データレイクとは?おすすめのデータレイク製品も徹底比較
データ分析、データベース

データレイクとは?おすすめのデータレイク製品も徹底比較

多くの企業でDX実現が喫緊の経営課題となっており、データ分析の重要性が年々高まっています。そんなデータ分析を実行するうえで欠かせないのが、あらゆる形式のデータを保管する「データレイク」です。本記事では、データレイクの概要やメリットについて解説します。データ分析を経営体制に取り入れたい企業は、ぜひ参考にしてください。

データレイクとは?おすすめのデータレイク製品も徹底比較

データ分析の工程と関連ツールを紹介

データレイクとは?

「データレイク」とは、未加工の生データを一元的に保管する情報の格納庫を指します。行と列が定義された構造化データはもちろん、XML形式やJSON形式のような半構造化データや、画像ファイルや音声ファイルなどの非構造化データなど、あらゆるデータをそのままの形式で保管できる点が最大の特徴です。構造化・非構造化といった形式を問わず、データを泳がせておくように保管するという特性から「Data lake(情報の湖)」と呼ばれます。

データウェアハウスとデータレイクの違い

多種多様な形式のデータを保管するデータレイクとは異なり、「データウェアハウス」はクレンジングやインデクシングによって加工・変換された構造化データのみを保管するリポジトリです。データレイクは明確な目的をもたない未加工のデータを保管するのに対し、データウェアハウスでは用途に応じて構造化されたデータを保管します。

データウェアハウスとデータレイクは、どちらもデータ分析において欠かせないソリューションですが、それぞれ目的や役割が大きく異なります。データ分析は「データの収集・蓄積」→「データの加工・変換」→「データの可視化・分析」というステップに沿って実行され、基本的に各プロセスでそれぞれ異なるソリューションが必要です。

企業の各種データは一般的に、各部門の基幹システムや会計システムなどに保管されているため、分析を実行するためには散在している情報を一元化しなくてはなりません。そこで用いられるのが、あらゆるフォーマットや構造のデータを保管するデータレイクです。しかし、データレイクに収集・蓄積されたデータはフォーマットに統一性がなく、異常値や欠損値なども含まれているため、そのままでは分析に多大な時間と工数を要します。

そのため、ETLツールのようなソリューションを用いてデータを変換・加工し、分析に最適化された形式に構造化しなくてはなりません。そして、ETL処理を施された構造化データを保管するのが、データウェアハウスの役割です。高度に構造化されたデータは検索性に優れるため、BIツールやマシンラーニングなどと連携することで、情報を素早く可視化・分析できます。

つまり、データレイクはビッグデータの収集・蓄積に特化しており、データウェアハウスはクリーンで高品質なデータの高速検索を可能にするリポジトリといえるでしょう。このような特性をもつことから、データレイクはデータビジュアライズやデータマイニングの領域で活用され、データウェアハウスはそれらに加えて一般的なビジネス領域でも利用されます。

データレイクのメリット

データレイクを活用する主なメリットとして挙げられるのが、以下の3つです。

  • 蓄積が容易にできる
  • データを一元管理できる
  • 専門人材でなくても扱いが容易

蓄積が容易にできる

データウェアハウスは情報の検索性に優れるものの、非構造化データが大半を占めるビッグデータの保管には不向きなソリューションであり、基本的にデータレイクよりも高額な運用コストを要します。データレイクは構造化・半構造化・非構造化など、データ形式に関係なくそのままの状態で保管できるため、情報の蓄積が容易という点が大きなメリットです。

データを一元管理できる

データレイクを用いるメリットのひとつが、組織内に分散管理されているさまざまなデータを一元管理できる点です。変化の加速する市場に迅速かつ的確な対応をとるためには、スピーディな意思決定や経営判断が欠かせません。各部門で個別管理されている各種データを統合的に管理できれば、情報のサイロ化を防ぎ、部門を跨いだ情報共有や全社横断的な業務連携の実現に貢献します。

専門人材でなくても扱いが容易

明確に定義された構造化データのみを取り扱うデータウェアハウスの場合、データを適切な形式で保管するためには、相応の知識を備えた人材が必要です。先述したように、データレイクは構造化データや非構造化データなど、さまざまなデータをそのままの形式で容易に保管できるため、専門的な知識がなくとも情報を保管・運用しやすいというメリットがあります。

最新版!おすすめのデータレイク製品を紹介

データレイクの概念が注目を集めるようになったのは2010年頃とされていて、1990年代から利用されているデータウェアハウスとは異なり、比較的新しいソリューションといえるでしょう。当時はクラウドコンピューティングの黎明期であり、パブリッククラウドをベースとしたシステム環境の構築が普及し始めた頃でもあります。

そして、世界3大クラウドサービスと呼ばれる「Microsoft Azure(以下、Azure)」「Amazon Web Services(以下、AWS)」「Google Cloud」から、それぞれオブジェクトストレージサービスがリリースされ、データレイクが注目を集めるようになっていったのです。そこで、ここからはデータレイクの導入を検討している企業におすすめしたい、パブリッククラウドで提供されるオブジェクトストレージサービスをご紹介します。

Azure

Azureは、データレイクとして機能するオブジェクトストレージサービス「Azure Data Lake」を搭載したクラウドコンピューティングです。さまざまなアプリケーションから生成された構造化データや非構造化データを保管可能なリポジトリで、1ペタバイトを超えるデータでも、数十億個のファイルをAzure Data Lake Storeアカウントに保管できます。

AWS

AWSは、世界3大クラウドサービスの中でもトップシェアを誇るクラウドコンピューティングであり、「Amazon Simple Storage Service (以下、Amazon S3)」を搭載しています。Amazon S3は、2006年にAWSから初めてリリースされたオブジェクトストレージサービスで、業界でも最高クラスのスケーラビリティと卓越したセキュリティを備えています。

Google Cloud

Google Cloudは、データを無制限に保存できるオブジェクトストレージサービス「Google Cloud Storage」を搭載したクラウドコンピューティングです。高度な冗長性や可用性を誇ると同時に、拡張性にも優れており、用途や目的に応じて4種類のストレージクラスを選択できるため、あらゆる規模の企業が求める要件に対応できます。

Snowflake

Snowflakeは、Snowflake社が提供するクラウド型のデータウェアハウスサービスです。従来のデータウェアハウスとは異なり、「仮想ウェアハウス」と呼ばれる独立した計算クラスタを作成することで、パフォーマンスを損ねることなく同じストレージレイヤーにアクセスできるという特性を備えています。このアーキテクチャによって、実質的に無制限のスケールを確保できるため、データレイクとしての機能をもったデータウェアハウスといえます。

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まとめ

データレイクは、フォーマットや構造を問わず多様なデータを保管するリポジトリであり、情報爆発時代と呼ばれる現代において欠かせないソリューションのひとつです。パブリッククラウドをベースとしたデータ分析基盤の構築を目指す企業は、Azureのようなクラウドコンピューティングの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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