データレイクとデータウェアハウス: 2024 年に適切なソリューションを選択する方法

データと分析に不慣れな人にとって、データウェアハウスとデータレイクを混同することは珍しくありません。どちらも大量のデータを保存するリポジトリですが、それぞれに異なる特性と主要な使用例があります。この記事の目的は、データウェアハウスとデータレイクについて、大規模な組織がいつそれらを使用するか、そして各データアーキテクチャが真価を発揮する場所について説明することです。

データウェアハウス

データウェアハウスはもうかなり前から存在しており、このブログを読んでいる人の多くはそのアーキテクチャに馴染みがあるかもしれません。初心者のために説明すると、データウェアハウスとは、構造化データ (非常に特定のユースケース向けにすでに処理されているデータ) を保存するために設計された集中リポジトリです。これには、ログファイル、定義済みの Excel および CSV ファイル、PoS データ、SQL データベースなどが含まれます。データレイクと比較すると、データウェアハウスは構造化データのクエリと分析がはるかに高速です。データウェアハウスには厳格なスキーマ (スキーマオンライト) があるため、データセットはデータウェアハウスに取り込まれる際に特定の形式/スキーマに変換および処理する必要があります。

データウェアハウスのユースケース

ビジネスインテリジェンスとダッシュボード: データチームはデータウェアハウスを使用してデータを分析し、組織全体のビジネスメトリックの信頼性の高い一貫したビューを提供します。また、データに基づく意思決定のためにビジネスリーダーや企業幹部に提示できる視覚的なダッシュボードの作成にも役立ちます。
履歴分析: データウェアハウスを使用すると、履歴データを分析し、時間の経過に伴う変化を追跡し、傾向分析を実行し、将来の需要を予測できます。
パフォーマンスの最適化: データウェアハウスは、高速クエリ (リアルタイムまたはほぼリアルタイム) を必要とするアプリケーションやチームに最適です。
データマートの作成: データウェアハウスは通常、企業全体の個々のユニットや部門用の小規模なデータマートを作成するために使用されます。

データレイク

データレイクは、生の、変更されていない形式であらゆるデータを保存できるストレージリポジトリです。取り込んだときに変換する必要なく、非構造化、半構造化、構造化データセットを保存できます。必要なスキーマは、データが取得されて下流の処理に使用されるときに適用されます (読み取り時のスキーマ)。

データレイクの使用例:

大量の非構造化データの分析: データレイクは、ログ、ソーシャルメディアの投稿、IoT センサー、画像、ビデオ、オーディオなどのデータを含む大規模なデータセットの分析を実行するのに最適です。
人工知能と機械学習: データレイクは、機械学習アルゴリズムと AI モデルをトレーニングするために取得、処理、変換される生データをステージングします。
データサイエンス: データエンジニアとデータサイエンティストは、データレイクを使用して、探索的分析や仮説テストのためにフィルタリングされていない生データにアクセスします。
データアーカイブ: データレイクは、企業の非アクティブなデータを低コストで保存するリポジトリとしても機能します。

データレイクとデータウェアハウスのどちらを選択するべきでしょうか?

次の場合にデータウェアハウスを選択します。

構造化されたデータセットに対する高速クエリ機能が必要
データアクセスと使用パターンは非常に明確に定義されており、頻繁に変更される可能性は低い
すべての詳細なビジネス指標について、信頼できる唯一の情報源が必要です

次の場合にデータレイクを選択します。

多種多様なデータを大量に保存する必要がある
データのニーズはまだ完全には定義されていません
データサイエンスやML/AIプロジェクトに投資したい
ストレージコストが比較的低く、柔軟でスケーラブルなソリューションが必要です

現代の企業では、データレイクとデータウェアハウスの両方が重要です。ほとんどの組織では、データレイクとデータウェアハウスを日常業務で交互に使用してデータの保存と初期処理を行い、その後データウェアハウスに移動してクエリ対応データセットで下流の分析ジョブを実行します。業界のデジタル化が進むにつれて、さまざまなデータアーキテクチャをいつどのように使用できるかを理解することが、効果的かつ効率的なデータ管理と分析にとって重要になります。

著者について

こんにちは！私はSolix Technologiesの製品マーケティング担当シニアエグゼクティブ、Haricharaun Jayakumarです。私の主な関心は、データと分析、データ管理アーキテクチャ、エンタープライズ人工知能、およびアーカイブです。ハイデラバードのICFAIビジネススクールでMBAを取得しました。Solix Enterprise Data LakeとEnterprise AIの市場調査、リードジェネレーションプロジェクト、製品マーケティングイニシアチブを推進しています。データとビジネスに関すること以外では、ときどき音楽を聴いたり演奏したりすることを楽しんでいます。データレイクとデータウェアハウスは、仕事で頻繁に議論するトピックです。データレイクとデータウェアハウスの比較は、最新のデータアーキテクチャを理解する上で重要です。私はよく、データレイクとデータウェアハウスの違いをクライアントに説明しています。データレイクとデータウェアハウスのソリューションに関する私の専門知識は、組織が情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。私は、データレイクとデータウェアハウスのテクノロジーに関する記事をいくつか書いています。データレイクとデータウェアハウスのニュアンスを理解することは、今日のデータドリブンの世界では不可欠です。データレイクとデータウェアハウスの考慮事項は、効果的なデータ戦略を設計するための鍵となります。ありがとうございます！