データウェアハウス

解説

データウェアハウス（DWH）は、基幹システム、CRM、コンタクトセンターシステムなどに分かれて存在するデータを1か所に集め、時系列で蓄積しておく分析用のデータベースです。日々の業務処理に使うデータベースとは目的が異なり、過去の履歴を含めて集計や分析を行うために使います。

仕組み

データウェアハウスの提唱者として知られるビル・インモンは、データウェアハウスが満たすべき要件として次の4つを挙げています。

• サブジェクト指向：「顧客」「商品」といった分析の軸ごとにデータを整理する
• 統合：複数のシステムのデータを統一した形式に変換し、名寄せなどで一貫性を持たせる
• 時系列：現在の値だけでなく過去の履歴を記録し、任意の時点の状態を再現できるようにする
• 更新しない：一度記録したデータは、原則として消したり書き換えたりしない

実務での使われ方

システムをまたぐ問いに答えるには、データを共通の形でそろえる必要があります。たとえば、「問い合わせが多い顧客は解約しやすいのか」という問いは、問い合わせ履歴がコンタクトセンターシステムに、契約状況が基幹システムに分かれたままでは答えられません。顧客IDのような共通のキーで突き合わせられる形にして、初めて両方のデータを並べて分析できます。

データウェアハウスの導入や運用は、情報システム部門が主管することが多くあります。そのため、サポート部門は、分析に必要な項目を情報システム部門に伝える立場になります。具体的には、受付日時、チャネル、問い合わせ種別、解決までの時間を件単位で残すことを、構築の段階で伝えます。

注意点

月次の集計済みの数値だけをデータウェアハウスに渡すと、後から「特定の問い合わせ種別だけを日単位で見たい」となったときに、元のデータまでさかのぼれません。さらに、問い合わせ種別の定義を変更した場合は、変更した時期を記録に残しておきます。定義の変更時期が分からないと、変更の前後で件数を比較したときに、実態の変化と分類の変化を区別できなくなります。