歴も参照できます。
DWH（データウェアハウス）とは？適切な比較検討で最適なデータ活用を

また、データウェアハウスに保管した加工データを目的や用途によって抽出し、保管する場所をデータマートと呼びます。データマートに保管したデータは売上予測や商品開発といった目的別に細分化されているので、より効率的なデータ分析に有効です。

3-4. データの可視化・分析

データの可視化・分析は、加工したデータをビジネスの意思決定や業務改善に活かすためのプロセスです。チャートやグラフを使い、数値だけでは見えにくい傾向や異常値を直感的に把握できるようにします。

またデータ分析には、統計分析をはじめ多様な手法があるため、目的に応じて最適な手法を選ぶことが大切です。データの可視化・分析手法を効果的に組み合わせれば、データに基づいた戦略的な意思決定が可能になります。

データ可視化とは？目的やメリット、データ分析に役立つ可視化ツール（BI）まで解説

4. データ基盤を構築する3つのメリット

データ基盤の構築には、大きく以下3つのメリットがあります。

1. データの一元管理による質の担保
2. データの収集から分析までのスピード向上
3. データ分析における属人化の防止

それぞれ詳しく解説するので、自社における導入効果を見極める参考にしてください。

4-1. データの一元管理による質の担保

データ基盤を構築すれば、企業内のあらゆるデータを一元管理できるのがメリットです。
各部門で管理していたデータを連携できるので、データの分散や重複を防止し、整合性を維持できます。

またデータ基盤では自動的にデータを統合・整理できるため、ヒューマンエラーを減らせるのも魅力です。
データのアクセス権限を適切に管理しておけば機密情報の漏洩を防げるので、データガバナンスの向上も期待できます。

4-2. データの収集から分析までのスピード向上

データ基盤があれば、データの収集・蓄積・加工・可視化といった一連の流れを効率化可能ですデータの収集から分析まで自動化できるので、ビックデータの活用もスムーズに行えます。

企業のデータ活用スピードが飛躍的に向上するため、競争力の強化にもつながるでしょう。

4-3. データ分析における属人化の防止

データ基盤を構築すれば、誰でも簡単にデータへアクセスできる仕組みを整えられます。
専門知識のない従業員でもデータを活用できるようになり、属人化を防止できるのがメリットです。

またデータ基盤を構築する際は、マニュアルや教育プログラムの整備など属人化を根本的に防止する体制を整えておきましょう。データの入力・更新・閲覧に関するルールも定めておけば、組織全体でデータを適切に活用できるようになります。

5. データ基盤構築の5ステップ

データ基盤の構築は、以下の5ステップで進めるとスムーズです。

1. データ基盤構築の目的の明確化
2. プロジェクト推進の体制整備
3. データ基盤の技術設計
4. データ基盤の構築・開発（テスト運用）
5. データ基盤の本格運用・改善

これらの手順を押さえておけば、自社に合ったデータ基盤を構築できます。
各ステップについて詳しく見ていきましょう。

5-1. データ基盤構築の目的の明確化

データ基盤を構築する際は、まず目的を明確にしましょう。
単に「データ基盤を作る」という目標ではなく、「データ基盤によってどのような課題を解決するのか」を具体的に定めることが重要です。

目的を明確にしておけば、データ基盤の設計や導入の方向性が定まりやすくなります。
適切なツールや技術の選定にもつながるので、効率よくデータ基盤を構築できるでしょう。

5-2. プロジェクト推進の体制整備

データ基盤構築の目的を決めたら、プロジェクトの推進体制を整備します。

データ基盤の構築は全社的に取り組む必要があるので、データを保有する部門だけでなく、データを活用する各部門の担当者にも参加してもらいましょう。
各部門の担当者を含めた体制を整えておけば、現場の要望を反映させたデータ基盤を構築できます。

データ基盤をスムーズに構築するためには、推進体制の整備と同時に運用開始までのスケジュールを設定しておくことも大切です。

5-3. データ基盤の技術設計

データ基盤の構築において、技術設計はプロジェクトの成否を左右する重要なステップです。
技術設計ではデータの収集・蓄積・可視化・分析の方法を具体的に定め、必要なシステムを選定します。

技術設計は、データ基盤のパフォーマンスや拡張性を左右します。
将来的なデータ増加にも対応できるよう、柔軟な設計を心がけるのがポイントです。

5-4. データ基盤の構築・開発（テスト運用）

技術設計が完了したら、実際にデータ基盤の構築・開発を進めていきます。
まずはテスト運用を始め、データの収集から分析までのプロセスが正しく動作するか検証しましょう。

データ基盤の構築で導入するシステムは高額な傾向にあるので、小規模でのテスト運用が欠かせません。テスト運用で課題を把握しておけば、リスクを最小限に抑えて本格導入できるでしょう。

5-5. データ基盤の本格運用・改善

テスト検証で問題がなければ、データ基盤を本格運用していきます。
定期的に運用成果をモニタリングし、課題が見つかれば適宜改善に取り組んでください。

また、データ活用のニーズは時間とともに変化するため、柔軟に対応できる体制を整えることも重要です。必要に応じて新しいデータソースを追加したり、BIツールをカスタマイズしたりと、より高度なデータ分析ができる環境を整備しましょう。

6. データ基盤の構築を成功させるポイント

最後に、データ基盤の構築を成功させるポイントを4つお伝えします。

それぞれ詳しく解説するので、データ基盤の構築前にぜひチェックしてください。

6-1. 自社に合ったデータ基盤の形態を選ぶ

データ基盤の構築方法には、大きく「各システムを個別に導入する方法」と「クラウドプラットフォームを使う方法」の2種類があります。それぞれ以下のようなメリット・デメリットがあるので、自社と相性のよい形態を選ぶことが大切です。

分析したいデータの種類や量はもちろん、既存システムとの連携性も確認したうえで自社に適した形態を選びましょう。

6-2. 現状のデータを客観的に評価する（データアセスメント）

データ基盤の構築を成功させるには、現状のデータ品質を客観的に評価する「データアセスメント」が重要です。これはデータの正確性・一貫性・網羅性を評価し、問題点を特定するプロセスです。

精度の高い分析を実現するには、データの質と量が十分に整っていることが前提となります。
データの粒度が不揃いのまま分析すると、誤った結果につながる可能性があります。

定期的なデータアセスメントを実施することで、継続的なデータ品質の向上と、より信頼性の高いデータ活用が可能になります。

6-3. データ同士の連携性を重視する

データ基盤を構築する際は、データ同士の連携性を確保することが重要です。
各システムを個別に導入すると社内のデータがサイロ化（※）しやすくなり、必要な情報を横断的に活用できなくなる可能性があります。

※サイロ化とは、システムや業務が縦割りの組織構造によって分断され、データが連携されていない状態のこと。

そのためデータ分析基盤の設計から構築までを統一的に管理し、システム同士をスムーズに連携できるか確認しておくのがポイントです。

ただし各部門が扱うデータを無理に1つのシステムに統一すると、かえって業務効率の低下を招く恐れもあります。個々のデータ基盤や運用方法を活かしながら、柔軟にデータを連携できる仕組みを整えるのが理想です。

6-4. 誰でも操作しやすいツールを導入する

データ基盤を構築する際は、誰でも簡単に操作できるツールを導入することが重要です。
高度なツールを導入しても、実際にデータを扱う現場担当者が活用できなければ十分な効果を発揮できません。

特にデータレイクやDWHといったシステムは、専門的な知識が必要となるケースもあるため、使いやすさを考慮するのがポイントです。
本格運用の前にシステムのデモやトライアルを試し、全従業員が使いこなせる仕様かを確認しましょう。

7. データ基盤の構築で効率的なデータ活用を

データ基盤を適切に構築すれば、企業のデータ活用のスピードが向上します。
データの収集から分析までの流れを効率化できるので、迅速な意思決定を促してくれるでしょう。

データ基盤の構築を成功させるには、目的を明確にしたうえで自社に合ったツールを選定することが大切です。データ同士の連携性も確保しておけば、よりスムーズな運用が可能になります。

データ基盤の構築や運用に悩んでいる方は、ぜひパーソルビジネスプロセスデザインが提供する「データ統合・データベース設計支援」の利用も検討してみてください。

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