データウェアハウス(DWH)の構築にはどうしてもコストも時間もかかる。だからこそ経営層に対してDWHがいかにビジネスに寄り添っているかをアピールすべき。そのためにはアジャイルなアプローチが効果的 - 一般に"構想3年、構築2年"などと揶揄されることも多いDWH構築プロジェクトだが、かつてないほどの速さでビジネスが動いている現在においては「この考え方はもう古い」と日本マイクロソフト セントラルマーケティング本部 マーケティングアナリティクスグループ マーケティングアナリティクスリード 保坂隆太氏は切り捨てる。そして「多様なデータが混在するビッグデータ時代だからこそ、DWH構築にはアジャイルなアプローチが向いている」と提唱する。以下、2011年11月に東京・目黒雅叙園で行われた「Microsoft BI/DWH Day 2011」での保坂氏の講演をもとに、マイクロソフトが実際に取り組んでいるというアジャイルなデータウェアハウス構築とそのメリットについて紹介したい。
ビッグデータ時代のDWHにアジャイルアプローチが最適な理由
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保坂隆太氏
保坂氏はまず、"ビッグデータ"という言葉は「大容量、即時性、非構造化」という3つの特徴で言い表せると定義。さらに核となる"データ"の特性として「流動性、品質、重み」が挙げられるという。つまり、ビッグデータを扱うDWHは「システムの上に載せる膨大で多様なデータが、日々、内容も優先順位も変わっていくという前提でつくらなければならない」と語る。日々の変化に耐えうる柔軟性が重要なポイントと言えるだろう。
一方、経営層や業務ユーザからみたDWHのイメージは「データがない、使いにくい、遅い、お金だけかかる、(ビジネスに)貢献していない、柔軟性がない」とあまりよろしいものではないようだ。DWHに対してこうした反応が起こる理由はさまざま考えられるが、保坂氏は「開発サイドとユーザサイドの声が分離されがちなウォーターフォール型で開発されていることに大きな要因がある」と指摘する。そもそもDWHに限らず、開発サイドとユーザサイドがそれぞれに思い描くシステムの間にあるギャップを埋めることは根本的に難しい。そしてそのギャップは大きければ大きいほど埋めるのに苦労する。しかし逆に言えば、そのギャップが小さければ解決できることも増えるはずだ。そして両者間のギャップを小さくし、共通イメージに近いDWH構築を開発にするのがアジャイルアプローチだという。
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五味明子（ゴミ アキコ）
IT系出版社で編集者としてキャリアを積んだのち、2011年からフリーランスライターとして活動中。フィールドワークはオープンソース、クラウドコンピューティング、データアナリティクスなどエンタープライズITが中心で海外カンファレンスの取材が多い。
Twitter(@g3akk)や自身のブログでITニュース...※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
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