データレイクとデータウェアハウス:その違いと選択方法

Professional reviewing data on laptop

今日のデータ主導の世界で企業は、さまざまな情報源から膨大な量のデータを生成、収集しています。このようなデータの意味を理解し、ビジネスの成功につながるインサイトを獲得するためには、データを保存、処理、分析するための信頼性と拡張性に優れた方法が必要です。

データの保存と分析には、データレイクとデータウェアハウスというふたつの一般的な選択肢があります。どちらも大量のデータの保管場所として機能しますが、アーキテクチャ、ユースケース、利点はそれぞれ異なります。

この記事では、データレイクとデータウェアハウスの違いを探り、どちらのアプローチが自社ビジネスのニーズに適しているかを判断するのに役立つ情報をお届けします。

主な内容:

データレイクとは?

データレイクとは、組織で大量の生データ、非構造化データ、ネイティブ形式の構造化データを保存するための集中型リポジトリのことです。データレイクは、テキスト、画像、動画、ソーシャルメディアの投稿など、さまざまなデータを元の形式で保存します。

データレイクには、クラウドベースのオブジェクトストレージなど、より安価なストレージソリューションを利用できるので、組織は膨大な量のデータを低コストで保存することができます。また、データレイクは、IoT 機器、ソーシャルメディアプラットフォーム、web分析などのさまざまな情報源から、データの処理や変換をおこなうことなくデータを収集し、保存することができます。

データレイクは、ビッグデータ分析、機械学習、データサイエンスなど、幅広いユースケースに利用することができます。高度な分析ツールやテクノロジーの助けを借りて、データレイクからインサイトを引き出し、情報にもとづいた意思決定をおこない、業務を改善し、イノベーションを推進することができます。

データウェアハウスとは?

データウェアハウスは、データ分析、レポーティング、意思決定などのビジネスインテリジェンス活動をサポートするために利用される、大規模かつ一元化されたデータリポジトリです。データウェアハウスは、構造化されたデータを保存するように設計されており、データはテーブルに整理され、データ間に定義された関係があります。

データをそのままの形式で保存するデータレイクとは異なり、データウェアハウスでは、データを読み込む前に、データを特定のスキーマに変換して構造化する必要があります。このプロセスでは、さまざまな情報源からデータを抽出し、一貫性のある形式に変換してからデータウェアハウスに読み込む必要があります。

データウェアハウスは、複雑なクエリやレポート作成をサポートするように設計されており、データレイクと比較して、より厳密なスキーマを持つのが一般的です。また、大量のデータをより速く、より効率的に分析するために、特殊なツールやテクノロジーを利用するのが一般的です。

データウェアハウスは、金融、ヘルスケア、小売など、大量なデータの分析がビジネスの成功に欠かせない業界で一般的に使用されています。データウェアハウスは、データの信頼できる唯一の情報源を提供することで、より優れた情報にもとづいて意思決定をおこない、業務効率を向上させ、競争力を獲得するのに役立ちます。

データレイクとデータウェアハウスの比較

データレイクとデータウェアハウスは、どちらも大量のデータを保存する点で似ていますが、注意すべき重要な違いがいくつかあります。下の表では、それぞれの特徴を比較し、特定のニーズに対してどちらが適しているのかを把握できるようにしています。

: Data lakes vs. data warehouses

自社ビジネスにはどちらが適しているか?

データレイクとデータウェアハウスのどちらを採用するかを決定する際には、保存と分析が必要なデータの種類、ビジネス目標、予算と技術能力など、いくつかの重要な要因を考慮する必要があります。

次に、企業が意思決定をする際に役立つ質問をいくつか用意しました。

  1. どのような種類のデータを保存し、分析する必要があるのか? もしビジネスで、スキーマが十分に定義されたいくつかのソースから構造化データを収集しているのであれば、データウェアハウスがおそらく最良の選択です。さまざまな情報源から収集された非構造化または半構造化データを収集しているか、スキーマが頻繁に変更される場合は、データレイクが適しているでしょう。
  2. ビジネス目標は何か? ビジネスインテリジェンスとレポート作成をサポートすることが目的であれば、データウェアハウスを選択するのがよいでしょう。マシンラーニング(機械学習)やデータサイエンスなど、より高度な分析を可能にすることが目的であれば、データレイクの方がより適切でしょう。
  3. 予算の制限と技術的な能力はどの程度か? データウェアハウスは、データレイクよりも設定とメンテナンスに費用がかかる場合があります。データレイクは費用対効果が高く、設定も容易ですが、データからインサイトを引き出すために、高度な分析ツールやテクニックが必要になる場合があります。
  4. 両方を利用することは可能か? 場合によっては、データレイクとデータウェアハウスを組み合わせたハイブリッドアプローチが最適なこともあります。たとえば、データレイクを使用して生データを保存し、データ分析を実施した後、データをデータウェアハウスに移動して、より構造化されたレポーティングと分析をおこなうことができます。

最終的に、データレイクとデータウェアハウスのどちらを採用するか、または両方を採用するかは、自社ビジネスのニーズと目的、利用可能な技術的能力とリソースによって決まります。

データレイクプラットフォームまたはデータウェアハウスプラットフォームを利用する。

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