【データ活用の第一歩】データ基盤とは？必要性や成功ポイントを解説

データ基盤とは、さまざまなデータを収集・蓄積・加工・分析するシステムのことです。必要な理由や機能、構築ステップとポイントなどをわかりやすく解説します。

「データ基盤はビジネスに必要」などと聞いたことがあっても、意味や理由が漠然としていて、構築に踏み切れない企業も多いでしょう。

実際に、データ基盤は社内データの一元管理やスムーズな活用によって、ビジネスにプラスに働く重要なシステムです。

この記事では、データ基盤の意味や必要な理由、機能、構築ステップと成功ポイントなどをわかりやすくまとめています。

データ基盤の意味を知りたい、構築を検討しているという企業は、ぜひご参考にしてください。

データ基盤とは

データ基盤とは、企業が保有するさまざまなデータを収集・蓄積・加工・分析するシステムのことです。

データ基盤を構築すると、社内情報の一元管理やビッグデータの蓄積・加工を行えるため、効率的で質の高いデータ活用ができるようになります。

社内のデータを適切に活用したい場合は、データ基盤の構築がまず最初に取り掛かるべきステップといえます。

データベースとの違い

データベースとは、特定のデータを効率的に保存、検索、管理することに特化したシステムのことです。例えば、顧客のうち「女性」だけをリストアップしたい（顧客情報管理）、勤怠管理で従業員が出勤した記録を保存したい（トランザクションデータの処理）などのケースで用いられます。

データベースが日々の業務や特定のデータ管理に活用されるのに対し、データ基盤は全体的なデータの管理や分析につながるため、企業戦略の立案など、よりコアな部分に効果を発揮します。

データ基盤が必要な理由

DXの推進やAIの活用によって、企業が扱うデータ量は従来よりも増加している一方で、部署ごとや個人でデータを管理しているというケースも少なくありません。

データ管理が適切でないと、部署間の連携の不十分さから効率が悪かったり、質の悪いデータ分析で顧客のニーズを満たせなかったりするため、効率性を高めつつビッグデータを正確に分析する方法として、データ基盤を構築する必要性が高まっています。

データの利活用状況と効果

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の調査によると、データ利活用の状況における2024年度の日本企業の割合は「全社で利活用している」24.2％、「事業部門・部署ごとに利活用している」36.0％でした。

データの利活用状況をDXの成果別で見ると、「成果が出ている」日本企業は「全社で利活用している」「事業部門・部署ごとに利活用している」の割合が成果が出ていない企業との比較で高いため、データを利活用したほうがDXの成果が出やすいことがわかります。

出典：DX動向2025（独立行政法人情報処理推進機構）

データ基盤の4つの構成要素

データ基盤を構成する主な要素は、次の4つです。

1. データの収集
2. データの蓄積
3. データの加工
4. データの分析

それぞれの要素を具体的に解説します。

1.データの収集

データの収集は、データを取り扱っている自社システムやツール、Webサイトなどからさまざまなデータを集める工程です。

例えば、CRM（顧客管理システム）やIoTデバイス、Excelファイル、販売管理システムなどを対象とし、それぞれが保有するデータを一元的にまとめます。

収集するデータの質が高いほどデータ活用の効果も向上するため、大切なステップです。

データの形式が異なる場合でもスムーズに統合できる方法として、ETLツール（※1）やAPI連携、iPaaS（※2）の活用が挙げられます。

※1 ETLツール
「抽出（Extract）」「変換（Transform)」「格納（Load）」の頭文字をとった略称。異なる形式のデータを必要な形式に変換して出力するツール。
※2 iPaaS（アイパース）
「Integration Platform as a Service」の略称。個別のサービスをクラウド上で統合・連携させるサービス。

2.データの蓄積

収集したデータを、「データレイク（Data Lake）」と呼ばれる場所に蓄積します。

蓄積されるデータは未加工の生データであり、構造化データ・非構造化データ問わず一元的に蓄積されます。

構造化データとは、「行・列」があり、整理されたデータのことです。一方の非構造化データは形式が定まっていないデータのことで、例えば画像、動画、音声、メール、SNSの投稿などが挙げられます。

3.データの加工

次に、データレイクに蓄積したデータを分析や活用しやすいように加工する工程に入ります。

加工したデータは、過去のデータ加工履歴も確認できる「データウェアハウス（DWH）」に保管されます。データウェアハウスのデータは、「データマート（Data Mart）」と呼ばれる場所へ目的や用途別に抽出・保管されるため、効率的なデータ分析が可能です。

4.データの分析

データマートに保管したデータを、グラフやチャート化して視覚的にわかりやすくし、分析に活用します。

例えば、顧客の行動履歴をデータマートでまとめ、分析し、顧客の興味関心の傾向がわかった場合、よりパーソナライズされた情報提供が可能となるため、顧客満足度や売上向上につながります。

正確な分析と適切なデータ活用が自社の成長につながり、データ基盤構築の効果を得られるでしょう。

データ基盤の形態

データ基盤には、主に2つの形態があります。

1. オンプレミス型
2. クラウド型

各形態の特徴をご紹介します。

1.オンプレミス型

オンプレミス型とは、自社サーバーにデータ基盤を構築する方法です。

導入や運用などがすべて自社対応なためカスタマイズ性が高く、すでにあるシステムやツールと柔軟に連携しやすいことがメリットとして挙げられます。また、社内でシステムを制御する点で、セキュリティ面でも安心です。

一方で、サーバーやネットワーク環境などを自社で構築する必要があり、導入コストが高くなりがちです。アップグレードや障害発生時の対応など、管理の手間もあります。

2.クラウド型

クラウド型は、ベンダーが提供するサーバーを活用してデータ基盤を構築します。インターネットがつながれば導入できる容易さがあり、保守管理もベンダーが行なってくれるため、初期費用やランニングコストを抑えられます。

デメリットは、自社運用でない分、オンプレミス型と比べて柔軟なカスタマイズが難しいことです。また、ベンダー側でトラブルが生じた際に、サービスを利用できなくなるリスクがあります。インターネットを介して社外のサービスに依存する点で、セキュリティ対策も慎重に行う必要があるでしょう。

データ基盤を構築するメリット

データ基盤を構築すると、企業にとって下記3つのメリットがあります。

1. 社内データを一元管理できる
2. 業務の属人化を防げる
3. データの活用スピードが上がる

どのようなメリットがあるのか確認しましょう。

1.社内データを一元管理できる

データ基盤を構築すると社内データを一元管理できるため、データの分散・重複などの非効率的な状態の改善につながります。データの自動整理は、人的ミスも防げるでしょう。

また、アクセス制限等のセキュリティ対策を適切に施すことで、情報漏洩や不正アクセスのリスクも抑えられます。

2.業務の属人化を防げる

データ基盤の構築によってデータを一元管理できるようになると、従業員が各々で顧客情報などを持つことがなくなるため、業務の属人化防止につながります。

業務の属人化は、従業員が「自分にしかできないから」と休みづらくなったり、不在時に業務が滞ったり、離職して業務がブラックボックス化したりするリスクがあり、企業にとって大きなマイナスです。

データ基盤が構築されれば、誰もがスムーズにデータへアクセスでき、情報共有や状況把握が可能なため、スピード感ある業務を行えます。

3.データの活用スピードが上がる

データ基盤によって、データの収集・蓄積・加工・分析のプロセスを一気通貫で行えると、人間が手作業でデータを集めたり形式を変換したりするよりも業務効率がはるかに向上し、データの活用スピードも上がります。

データの活用までの時間を短縮できれば、迅速な意思決定が可能となり、競合よりも先にイノベーションを起こせるかもしれません。生産性が向上し、企業成長にもつながるでしょう。

ビジネス環境の変化が激しい現代において、データに基づいた経営を行う「データドリブン経営」が注目されているため、データ基盤の構築はデータドリブン経営の実現にも重要です。

データ基盤の構築ステップ

データ基盤を構築するステップは、次の5つです。

1. 目的とゴールの明確化
2. スケジュール設定
3. データ基盤の設計
4. データ基盤の開発
5. データ基盤の運用と改善

各ステップについて解説します。

1.目的とゴールの明確化

データ基盤を構築する際には、目的とゴールを明確化することが大切です。目的が明確であれば、データ基盤の仕様や活用の方向性が定まりやすくなります。明確なゴールは、データ基盤の活用効果を検証でき、改善点の洗い出しや従業員のモチベーション向上につながります。

ユースケースを整理すると、データ基盤の活用用途が見えてくるでしょう。例えば、機械がエラーを起こす前兆を把握し、エラーを起こす前に修理して生産性の低下を防ぎたいケースなどがあります。

データ基盤の構築が目的とならないように、自社はなぜデータ基盤を活用したいのかを具体化していきましょう。

2.スケジュール設定

目的とゴールの設定後は、スケジュールの組み立てと体制整備を行います。

スタートしてからリソース不足とならないように、各部署の状況に配慮して、取り組むべきことと期日、担当者を具体的かつ余裕をもって決定していきましょう。

スケジュール設定には、WBS（※）が役立ちます。WBSでやるべきことを細分化すると、タスク漏れ防止や効率的なスケジュール設定につながるでしょう。

※ WBS
「Work Breakdown Structure」の略称。日本語では「作業分解構成図」といわれる。タスクの洗い出しに活用できる手法。

3.データ基盤の設計

スケジュール設定後は、自社の目的や使用したいデータの種類、量などに応じてデータ基盤を設計していきます。

「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」を基準に検討すると設計しやすいでしょう。例えば、データレイクにデータを集める方法やデータ加工用システム、データ分析環境などの設計が必要です。

また、データスキーマについては、データの加工ロジックをデータ間で密接に依存させすぎないようにすると、データソースの変更に柔軟に対応できます。データスキーマの数が増えるにつれて管理コストも増幅するため、データスキーマの定義づけは慎重に行いましょう。

4.データ基盤の開発

データ基盤の設計に沿って、開発に取り掛かります。具体的な作業は、活用するツールの比較・選定やデータレイク・データウェアハウスの構築、システム開発、データベース作成などです。

データ基盤の開発においてトラブルは起こり得るため、小規模でのテスト運用に取り組み、被害を最小限に抑えつつ課題の洗い出しを行いましょう。

専門知識や技術が求められるデータ基盤の開発は、IT人材が足りないことでスムーズに進められない恐れがあります。リソース不足の企業は、DX化やシステム開発などに強みのある外部のプロに頼ると、計画倒れとならずにゴールまで辿り着けるでしょう。

5.データ基盤の運用と改善

開発したデータ基盤を、実際に運用していきます。データ基盤の運用のポイントは、定期的に見直しをして、課題やトラブルが発生したら改善・対応していくことです。

データや活用ニーズの変化によって、一度構築したデータ基盤が永久的に使えるわけではないため、状況に応じた柔軟な運用が求められます。安全に運用できるようにセキュリティ対策やバックアップ体制を整えておくことも重要です。

データ基盤の構築によるメリットを得るためにも、従業員へ活用を促したり使い方の研修を実施・サポートしたりして、日常業務に取り入れるハードルを下げていきましょう。

データ基盤構築の成功ポイント

データ基盤を構築する際の成功ポイントとして、下記5つをご紹介します。

1. データアセスメントを行う
2. データフローを統一する
3. データを継続的に管理する
4. 全社的に取り組む
5. 自社に適した形態・ツールを導入する

各ポイントを確認して、データ基盤の質を高めていきましょう。

1.データアセスメントを行う

データ基盤を有効活用するには質の高いデータが必要です。

データが不十分・低品質のままデータ基盤を構築した場合、誤ったデータが出力されて意思決定に支障を来すなどのリスクがあるため、データ基盤の構築に取り掛かる前にデータアセスメントの実施が求められます。

データアセスメントとは、自社のデータの正確性や一貫性を客観的に評価し、質や管理状況を把握するプロセスのことです。データアセスメントの実施によって不足しているデータや粒度の差に気付けると、対策を施せたり統合すべきデータを適切に選定できたりします。

データ基盤構築の成功にデータアセスメントは重要なプロセスであることから、自社のみで対応が難しい場合はプロの力を借りることをおすすめします。

2.データフローを統一する

データフローを統一すると、スムーズなデータ処理につながって効率性が向上します。

部署やシステム間でデータフローが異なっている場合、手動でデータを扱うことになり、時間がかかったりミスが生じたりする恐れがあります。分析の質も落ちて、効率的・効果的なデータ基盤の活用が難しくなるでしょう。

そのため、データ基盤の安定的な運用を実現するには、データフローを統一することが大切です。

また、データフローを単方向にすることも望ましいです。単方向にすると、更新の際に再レンダリング（※）が少なくなるため、データが不安定化するリスクを抑えられます。

※ レンダリング
コンピュータがデータを処理・演算することで画像、映像、音声などを表示させること。

3.データを継続的に管理する

前述のように、データ基盤を開発したら定期的に見直して改善し、質の維持・向上を図ることが重要です。

データの継続的な管理方法としては、データクレンジング（※）を自動化させたりデータの更新を適切なタイミングで行なったりして、データの正確性や情報の鮮度を維持することが挙げられます。

データ管理に関する体制の整備やルールの設定が、漏れのない管理につながるでしょう。

※ データクレンジング
破損・不正確・不要なデータを修正・削除して、データの質を高めること。

4.全社的に取り組む

データ基盤の構築を成功させるには、全社的な取り組みが求められます。

必要なデータの収集にあたって、部門間の協力は不可欠でしょう。また、自社にデータ活用の文化を根付かせるには、データ基盤構築の目的や活用方法を周知することも重要です。

経営層にも理解してもらえれば、データ基盤構築にかかる予算も確保でき、導入できるITツール・システムの幅が拡大したり外部のプロに頼りやすくなったりします。

5.自社に適した形態・システムを導入する

データ基盤構築の際には、オンプレミス型・クラウド型といった形態やシステムの特徴を確認し、自社に適したものを導入することが望ましいです。

システムの導入にはコストがかかるため、導入したけど目的を果たせない、活用しづらいという場合は企業にとって大きなマイナスとなります。

具体的な選定方法については次の項目で紹介しているため、ぜひご参考にしてください。

データ基盤の選定チェック項目

データ基盤を選定する際には、次の5つの項目をチェックしましょう。

1. 規模やコストが適切
2. 機能性・拡張性が高い
3. 誰もが運用しやすい
4. サポート体制が充実している
5. 実績があり高評価

それぞれの項目を詳しく解説していきます。

1.規模やコストが適切

自社が設定した要件定義に合致しているかを確認しましょう。

データの処理性能の品質、目的を達成する機能の有無、予算と費用のバランス、高いセキュリティなどを見極めて、自社が無理なく安全に、かつ有意義に活用できるシステムを選ぶことが大切です。

予算的に選べるシステムの幅が狭い場合は、自社にとっての優先事項を検討し、優先順位に沿って選んでいきましょう。

2.機能性・拡張性が高い

データ基盤を効果的に活用するには、機能性や拡張性が高いシステムの導入が望ましいです。

例えば、収集に関してはデータの効率的な取り込みが求められます。BIツール（※1）は、ダッシュボードやレポートが見やすいと扱いやすいでしょう。

また、データ基盤は複数ツールを組み合わせて構築するケースが多々あるため、連携のしやすさも重要です。社内データがサイロ化（※2）すると必要な情報をスムーズに活用できなくなります。

機能性・拡張性とともに、連携の柔軟性も確認したうえで選定しましょう。

※1 BIツール
「Business Intelligence」の略称。大量のデータを収集・分析できるツール。
※2 サイロ化
各種ツールやシステムが孤立し、連携されていない状態のこと。

3.誰もが運用しやすい

データ基盤の選定で重要なのは、誰もが運用しやすいシステムを導入することです。ITリテラシーの有無により、従業員によってシステムの使い勝手が異なると、業務の属人化を招きデータを全社的に有効活用できなくなる恐れがあります。

そのため、システムの選定の際にはトライアルなどを申し込み、実際に触ってみてすべての従業員が漏れなく運用できるかを確認することがポイントです。

4.サポート体制が充実している

システムの活用時にトラブルや疑問が生じた場合、サポート体制が充実していると迅速な解決につながり、業務スピード低下を回避できます。

そのため、ベンダーのサポート体制の有無や厚さのチェックも欠かせません。例えば、24時間対応のサポート体制であれば、ベンダーの営業時間を気にせずに触れたり質問ができたりして安心感があります。

海外製は英語でのサポートが一般的なため、英語に抵抗感がある場合は日本製のほうが使いやすいかもしれません。

5.実績があり高評価

せっかく導入したデータ基盤が適切に機能しないと、コストばかりかかってしまいます。導入の失敗を防ぐには、導入実績や導入企業の評価をチェックすることが重要です。

実際に導入した企業がどのように評価しているのかの事例を確認すると、解決できる課題や効果をイメージ・理解でき、自社に合っているかの判断がしやすくなります。

まとめ

データ基盤は、企業が保有するデータの収集・蓄積・加工・分析ができるシステムであり、データ量が増大している現代においてデータの正確な分析・活用に必要とされています。

データ基盤の構築を成功させるには、データアセスメントの実施やデータフローの統一など技術的な取り組みのほか、全社的に協力し合うこと、自社に適したツールを見極めることも重要です。

IT人材が足りない、構築が難しいなど、スムーズに構築できない場合は、社外のプロを頼ると迅速かつ効果的なデータ基盤の構築につながるでしょう。

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