データレイクとは？定義、利点、課題を解説

今日の企業は、これまで以上に多くの市場データや消費者データにアクセスできるようになりました。しかし、貴重な情報を活用するためには、情報を効果的に収集および保存する方法を見つけなければなりません。大量のデータを取得して保存する方法はいくつかありますが、最も実用的な方法のひとつは、データレイクを使用することです。

既存のデータ管理ソリューションに限界を感じている経営陣であれ、情報の収集と保存を改善したいデータアナリストやマーケティングマネージャーであれ、あらゆるビジネスリーダーは、データレイクの仕組み、利点、課題を把握する必要があります。

この記事では、データレイクの概要、ビジネスに必要である理由、データレイクを活用してデータ管理を強化する方法を解説します。

• データレイクとは？
• データレイクが必要な理由
• データレイク、データウェアハウス、データレイクハウスの違い
• データレイクのアーキテクチャ
• データレイクの利点
• データレイクの課題
• 最適なデータレイクツールの選定

データレイクとは？

データレイクとは、構造化データと非構造化データの両方を保存できる場所です。さまざまなソースから膨大なデータを収集して整理するために、データレイクを使用できます。

大きな特長のひとつは、一元化されたデータリポジトリとしての役割を果たすことです。他のデータストレージフレームワークと同様に、データレイクに構造化データをいつでも保存できます。ただし、一部のデータストレージフレームワークとは異なり、データレイクには非構造化データも保存できます。

非構造化データを保存し、さまざまな分析を実施することで、データレイク内の情報をより詳細に把握できます。データをグラフやチャートで可視化したり、ダッシュボードを使用してデータをわかりやすく表示したり、マシンラーニング（機械学習）のデータソースとして活用したりできます。データレイクの可能性は無限大です。

データレイクが必要な理由

ほぼあらゆる業界で、多くの企業は、データを活用して意思決定プロセスを促進し、ビジネス成長の機会を獲得しています。データレイクを導入することで、あらゆるデータを安全に保存、管理、操作できるようになります。

さらに、いくつかの重要なビジネスプロセスを進めるために、データレイクに格納されたデータを利用できます。マシンラーニングを活用してデータを処理すれば、これまで手作業でおこなっていたワークフローを自動化できます。

データレイクを利用すれば、顧客データを効率的に取得して保存できます。データレイクでは、非構造化データを保存できるため、可能な限り多くのデータをまず収集し、それらのデータの処理方法を後で決定できます。

2021年の調査によると、企業の69％がデータレイクを導入しており、92％がデータレイクについて、データを一元管理して分析するための適切なソリューションであると回答しています。また、データレイクを既に導入している企業の87％が、自社の意思決定能力が向上したと回答しています。

データレイク、データウェアハウス、データレイクハウスの違い

データレイクとデータウェアハウスの違いを把握することで、データフィードをより効果的に活用し、分析プロセスの効果を最大化することができます。データレイクは、データを収集し、後で使用するために準備を整えることを目的としています。一方、データウェアハウスは、物理的な倉庫や流通センターと同様に、組織と構造に焦点を当てます。

データレイクの機能とプロセスを、湖に降る雨に例えて説明しましょう。湖面に落ちた雨滴は、水中に蓄積されます。データレイクも同様に、データが長期にわたって蓄積されます。一方、実際の倉庫では、未梱包の製品や予定外の出荷を受け付けません。データウェアハウスも同様に、準備が整っていないデータや、構造化されていないデータを受け取ることはできません。

多くのビジネスリーダーが抱えている課題は、それらをどのように使い分けるのかということです。

一般的に、さまざまなソースから膨大なデータを収集する必要があるものの、それらのデータをすぐに構造化する必要がない場合は、データレイクを使用することをお勧めします。例えば、webサイトへのアクセス経路、顧客の居住地、顧客層のデモグラフィック情報など、一般的な消費者データを収集する企業は、データレイクを使用するでしょう。

一方、在庫を管理するための信頼できる唯一の情報源が必要なディストリビューターは、データウェアハウスを導入する必要があるでしょう。データウェアハウスに格納された構造化データは、在庫やストレージ容量などの指標に関するリアルタイムのインサイトを提供します。

それぞれ固有のユースケースを考慮すると、実際には、データレイクとデータウェアハウスの両方を導入する必要があることに気付くでしょう。さらに、データレイクハウスという新たなテクノロジーが登場しました。その名前が示すように、データレイクハウスは、データレイクとデータウェアハウスの特性を組み合わせたソリューションです。データレイクのコスト効率性と柔軟性を備えながら、データウェアハウスの管理機能を提供します。

2022年の調査によると、企業の66％がデータレイクハウスを導入しており、半数がデータ品質の向上を主な導入理由として挙げています。

データレイクハウスなら、マシンラーニングやBI（ビジネスインテリジェンス）を活用して、重要なデータを処理することもできます。

データレイクのアーキテクチャ

データレイクを構築する方法はいくつかありますが、自社独自のニーズに合わせて、データレイクのアーキテクチャフレームワークと構造を設計する必要があります。

主要なアーキテクチャ

データレイクには、主要なアーキテクチャが3つあります。

1. Hadoop： 分散処理を促進するのに役立つ、スケーラブルなオープンソースのフレームワークです。ビジネスニーズに合わせてカスタマイズできる、クエリ可能なデータベースです
2. Amazon WorkSpaces： Amazonの子会社であるAmazon WorkSpacesは、規模を問わず、あらゆる企業にエンドツーエンドのクラウドコンピューティングサービスを提供しています。このプラットフォームには、データベースやアプリケーション管理フレームワークなど、200以上のサービスや機能が搭載されています
3. Microsoft Azure： Amazon WorkSpacesと同様に、AzureはHadoopよりも包括的なクラウドコンピューティングソリューションです。クエリ可能なデータベースとしてだけでなく、モバイル関連のアクティビティ、分析プロセス、コンピューティング機能をサポートする、統合型インフラストラクチャとしても利用できます

データレイクはデータサイエンスの基本要素であり、分析ツールの原動力となる情報を提供します。そのため、データレイクを効率的に構築および管理するプロセスを導入することが重要です。

アーキテクチャの原則

データレイクのアーキテクチャの種類にかかわらず、次の3つの原則に従う必要があります。

1. あらゆるデータを収集： ひとつ目のルールは、最も重要なルールでもあります。現在使用する予定があるかどうかにかかわらず、可能な限り多くのデータを収集し、後で処理する方法を決定しましょう
2. データを現状のまま保持： データレイクでは、効率性と拡張性を重視するため、収集段階ではデータを現状のまま保持することが重要です。そうしなければ、データレイクの効率性が失われてしまいます
3. 分析ニーズに応じてデータを変換： BI、マシンラーニング、AI（人工知能）を活用するには、膨大なデータが必要です。ただし、特定のデータセットが収集された時点で、その要件を決定する必要はありません。後で分析ニーズに応じてデータを変換できます

データレイクの構造層

ここでは、データレイクの構造を詳しく解説します。データレイクを導入する理由にかかわらず、次の層を含める必要があります。

• インジェスション： インジェスション層は、ワークフローの左側に表示されます。データはリアルタイムでロードされるか、一括送信されます
• インサイト： インサイト層は右側にあり、データレイクに格納されている実践的なデータを提示します
• ストレージ： ストレージは、アーキテクチャ層として必ずしも存在するわけではありません。クラウドサーバーに格納されているデータなど、使用されていないデータが保存されている場所を表示します
• セキュリティ： セキュリティは、あらゆるアーキテクチャ層に組み込まれており、収集したデータの完全性を維持します
• 蒸留： ストレージから情報を取り出し、構造化データに変換します
• 処理： 分析チームはアルゴリズムを実行し、分析に向けてデータプレパレーションをおこないます
• 統合オペレーション： ガバナンスおよび監査ワークフローとして機能し、データ管理プロセスを監視および最適化できます

これらの層はすべて、データレイクの機能とパフォーマンスに大きな影響を与えます。単一の接点における効率性やパフォーマンスの低下は、データ分析プロセスを妨げ、データの価値を最大化できなくなる恐れがあります。

データレイクの利点

データレイクは、データサイエンスや分析プロセスの基盤です。データレイクを構築することで、企業は次のような利点を享受できます。

• データの分断を解消： データがプラットフォームやアプリケーションごとに格納されていると、分断するリスクが高まります。分散したデータを一元管理することで、重要なビジネス情報にすばやくアクセスできるようになります
• 重要なデータを容易に保存： ビジネスを成長させるためには、膨大なデータが必要です。データレイクがない場合、データを構造化する必要があります。しかしこれは、十分なデータを収集および分析することを妨げる可能性があります。データレイクを導入すれば、任意の形式でデータを保存できるようになります
• 分析プロセスの促進： データレイクは、データ分析に不可欠です。大規模なデータレイクを活用して、モダンな分析プロセスを確立することで、リアルタイムの市場情報を入手し、的確な意思決定をおこなえます

さらに、データレイクは、企業全体のデータ情報を詳細に可視化するのに役立ちます。データを構造化する必要がないため、データ収集プロセスを迅速化し、顧客や市場に関するより多くの情報を効率的に収集できます。

データレイクの課題

データレイクには多くの利点がありますが、課題もあります。データレイクを開発および管理する際に、次のような課題に直面する可能性があります。

• セキュリティ： 蓄積するデータが多ければ多いほど、それらのデータを管理、分類、保護することが困難になります。また、攻撃者は価値のある消費者データを常に狙っており、データレイクが攻撃の標的になる可能性があります
• テクノロジーの過負荷： データレイクは、データウェアハウスよりもデータを高速に取り込むことができますが、他のテクニカルリソースが不足している場合、パフォーマンスが低下する可能性があります
• データガバナンス： 一部の業界では、コンプライアンスを確保し、罰金を回避するために厳格なデータガバナンスのプロトコルを遵守する必要があるため、データレイク全体を維持することが困難になる場合があります

データレイクアーキテクチャに投資する前に、これらの課題を把握しておくことで、適切な措置を講じ、データ管理ツールを最大限に活用できます。

最適なデータレイクツールの選定

データレイクはデータサイエンスの基本要素であり、分析ツールの原動力となる情報を提供します。そのため、データレイクを効率的に構築および管理するプロセスを導入することが重要です。

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