データレイクとは?データウェアハウスとの違い・活用メリット・課題を解説
企業の中で扱うデータは、年々増えるだけでなく、種類もかなり多様になっています。売上や顧客情報のような表形式のデータだけでなく、ログ、画像、音声、センサーデータ、アプリの行動履歴、外部サービスから取得するイベントデータなど、形式も粒度も異なる情報が大量に生まれています。こうした状況の中で、従来のように「整った表データだけを集めて分析する」考え方だけでは足りなくなる場面が増えてきました。そこで注目されるのが、データレイクという考え方です。
データレイクは、単に大量データを保存する場所ではありません。むしろ重要なのは、形式が揃っていないデータや、まだ使い道が明確でないデータも含めて、できるだけ広く保存し、あとから分析や機械学習や業務活用につなげやすくすることです。つまり、データレイクは「すぐに使うためだけのデータ保管庫」ではなく、「将来の活用可能性まで見据えたデータ基盤」として理解したほうが分かりやすいです。ここでは、データレイクの基本的な意味から、データウェアハウスとの違い、メリット、課題、設計の考え方までを整理していきます。
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