【2026年】DWH(データウェアハウス)のおすすめ10製品（全13製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも
DWH(データウェアハウス)とは？
DWH(データウェアハウス)とは、企業内に分散して存在する大量のデータを一元的に蓄積・分析するためのシステム基盤のことです。
DWHの最大の利点は、異なる業務システムからのデータを統合し、戦略的な意思決定を支援できる点にあります。たとえば、販売データや顧客情報、在庫データなどを一つの場所に集約し、過去の実績に基づいた売上予測やマーケティング施策の改善に役立てることが可能です。
具体的な活用事例としては、BIツールと連携して売上分析を行ったり、CRMと連携して顧客セグメント別の施策を立案したりすることで、経営判断のスピードと精度を向上させることができます。特に最近ではクラウド型DWHが台頭し、初期費用を抑えつつ、柔軟なスケーラビリティとリアルタイム分析を実現しています。
DWH(データウェアハウス)の導入で注意すべきポイント
DWH(データウェアハウス)の導入で注意すべきポイント
- 自社データの品質と整備状況を見極める
- データガバナンスルールの策定が必須
- 現場部門との連携体制の構築が鍵
自社データの品質と整備状況を見極める
DWHは“綺麗なデータ”があってこそ機能する仕組みであるため、データ整備の状況を事前に確認することが重要です。
たとえば、重複データや欠損値が多い状態でDWHに取り込むと、**分析の信頼性
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「データ統一クラウド」は、500以上のシステムのデータをかんたんに統一・可視化・分析できるクラウドサービスです。ノーコード、データ加工の手間いらず。ワンクリックだけでデータを接続・分析することが可能です。従来のBIツールとちがい、導入初日から分析に着手でき、継続率99%以上の画期的なサービスです。 【こんな課題を解決します】 ・システム間のデータを統合して分析したい… ・Excelを使った分析に膨大な時間と労力がかかる… ・マーケティング施策がもたらす投資対効果を受注&売上を起点に分析したい… ・BIツールが使いづらく、社内でなかなか浸透しない… ・データ分析の作業がスタッフに属人化している…
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4.5
機能満足度
平均：4.4
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4.5
使いやすさ
平均：4.3
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4.6
導入のしやすさ
平均：4.6
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4.8
サポート品質
平均：4.5
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ビジネスのアジリティを実現し、分析情報を得るためのデータ ウェアハウス
生成AI機能データ分析BigQueryは生成AIやAIエージェント活用可能な自律型データ分析基盤生成AI機能満足度-評価対象レビューが0件のため点数が反映されておりません
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Amazon Redshiftとは、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社が提供しているDWH(データウェアハウス)製品。ITreviewでのユーザー満足度評価は4.5となっており、レビューの投稿数は3件となっています。
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PureStorageが提供する「FlashArrayシリーズ」は、エンタープライズの要求に応える高速性と信頼性を兼ね備えたオールフラッシュストレージです。「FlashBladeシリーズ」はAI、リアルタイムデータ分析などの大規模ワークロードに特化したファイル・オブジェクトストレージソリューションを提供。これらの製品で、ビジネスのデータ管理とアクセス速度の課題を解決します。 【FlashArrayとは？】 FlashArrayシリーズは、iSCSI / FC / NFS / SMB に対応したエンタープライズ向け高機能ストレージアプライアンスです。オールフラッシュデバイスの特長の「高速」「省電力」「故障の少なさ」を優れたデータ削減技術と共に提供します。 ◇FlashArrayシリーズの特長◇ ■オール・フラッシュをあらゆるワークロードに エンタープライズクラスで世界初のオールQLCフラッシュ・ストレージ・アレイです。レイテンシーが1ミリ秒未満という要件のないビジネス・クリティカルなアプリケーションへの対応力が、これまで以上に高まっています。オペレーショナル・データベース、ワークロード統合、事業継続と災害復旧や、VMware、PAC、ファイル・ストアなどのファイル・ワークロードに最適なプラットフォームを提供いたします。 ■抜群の容量とエネルギー効率 世界最大の75TB QLCドライブの登場により、スペースとエネルギー効率を極限まで最適化しています。FlashArrayの設置スペースは、ハイブリッド・ディスク・アレイ比で最大95％減、エネルギー消費はオールフラッシュ・アレイ比で85％減です。 ■本来の統合型ブロック/ファイル・プラットフォーム 「FlashArray」の統合型ブロック/ファイル・ストレージは、革新的なアーキテクチャを採用しております。柔軟性が高く、デプロイメントのための事前計画を不要にします。グローバル・リソースの設定や利用の動的な変化に対応し、ワークロードの統合をシンプルにいたします。 ■ランサムウェアに対抗する効果的なデータ保護 スナップショットやバックアップ・データはFlashArrayのセキュアに保存します。SafeModeでリカバリ・データを確実にロックし、ランサムウェア攻撃の影響を防ぐことができます。仮に管理者権限を奪われても、データに改変や暗号化を加えられることはありません。 【FlashBladeとは？】 FlashBladeシリーズは、"Blade"の名前の通りブレードサーバーならぬ「ブレードストレージ」です。各ブレード上にはCPU、メモリ、NVRAM、ストレージ等が搭載され、Purity//FBというストレージOSが各ブレード上で分散して動作しています。大規模でパフォーマンスが要求されるモダンデータワークロードに特化しており、リアルタイムのデータ分析、AI/MLワークロード、高速データリストアなどに向いています。 ◇FlashBladeシリーズの特長◇ ■高性能・高スケーラビリティ FlashBladeは、非常に高速な性能を持ちつつ、業界をリードするスケーラビリティを持っており、数TBから数PBまでのデータをサポートしています。 ■統一されたアーキテクチャ FlashBladeは、ファイルとオブジェクトのデータを同一のプラットフォームで効率的に管理できる統一されたアーキテクチャを採用しています。これにより、管理の複雑さが削減され、異なるデータタイプのワークロードを一元的にサポートすることが可能となっています。 ■簡単な管理と自動化 FlashBladeは、簡潔で直感的な管理インターフェースを持ち、さまざまなAPIや自動化ツールとも統合が可能です。これにより、ストレージの運用管理が容易になり、ビジネスニーズに応じた柔軟な運用が可能となります。
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Azure Data Lakeとは、日本マイクロソフト株式会社が提供しているDWH(データウェアハウス)製品。ITreviewでのユーザー満足度評価は4.0となっており、レビューの投稿数は1件となっています。
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Azure Synapse Analyticsとは、日本マイクロソフト株式会社が提供しているDWH(データウェアハウス)製品。ITreviewでのユーザー満足度評価は4.0となっており、レビューの投稿数は1件となっています。
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Zoho DataPrepとは、ゾーホージャパン株式会社が提供しているDWH(データウェアハウス)製品。レビュー件数は0件のため、現在レビューを募集中です。
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病院内に散らばるさまざまなデータを統合し、「全文検索」「データ抽出」「データ分析」へ幅広く活用。病院経営、業務改善、研究支援などに直接役立つ情報の二次利用プラットフォームを構築し、「病院運営の改善」「医療の質向上」「業務効率アップ」を実現します。
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Teradata VantageCloudとは、日本テラデータ株式会社が提供しているDWH(データウェアハウス)製品。レビュー件数は0件のため、現在レビューを募集中です。
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Smart DWHとは、株式会社システムサポートが提供しているDWH(データウェアハウス)製品。レビュー件数は0件のため、現在レビューを募集中です。
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DWH(データウェアハウス)の基礎知識
- DWH(データウェアハウス)の人気おすすめ製品比較表
- DWH(データウェアハウス)の導入で注意すべきポイント
- 自社データの品質と整備状況を見極める
- データガバナンスルールの策定が必須
- 現場部門との連携体制の構築が鍵
- DWH(データウェアハウス)の最新トレンド
- レイクハウスとの統合アーキテクチャが進展
- AI・機械学習との連携が進む
- ノーコード・ローコードの活用が普及
DWH(データウェアハウス)の人気おすすめ製品比較表
| 製品名 | ||||
|---|---|---|---|---|
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| 満足度 | ||||
| レビュー数 |
10件
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4件
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1件
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3件
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| 従業員規模 |
すべての規模のレビューあり
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すべての規模のレビューあり
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大企業・中堅企業のレビューが多い
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大企業・中小企業のレビューが多い
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| 製品の特徴 |
「データ統一クラウド」は、500以上のシステムのデータをかんたんに統一・可視化・分析できるクラウドサービスです。ノーコード、データ加工の手間いらず。ワンクリックだけでデータを接続・...
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ビジネスのアジリティを実現し、分析情報を得るためのデータ ウェアハウス
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PureStorageが提供する「FlashArrayシリーズ」は、エンタープライズの要求に応える高速性と信頼性を兼ね備えたオールフラッシュストレージです。「FlashBladeシ...
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| 価格 |
要お見積もり
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要お見積もり
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要お見積もり
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| 機能 |
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| お試し |
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基本機能
※2025年12月8日時点におけるGrid評価が高い順で表示しています。同評価の場合は、満足度の高い順、レビュー数の多い順で表示しております。
各製品の機能の有無や操作性、サポート品質や料金プランなど、さらに詳しい比較表は「製品比較ページ」から確認することができます。
DWH(データウェアハウス)とは、企業内に分散して存在する大量のデータを一元的に蓄積・分析するためのシステム基盤のことです。
DWHの最大の利点は、異なる業務システムからのデータを統合し、戦略的な意思決定を支援できる点にあります。たとえば、販売データや顧客情報、在庫データなどを一つの場所に集約し、過去の実績に基づいた売上予測やマーケティング施策の改善に役立てることが可能です。
具体的な活用事例としては、BIツールと連携して売上分析を行ったり、CRMと連携して顧客セグメント別の施策を立案したりすることで、経営判断のスピードと精度を向上させることができます。特に最近ではクラウド型DWHが台頭し、初期費用を抑えつつ、柔軟なスケーラビリティとリアルタイム分析を実現しています。
DWH(データウェアハウス)の導入で注意すべきポイント
DWH(データウェアハウス)の導入で注意すべきポイント
- 自社データの品質と整備状況を見極める
- データガバナンスルールの策定が必須
- 現場部門との連携体制の構築が鍵
自社データの品質と整備状況を見極める
DWHは“綺麗なデータ”があってこそ機能する仕組みであるため、データ整備の状況を事前に確認することが重要です。
たとえば、重複データや欠損値が多い状態でDWHに取り込むと、分析の信頼性が低下し、意思決定を誤る可能性があります。
導入前には必ず、データクレンジングやデータ構造の標準化を実施する計画を立てておく必要があります。
データガバナンスルールの策定が必須
DWHは社内全体で利用されるため、データの定義や命名規則、アクセス制御などのルール整備が欠かせません。
これらが曖昧なまま運用を開始すると、同じKPIでも解釈が異なったり、誤ったデータ利用が発生したりするリスクがあります。
ガバナンスルールは、導入初期からドキュメント化し、社内教育を通じて共通認識を醸成することが推奨されます。
現場部門との連携体制の構築が鍵
DWHプロジェクトの成功には、IT部門と現場部門の連携が不可欠です。
導入をIT主導で進めると、実際の業務ニーズに合わない仕様になりがちで、現場が活用しきれない“宝の持ち腐れ”になる恐れがあります。
要件定義の段階から営業・マーケティング・製造など各部門を巻き込み、“使われるDWH”を目指した協働体制を築くことが重要です。
DWH(データウェアハウス)の最新トレンド
DWH(データウェアハウス)の最新トレンド
- レイクハウスとの統合アーキテクチャが進展
- AI・機械学習との連携が進む
- ノーコード・ローコードの活用が普及
レイクハウスとの統合アーキテクチャが進展
近年では、DWHとデータレイクの長所を組み合わせた「レイクハウスアーキテクチャ」が注目を集めています。
DatabricksやSnowflakeなどが代表的で、構造化・非構造化データを一つの環境で統合分析できる設計が可能となりました。
これにより、従来では分断されていたビジネスインテリジェンスとAI活用がシームレスに繋がり、真の意味での全社データ活用が進んでいます。
AI・機械学習との連携が進む
DWHに蓄積された大量データは、AIや機械学習モデルの学習素材として非常に価値があります。
近年では、Google BigQuery MLのようにDWH内で直接モデル学習や予測を実行できる仕組みも登場しており、分析とAI活用の垣根がなくなりつつあります。
この流れにより、DWHは単なる分析基盤から、予測・最適化まで担う“データ活用の中核”として進化を遂げています。
ノーコード・ローコードの活用が普及
DWH関連の運用や分析作業において、ノーコード・ローコードのアプローチが拡大しています。
たとえば、GUIベースでデータパイプラインを構築できるツールや、ドラッグ＆ドロップでクエリを生成できるBIツールとの連携が一般化し、専門的なSQLスキルがなくても活用できる環境が整いつつあります。
このトレンドは、データリテラシーの底上げと、全社的なデータ活用文化の醸成を後押ししています。
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