CDPとDWHの違いとは？それぞれの機能や活用例を比較

データを効率的に活用するために、ここ数年で導入が増えているのがCDPやDWH。

言葉として聞いたことがあっても、CDPとDWHにどのような違いがあるのか分からない方もいるかと思います。

本記事では、CDPとDWHの違いやそれぞれの機能、活用例について紹介します。

CDPとDWHの違い

CDPとDWHは、どちらもデータを集めて統合するためのプラットフォームです。しかし、もともとのツールの目的や機能面において異なる点があります。

DWHはデータを統合して分析に用いることが目的で、各ツールで蓄積された過去のデータを時系列ごとなどに整理して格納するシステムです。あくまでデータを溜めておくデータベースであり、分析は別のツールに連携して利用することが多いです。

対して、CDPは顧客理解が目的で、各ツールで蓄積された過去のデータを人ごとに紐づけて個人プロファイルを充実させていくシステムです。CDPはDWHの機能を備えていることがほとんどで、分析にとどまらずメールやプッシュ通知、web接客などのアクション系のツールと連携して、より良好な顧客関係を築いていくことができます。

それではDWHとCDPについて、それぞれ詳しく見ていきましょう。

DWHとは

DWHとは「Data Warehouse（データ ウェアハウス）」の略称で、直訳するとデータの倉庫という意味です。基幹システムを含む各種ツールの膨大なデータを再構築して保存します。

DWHの機能

DWHの機能は下記のとおりです。

1. データの収集
2. データの統合（時系列・サブジェクトごとに記録）

DWHは主に分析のためのデータの蓄積を目的として構築され、BIツールや各業界特化の分析ツールなどと連携して可視化を行う利用方法が多いです。BIツールについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。

関連：BIツールとExcelの違い、データ分析が正しく高速になる活用例

DWHで保管されるデータは、時系列のものが多いです。例えば、銀行の入出金データをDWHで取り扱う場合、出金や入金などすべてのリクエストを、時系列順に記録します。そのため、半年前・1年前の口座残高など、任意の時点での状態や大まかなデータの流れを把握することが可能です。

また、DWHで保管されるデータは、サブジェクト（主題・テーマ）ごとにも分類されています。例えば「顧客」というサブジェクトでは、顧客の氏名・顧客ID・顧客住所・顧客の連絡先といった、顧客にまつわる情報が集約されます。このようにデータを1つのまとまりとして管理することで、他のシステムと連携する時に、データが重複することを防ぐことができます。

DWHとデータベースの違い

データベースとは、検索や蓄積が容易にできるように整理された情報の集まりのことです。

DWHもデータベースの一種ですが、データの収集・処理を目的としたデータベースで、各種サービスやアプリケーションを運用するうえで利用するデータベースと切り分けて構築します。

各種サービスやアプリケーションを運用するうえでは、システムのパフォーマンスを考慮した形でデータベースを構築しますが、分析しやすいデータの持ち方となっておらず、データベースに格納してあるデータを直接参照するとBIなどを用いたダッシュボードやレポートを構築する際に表示処理に時間がかかったり、データベースに負荷がかかることで、サービスやアプリケーションの運用に影響が出る可能性があります。

インフラコストやパフォーマンスを考慮して、一定期間で不要なデータを削除する運用を行うケースも多く、サービスやアプリケーションと切り分けてDWHを構築することで、データを時系列やサブジェクトごとに記録・統合し、バラバラのデータをサブジェクトごとに再編成することによって、安定してさまざまな角度からのデータ分析が可能になります。

例えば、販売管理システムで、1件の売上に対して、売上日・店舗・顧客の氏名・顧客ID・顧客住所・連絡先・商品コード・販売個数・定価のように、それぞれデータが保管されているデータベースがある時、DWHでは「顧客」「商品」「売上」のようにサブジェクトごとに置き換えて保管します。サブジェクトごとに分解することで、商品を購入した顧客がその後どうなったかといった分析が可能になります。

また、DWHでは、顧客向けのサービスを運用するシステムと切り分けて管理するため、格納するデータの保存期間を長く設定でき、より長い期間の分析が可能であり、何か変化が起きた際の要因を解析したい場合にも有効です。

DWHとデータレイクの違い

DWHが格納するデータは、基幹業務システムやデータベース内に収められている、規則性のある構造化データです。

対して、データレイクは、連携元のデータベースのテーブルをそのままエクスポートしたRAWデータなどの構造化データに加えて、DB化できない非構造化データも含めて保管する格納庫です。非構造化データとは具体的に、電子メール、CADデータ、画像や動画ファイルなどを指します。データレイクでは、これらのデータを加工せずそのままの形で一元的に格納します。

膨大なローデータを扱いやすいように泳がせておくことから「Data Lake（情報の湖）」と呼ばれています。

DWHとデータマートの違い

データマート（Data Mart）とはデータの市場という意味で、データを統合的に格納するDWHと違って、特定の目的に合わせて作成するものです。

スーパーで購入者の購入用途や目的などに応じて、魚、肉、野菜、日用品など売り物が並べられるように、データマートはシステムに蓄積された膨大なデータの中から、データ利用者の用途、目的などに応じて必要なものだけを抽出、加工し、利用しやすい形に格納します。

データマートを作成する目的として、DWHの膨大なデータを直接参照すると、BIで読み込むときに時間がかかったり、BI側で描画のために集計処理を走らせると時間がかかることの解消が挙げられます。また、データマートはメール配信や広告媒体などの各種システム・ツールとの連携のために必要な構造にしておくことを目的として作成することもあります。

データマートを作成することで、必要なデータ項目が限られ、データ量も少なくなることから、DWHを直接参照するよりも高いレスポンスが期待できます。

DWHの活用例

DWHは主にデータの分析に利用されます。例えばスーパーでPOS（Point of Sales：販売時点情報管理）システムからの大量の購買データを蓄積し、最近の購買傾向を見たり昨年との購買傾向を比較したりして、入荷する商品を決める際などに役に立ちます。

しかし、POSのみではどの顧客がどういった商品を購入したかまでは特定することができません。顧客のIDとあわせて購買情報を記録するID-POSと、顧客のIDと顧客情報を管理するデータベースのデータを組み合わせることではじめて顧客を特定した形での分析が可能になります。

CDPとは

CDPとは「Customer Data Platform（カスタマー データ プラットフォーム）」の略称で、企業の顧客に関するデータを管理し、顧客一人ひとりを理解するための基盤のことです。CDPについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。

関連：CDPとは？カスタマーデータプラットフォームの機能やメリット、活用例を解説

CDPの機能

CDPの機能としては下記のとおりです。

1. データの収集
2. データの統合（顧客ごとに記録）
3. データの分析
4. アクション系のツールとの連携

CDPも構造化したデータを格納する領域としてDWHの機能が備わっていることがほとんどで、CDPのシステム構成上のDWHに蓄積したデータを顧客一人ひとりに紐づけてデータを統合します。顧客ごとに購買履歴やwebサイトでの行動履歴、個人情報に至るまでを統合・活用できる状態にし、BIツールでの可視化やマーケティング施策ツールと連携して購買を促すことに役立ちます。

CDPは顧客理解が目的であるため、顧客により良いアプローチをするために分析・アクション系のツールと連携できるようになっており、BIツールやMA、プッシュ通知、web接客ツールなどにも連携可能です。

具体的には、以下のようなツール・システムとの連携が可能です。

統合する際の最終的なデータの持ち方としては顧客ごとに参照できるようにすることが多いですが、統合前のデータや別途加工しておくことで、時系列での参照やサブジェクトごとに参照することもできます。また、顧客に紐付かないデータについても別途連携しておくことで、一部DWHとしての運用を行うことも可能です。

初期のデータの連携や新たなデータの連携の際には、システムの担当者が操作することも多いですが、CDPは施策のためのセグメント作成や分析のためのデータの加工などをマーケティング担当者含め非エンジニアが利用することを想定しているため、SQLなどを使わずに管理画面上でデータを扱うための機能が提供されています。よって、CDPは社内のさまざまな部門やグループ会社で共有し、活用することができます。

CDPとDMPとの違い

CDPとDMPは、同じような機能を提供しているツールも多いですが、もともとのツールの思想や目的において異なる点があります。

CDPの主な目的は顧客理解をもとにした施策の実施ですが、DMPの主な利用目的は、デジタル広告ターゲティングの精度を改善し、広告を最適化することです。そういった目的におけるDMPは、扱うデータとして3rd Party Dataのwebサイト訪問者の年齢や性別などの匿名トラッキングデータがメインです。

CDPとDMPの違いについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。

関連：CDPとDMPの違いとは？それぞれの特徴と使い分けのポイント

CDPの活用例

CDPではDWHと同様に統合したデータをもとに分析を行えます。さらに、DWHにはできないCDPの活用例としては、データを顧客別に統合することで、顧客が何を求めているのか、興味関心、最近の購入状況などを個人プロファイルにして、自社の「本当の顧客像」を可視化し、顧客に対して適切なコミュニケーション施策を実施する際などに役立ちます。

さらに、リアルタイム性に強いCDPを利用すれば、顧客が店舗へ来店したタイミングで、その顧客に合わせたクーポンを配信する、というような施策も可能です。

また、CDPはアクション系ツールの重複配信のリスクも減らすことができます。顧客ごとにデータを一元管理できていないと、同じ顧客に対して同じ内容のメルマガとプッシュ通知を配信してしまうといったことが起きますが、CDPを利用することでこういったリスクも回避できます。

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CDPとDWHの比較表

以上より、CDPとDWHは下記のように分類することができます。

CDPとDWHの使い分け

データ分析のみ行うのであれば「DWH」

データ分析のみを行うのであれば、DWHで十分でしょう。DWHを利用すれば、データを効率的に収集し、時系列・サブジェクトごとに記録できるうえ、データの量が増えても問題なく管理できるため、必要なデータをスムーズに探せて便利です。

重要な意思決定の根拠としても活用でき、さらにBIや分析ツールと連携すれば、正しくスピーディーに分析が行え、データドリブンマーケティングに役立ちます。

ただし、DWHは主に分析のためのデータの蓄積を目的として構築されるため、各種マーケティング施策を実施するためのアクション系のツールとの連携が想定されていません。

分析結果を施策に繋げるのであれば「CDP」

CDPは、顧客理解を深めることを目的としたマーケティングシステムです。

オンラインだけでなくオフラインも含めて複数のチャネルから顧客データを収集できるため、データ分析の質が高く、顧客とコミュニケーションを取る施策ツールとも連携できる設計になっています。また、特定の部署だけではなくさまざまな部署とも連携可能であるため、組織全体でデータ活用を行なっていくことができます。

DWHは、アクション系のツールと連携する場合には都度開発が必要となったり、そもそも分析のためのデータを加工できるようにするために専任のデータベース管理者が必要になったりと、運用するためにエンジニアのリソースが必要となります。それぞれ開発するというのも選択肢の1つですが、どちらも搭載されているCDPの利用がおすすめです。

昨今のマーケティングは「知って、調べて、買う」というユーザー行動から「体験をして、また買う」というLTV（ライフ タイム バリュー、顧客生涯価値）を重視するようになっています。CDPは、顧客一人ひとりをより深く分析していくツールであるため、LTV向上のための施策の検討や実施、振り返りを行うための基盤構築にも繋がります。

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