データレイクとは

データレイクは、大量の構造化データ、半構造化データ、非構造化データを保存、処理、保護するための、一元化されたリポジトリです。サイズ上限を問わず、ネイティブ形式でデータを保存し、どのようなデータでも処理できます。

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データレイクの概要

データレイクは、スケーラブルで安全なプラットフォームを提供します。これによって企業は、オンプレミス、クラウド、エッジコンピューティングシステムなど、データソースのシステム、データの種類、転送速度を問わず、すべてのデータを取り込むことができます。また、データの種類や量を問わず、高忠実度データを保管でき、リアルタイムまたはバッチモードでデータを処理できます。さらに、SQL、Python、R をはじめとするあらゆる言語、サードパーティのデータ、分析アプリケーションを使用してデータを分析できます。

データレイクとデータウェアハウスの違い: 「データレイクとは何か」とは逆に「何ではないか」という観点から、データレイクを定義することもできます。データレイクは単なるストレージではなく、データウェアハウスと同じでもありません。

データレイクとデータウェアハウスはどちらもある程度の容量のデータを保存するものですが、最適な用途はそれぞれ異なります。どちらか一方を選ぶのではなく、互いに補完し合うツールと考えてください。企業によってはどちらも必要になる場合があります。比較するポイントとしては、データウェアハウスは通常、月間売り上げレポートや地域別売り上げの追跡、ウェブサイトのトラフィックなど、ビジネスプラクティスで一般的な、再現可能なレポート作成や分析に理想的です。

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データレイクの必要性

会社にとってデータレイクが必要かどうか判断するには、取り扱うデータの種類、データで何をするのか、データ取得プロセスの複雑さ、データ管理およびガバナンスの戦略、組織内にすでに存在するツールとスキルセットを考慮する必要があります。

今日の企業は、データレイクの価値をさまざまなレンズを通して見出し始めています。つまり、データレイクは、単に忠実度の高いデータを保存するだけではありません。他にも、ユーザーが今まで以上にコンテキストを得ることができるため、ビジネスの状況についての理解が深まり、分析テストを加速できるという面もあります。

データレイクはビッグデータの処理を主眼に開発されており、元データを変換することなく、バッチおよび / またはストリーミングでデータレイクに移すことができます。企業がデータレイクを活用する主な目的は、次のとおりです。