“データベース”について、
「仕事でも利用しているからもちろん知っている！」
という方も多いと思います。
しかし「”データベース”を分かりやすく説明できるか」と言われると、
少し悩んでしまう方もいらっしゃるのではないでしょうか？
本記事では、情報システム部門のコンサルティングやBIツールでのデータの可視化・分析などデータ活用に関する多くの知見のある株式会社KUIXがこれまでの経験をもとにデータベースの基本的な入門知識をご紹介していきます。
データベースとは
データベースとは、様々なデータを効率的に管理・操作するために構造化して格納したデータの集合体です。
簡単に言えば、多量のデータを体系的に管理し、高速にアクセス・更新するための仕組みです。これにより、顧客情報、在庫情報、取引記録などの重要なデータを効率的に扱うことができるようになります。
また、システムとしては、これらのデータを管理するソフトウェアを含めた総合的なシステムを指します。
データベースの制御には、データベース管理システム（DBMS）を用いており、それらに関連するアプリケーションをまとめてデータベース・システム、あるは単にデータベースと呼ばれます。
DBMSに関しては別の記事で詳しくご紹介していますのでよろしければご覧ください。
データベースで何ができるのか
ではデータベースを使用することによってどのようなことができるようになるのでしょうか。
いくつか紹介していきます。
データの整理と管理
データベースは様々な種類のデータを整理し、一箇所で管理できるようにします。
これによって、データの整合性を保ちつつ、必要な情報を迅速に検索・取得することが可能になります。
多くの人が同時にデータを共有する
複数のユーザーが同時にデータベースにアクセスし、データを使用することができます。これによって、チームや組織内での情報の共有がスムーズに行えます。
欲しいデータを効率的に検索する
構造化されたデータに対して、特定の条件に合致する情報を素早く見つけ出すことができます。BIでの分析やレポート作成などに不可欠な要素です。
保存されたデータの分析や加工を行う
データベースに蓄積された情報を分析することで、ビジネスの意思決定や戦略立案のサポートを行うことが可能です。
他のシステムと連携させ、業務の自動化や効率化ができる
データベースを使うことで、注文管理システム、顧客関係管理（CRM）システム、財務管理システムなど、様々なビジネスプロセスを自動化し、効率化することができます。
データベースの具体例
データベースはただのデータの保存庫ではありません。顧客情報の管理から在庫管理、オンラインでの販売履歴まで、データに基づく多くの操作を可能にしています。
例えば、顧客データベースを使用すれば、マーケティングキャンペーンのターゲティングを最適化したり、個々の顧客に合わせたサービスの提供が可能になります。
データベースが使用されている具体的な例は以下などがあります。
顧客情報管理システム（CRM）
顧客の連絡先情報、購入履歴、対応履歴などを管理。
マーケティング活動のターゲティングや顧客サービスの向上に活用。
在庫管理システム
商品の在庫状況、発注履歴、入出庫の追跡に使用。
効率的な在庫管理と補充計画の立案に利用。
予約システム
ホテルやレストランの予約情報、顧客のリクエストなどを管理。
ECサイト
商品データ、顧客の注文履歴、決済情報などのオンライン販売データを処理。
顧客のショッピング体験の向上に貢献。
データベースとExcel(表計算ツール)の違い
「Excelやスプレッドシートでデータ管理できるけれど、データベースと何が違うのかわからない」という方も多いのではないでしょうか。
Excelは、表形式でデータを管理するためのツールですが、データベースとは異なり、複雑なクエリや多数の同時アクセス、大規模なデータの扱いには向いていません。
表計算を主な用途とするExcelと異なり、データベースは、データ管理に特化したツールです。そのため、管理できるデータ量および保存や検索時の利便性が格段に高いという点が、大きな違いとなります。
データベースのメリット
では、データベースを使用することにはどのようなメリットがあるのでしょうか。データベースを利用するメリットをいくつかご紹介します。
データの一元管理が可能
データベースを利用する最大のメリットの一つは、データの一元管理が可能になることです。データが一か所に集約されているため、重複や不整合が生じにくくなります。
例えば、顧客情報を一元的に管理することで、営業、カスタマーサポート、マーケティングなど異なる部門が同じ情報にアクセスし、一貫した顧客対応を行うことが可能になります。これにより、情報の検索時間の短縮や作業の効率化を実現し、組織全体の生産性を高めることができます。
データの共有が用意
データベースのもう一つの大きな利点は、組織内でのデータ共有が容易になることです。中央集権的なデータベースを用いることで、複数のユーザーや部門間でデータのアクセス権を柔軟に設定でき、必要な情報を効果的に共有できます。
また、リアルタイムでのデータ更新が可能となり、常に最新の情報に基づいて意思決定や業務を行うことができるようになります。
データのセキュリティ強度を高められる
データベースは高度なセキュリティ機能を提供することができます。アクセス制御、暗号化、監査ログなどの機能を備えており、データの不正アクセスや漏洩を防ぎます。特に、個人情報や機密情報を扱う際には、これらのセキュリティ機能は極めて重要です。
データベース管理者は認証を厳格に行い、ユーザーごとに細かなアクセス権を設定することで、データの安全性を確保します。
バックアップ・リカバリができる
データの損失リスクを軽減するためには、定期的なバックアップが不可欠です。データベースは自動的にデータのバックアップを取る機能を備えており、万が一のデータ損失やシステム障害が発生した際には、リカバリ機能を使用してデータを元の状態に復元することが可能です。これにより、ビジネスの継続性を保ち、重大なデータ損失から企業を守ることができます。
データベースの課題
いくつものメリットがあるデータベースですが、もちろん課題も伴います。課題についてもいくつかご説明します。
コストがかかる
データベースシステムの導入および維持には、しばしば高額なコストがかかります。これにはハードウェア、ソフトウェアライセンス、ネットワーク設備の費用が含まれます。また、専門的なデータベース管理者(DBA)を雇用する人件費も大きな経費となります。
企業によっては、オープンソースのデータベースを選択してコストを抑えることもありますが、それでも導入・運用のための技術者の確保やトレーニングは避けられない負担です。
活用はシステム利用者にゆだねられる
データベースがあっても、それを活用するのは最終的には人間です。適切なデータベースの運用や分析能力を持ったスタッフが不足している場合、データベースの価値は十分に引き出されません。
また、データの入力ミスや管理の不手際がデータ品質に影響を及ぼすこともあり、結果として誤った意思決定に繋がる恐れもあります。
構造が複雑である
特に大規模なデータベースや、異なるタイプのデータを統合する場合、構造が複雑になりがちです。データを適切に整理、分類し、関連付けることは簡単な作業ではなく、高度な専門知識が求められます。複雑性はメンテナンスの困難さを増し、データの整合性を維持する作業をより一層難しくします。
パフォーマンスの問題が発生しうる
データの量が膨大になると、データベースのパフォーマンスに影響を与えることがあります。適切なインデックスの作成、クエリの最適化、サーバーの調整など、パフォーマンスを維持するための定期的なチューニングが必要です。
こうした作業を怠ると、検索やレポートの生成に時間がかかりすぎるなど、効率性が著しく低下する可能性があります。
システム障害の影響がある
データベースはシステム障害のリスクから完全には逃れられません。ハードウェアの故障、ソフトウェアのバグ、自然災害、サイバー攻撃などが原因でデータベースがダウンすると、ビジネスの運営に甚大な影響を及ぼすことがあります。
したがって、データベースの冗長性やバックアップ体制を整えることが重要ですが、これらの対策もまたコストや手間を要することになります。
データベースの種類
一概にデータベースと言っても、その種類は多岐にわたります。
ここでは代表的なデータベースの種類を4種類ご紹介します。
ツリー状に構成する「階層型データベース」
階層型データベースは、親子関係を持つツリー構造でデータを管理するシステムです。この形式のデータベースは、一つの親ノードに対して複数の子ノードが存在し、各ノードは特定のタイプの情報を持っています。
データを追跡しやすいという特徴があり、組織体系やファイルシステムのような階層的なデータの管理に適しています。しかし、柔軟性に欠けるという欠点もあり、現在では使用は限定的です。
網目状に構成する「ネットワーク型データベース」
ネットワーク型データベースは、より複雑なデータ関係を表現するために、ノード間に多方向のリンクを持つことができます。これにより、階層型の単一の親ノードに限定されず、複数の親ノードを持つことが可能になります。
柔軟性とパフォーマンスのバランスが取れているため、過去には多くのシステムで採用されていましたが、複雑性の高さから設計とメンテナンスに高度な技術が必要です。
表で構成する「リレーショナル型データベース（RDB）」
リレーショナル型データベースは、表（テーブル）の形式を取り、行と列でデータを管理します。SQL（Structured Query Language）を使用してデータを操作し、テーブル間のリレーション（関係）に基づいて複雑なクエリとデータ操作を実行できます。
その利便性と強力な柔軟性により、現在最も普及しているデータベースの形式であり、Oracle、MySQL、Microsoft SQL Serverなどがあります。
非構造化データや柔軟なデータモデルを扱う「NoSQL」
NoSQLデータベースは、リレーショナル型データベースが持つ厳格なスキーマ制約を持たず、さまざまなデータ形式を柔軟に格納することができます。
文書指向、キー・バリューストア、グラフデータベース、カラムファミリーストアなど、多様な形式が存在します。大量の分散データを扱うビッグデータ技術やリアルタイムWebアプリケーションに適しており、MongoDBやCassandraなどが知られています。
まとめ
今回は、データベースの基本的な概念からメリット、課題、様々な種類のデータベースまでを紹介しました。
データベースは今日のデジタル社会における不可欠な技術であり、ITにおける基礎教養と言えるでしょう。
データベースの構築や導入を進めていく際に目的や用途に応じて適切なデータベースを選択できるよう、一助になれば幸いです。
KUIXではただ導入・開発するだけでなく、導入後の利活用を実現することに着眼した、データレイク・DWH・データマート・BIツールの選定・導入からレポート作成、運用、啓蒙・展開までトータルのコンサルテーションなどを行っています。
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