データ レイクまたはデータ ウェアハウス: 本当に選択する必要がありますか?
今日の企業は、ソーシャル メディアのやり取りやセンサー データから顧客取引やマーケティング キャンペーンまで、これまでにないペースでデータを生成しています。この情報爆発により、組織は洞察を引き出し、競争上の優位性を獲得できます。ただし、データの潜在能力を解き放つには、適切なインフラストラクチャが必要です。ここで、データ レイクとデータ ウェアハウスのどちらが優れているかという議論が生まれます。これら 2 つのアーキテクチャはそれぞれ異なる目的を果たしますが、その違いを理解することがデータの価値を最大化するための鍵となります。
データレイクとは何ですか？
簡単に言えば、データ レイクは、構造化、半構造化、非構造化のネイティブ フォーマットでデータを保管する、大規模で包括的な貯蔵庫のようなものです。ファイル、画像、ビデオ、センサー ログ、ソーシャル メディア フィードなどが、事前定義された構造なしで保存されます。データ レイクの強みはその柔軟性にあります。取り込むときにデータがどのように構造化されるかを決める必要はありません。代わりに、データが読み取られて分析されるときにのみスキーマを適用します。これを「読み取り時スキーマ」と呼びます。
データウェアハウスとは何ですか？
対照的に、データ ウェアハウスは高度に構造化された環境です。データ ウェアハウスに入力されるデータは、定義済みのスキーマ (「スキーマ オン ライト」と呼ばれます) に適合するようにすでにクリーンアップ、処理、変換されています。データ ウェアハウスは構造化データ用に最適化されており、高速で信頼性の高いレポート、ダッシュボード、ビジネス インテリジェンス (BI) 用にカスタマイズされています。
ユースケース: それぞれの用途はどのようなときに役立ちますか?
データレイク
- 探索的データ分析: 大規模で多様なデータセットを操作してパターンや洞察を発見する必要があるデータ サイエンティストやエンジニアに最適です。
- 機械学習と AI: データ レイクは、予測を改善するためにさまざまな生データを使用して AI および機械学習モデルをトレーニングするために不可欠です。
- アーカイブ： データ レイクは、膨大な量の生データを無期限に、または法的に義務付けられるまで保存するためのコスト効率の高い方法を提供します。
データウェアハウス
- ビジネス・インテリジェンス： データ ウェアハウスは BI ツールを強化するために構築され、ビジネス上の意思決定者向けに標準化されたレポートとダッシュボードを作成します。
- 運用レポート: KPI を追跡するために予測可能な定期的なレポートが必要な場合は、データ ウェアハウスが最適です。
- 意思決定のサポート: 履歴分析と傾向を使用して、倉庫環境で情報に基づいた意思決定を導きます。
データレイクとデータウェアハウスの主な違い
| 機能 | データレイク | データウェアハウス |
|---|---|---|
| データ構造 | 構造化、非構造化、半構造化 | 構造化されました |
| スキーマ | スキーマオンリード（使用時に定義） | スキーマオンライト（データ入力時に定義） |
| 処理 | クエリ時に処理されるデータ | 保存前に処理されたデータ |
| アジリティ | 柔軟性が高く、探索に最適 | 柔軟性は低いが、パフォーマンスは最適化されている |
| ユーザー | データサイエンティスト、エンジニア、アナリスト | ビジネスアナリスト、意思決定者 |
コスト、課題、制限:
データレイク
- 費用： 初期コストは低くなりますが、分析用のデータの準備により隠れた費用が発生する可能性があります。
- ガバナンス： 固有の構造が欠如していると、データの品質とセキュリティが課題になる可能性があります。
- 複雑： データレイクの複雑さに対処するには、専門のデータエンジニアと科学者のチームが必要になる場合があります。
データウェアハウス
- 費用： データ変換とモデリングが必要なため、初期投資が高くなります。
- 機敏： データやビジネス要件の変更に対する適応性が低くなります。
- データの種類: 構造化されたデータと明確に定義されたユースケースに限定されるため、柔軟性が低くなります。
いつ選択すべきですか?
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かは、特定のニーズによって異なります。
データ レイク: 探索的データ分析、機械学習、または非構造化データや多様なデータの処理に重点を置いている場合は、データ レイクの方が適している可能性があります。
データ ウェアハウス: 構造化されたレポート、BI、および定義済みのビジネス上の質問が優先事項である場合、データ ウェアハウスが最適な選択肢です。
ボトムライン
データ レイクとデータ ウェアハウスの選択は、必ずしも二者択一ではありません。実際、現代の企業では、両方を併用することがよくあります。一般的なアプローチは、生のデータが取り込まれて保存されるすべてのデータのランディング ゾーンとしてデータ レイクを活用することです。次に、ウェアハウスはそのデータを処理し、下流の BI および分析アプリケーション用にデータをクリーニングして構造化します。
重要なのは、ユースケース、データの種類、および導き出したい洞察を明確に定義することです。そうすることで初めて、データ レイク、データ ウェアハウス、またはその両方の組み合わせを通じて、データの潜在能力を最大限に引き出す最適なアーキテクチャを設計できるようになります。
