データレイクは、生の非構造化データ、半構造化データをそのままの形式で保存するため、 ビッグデータ分析やリアルタイム処理に最適です。

一方、データウェアハウスは、処理済みの構造化データをスキーマに整理して保存するため、ビジネスインテリジェンスや過去のレポート作成において、一貫性と高いパフォーマンスを保証します。

ご存知でしたか？ 不良データは企業に平均数百万ドルの損害を与えていることをご存知ですか？ データが構造化されていなかったり、整理されていなかったり、不適切に保存されていたりすると、ビジネスは成功への重要な要素を失ってしまいます。 データレイクとデータウェアハウスの違いを学ぶことは、データサイエンティストやビジネスアナリストが成功するために必要なものを効果的に学べます。

このガイドは、これら2つのツールの違いを理解し、今後どちらを使うべきかを理解するのに役立ちます。

データレイクは2つのストレージタイプのうち、よりシンプルなもので、多種多様な生データを保存し、簡単に検索できるようにします。 AIと機械学習データは、エクセルシートやメモのようなテキストベースの文書から、写真やビデオのようなビジュアル資産まで多岐にわたります。グランド・ビュー・リサーチの調 査によるとデータレイク

は、AIの基盤として広く信用されています。 また変化するビジネス環境に合わせた戦略を立てたい企業にとっても、非常に役立ちます。

データレイクのセールスポイントのひとつは、非構造化データを扱えることです。 つまり、あらかじめ定義されたデータモデルやスキーマを持たない情報です。 以下はデータレイクを業務に活用することの具体的なメリットです。

データレイクは基本的にスケーラブルなオペレーションであり、企業は必要に応じていつでもデータを縮小したり、 拡大したりすることができます。 データレイクは数ペタバイトのデータを簡単に扱うことができ、センサーデータ、IoTデータ、ユーザーとのインタラクション記録など、1件が数ギガバイトになるようなデータを保存する場合には不可欠です。

生データは他のフォーマットに変換する必要がないため、急速に拡大するビジネスにとって非常に魅力的です。

顧客やビジネスの需要は常に変化しているため、有用なデータをその場でファイリングできることが成功の鍵となります。

データレイクは、保存データを変換したりクリーニングしたりする必要がないため、コストのかからないソリューションです。

データを保存するスペースが必要な場合は、限られた予算内で費用対効果の高いアップグレードが可能です。

データレイクは、業務に高度な詳細性を必要とするビジネスにとって、最も強力な資産の一つです。 様々なデータソースに簡単にアクセスできるため、顧客行動や業界トレンドに関する深い洞察がクリック一つで得られます。

データレイクの最も理想的なユースケースの一部をご紹介します（これらに限定されません）：

• データサイエンティストのための高度な分析
• 履歴データの保存
• IoTデータ
• 機械学習

データレイクはビジネスや業界のデータを保存するための柔軟性が高く、費用対効果の高いソリューションですが、ニーズに最適なツールとは限りません。 データウェアハウスは、データの保存方法、アクセス方法、利用方法をより細かいレベルで制御できます。 とはいえ、デメリットもあります。 データウェアハウスの全体像とデータオペレーションにとって何を意味するのかを見てみましょう。

特定の文書や情報を探すのに時間を取られる場合、データウェアハウスが解決策を提供してくれます。 高度に構造化されたストレージ操作は、様々なタイプのデータを分析する時間と労力を節約したい大企業に最適ですｒ。

データレイクとデータウェアハウスを比較すると、後者の方がより構造化されています。

データウェアハウスは、様々な形のデータを整然とした枠組みに変換し、類似した情報、ソース、ファイルタイプが整理され、適切に集約されていることを確認できます。 例えば、データウェアハウスの運用では、複数のソーシャルメディアアカウントから貴重なデータを取得し、投稿時間、コンテンツの長さ、コンテンツの種類など、非常に具体的な詳細に基づいて分離することができます。

データサイエンティストが、出版日や業種から、特定のデータセットを検索する必要がある場合はどうでしょう？ データウェアハウスには、従業員が必要な情報を短時間で見つけることができる便利なクエリ機能が備わっています。

例えば従業員がOLAPクエリ（オンライン分析処理）を使用して、同じデータセットに関する複数の視点を見つけることができます。

生データをその場で保存できるデータレイクとは異なり、データウェアハウスはクエリ時のスピードが速く効率的です。

データウェアハウスの最も魅力的な要素は、データがいかに一貫して保存されているかということです。 データレイクでは、あらゆる種類のデータを継続的にアップロードできる柔軟性がある一方、データウェアハウスでは、これらの情報が文字まで整理されていることが保証されます。

データウェアハウスにデータを適切に保存し、適切な人が適切なタイミングで素早く取り出せるようにするには、さまざまな方法があります。 その方法はいくつかあります（これだけに限らない）：

• 古い研究を新しい研究に入れ替えるなど、古いデータを修正します。
• 重複する記録を削除して混乱を避けます。
• データを標準化されたフォーマットにする。

データレイクとデータウェアハウスの両方を利用する人もいますが、データウェアハウスの方が、より高度に組織化されているため、幅広い業務に適しています。 データウェアハウスの機能に依存するタスクには、以下のようなものがあります：

• ビジネス・インテリジェンス
• 運用報告
• 法令遵守

データレイクとデータウェアハウスのメリットについてご理解いただけたところで、次はその活用方法についてさらに詳しく学んでいきましょう。 どちらか一方が貴社のビジネスニーズに合っていると思われるかもしれません。

もし既存のデータを常に整理する必要がなければ、企業はどれほど速く成長できるだろうかと考えたことはありますか。 一方で 、データの整理は得意で、単に容量が必要なだけかもしれません。

両方のストレージタイプの目的と使用例を見てみましょう。

データレイクは比類のないデータストレージとスケーラビリティを提供するため、以下のような業務や役割に非常に有用です：

• データサイエンティストに最適
• 探索的データ分析および機械学習プロセスに最適
• 一般的に未処理の生データを外出先で保存するのに便利

データウェアハウスは、よりよく整理されているため、複雑なデータセットを高速に検索することができ、次のような高度な業務に不可欠です：

• ビジネスアナリストおよび意思決定者
• 構造化されたレポートやダッシュボードの作成に最適
• 処理され クリーニングされたデータの保存に適しています

データの構造とは、データにラベルを付け、整理し、保存するプロセスを指します。 またクエリなど、それを取得するために使用する方法のことを指す場合もあります。

以下はデータレイクとデータウェアハウスのデータ構造の簡単な概要です。

データレイクは、より柔軟なデータストレージソリューションであるため、最初は整理やラベリングはほとんど行われません。 企業が好むデータレイクの構成方法には、以下のようなものがあります：

• スキーマ・オン・リード・アプローチ（データが読み込まれた時に スキーマが適用される）
• 生データ、半構造化データ、 非構造化データの保存能力
• 様々なデータタイプに対応（テキスト、画像、ビデオなど）

データウェアハウスは高度に構造化されたデータを必要とするため、それを使用する際にはいくつかのプロセスがあります。 これらのプロセスには以下が含まれます：

• スキーマ・オンライト・アプローチ（データが書き込まれる前に スキーマが定義される）
• 固定スキーマを持つテーブルへの構造化データの格納
• ETL（抽出、変換、ロード）プロセスを使用してデータ品質を確保する能力

データレイクは本質的に、ビジネス哲学に導かれた巨大なストレージソリューションであるため、一般的に低コストであることが必要になります。 企業向けのクラウド・ストレージオプションは柔軟な価格設定モデルを提供しており、大きな予算をかけずとも簡単に拡張できます。

とはいえデータレイクには以下のようなパフォーマンス上の問題もあります：

• 非構造化データのため、一般的にクエリパフォーマンスが遅い。
• 分析に必要な処理能力

データウェアハウスは、データが一貫してクリーニングされ、整理されていることを確認するために、より多くの維持管理を必要とするため、定期的に高いコストが課されます。

この高コストの裏返しとして、データサイエンティストやアナリストのための、より効率的なデータ検索プロセスがあります。 以下のようなメリットが期待できます：

• 構造化データに対するクエリパフォーマンスの向上
• 事前に定義されたクエリーや定期的なレポート作成に効率的

ビジネスにおけるデータレイクとデータウェアハウスについて、お分かりいただけたと思思いますので、他のツールやプロセスとどのように統合できるかを見てみましょう。

データレイクはより洗練されていないデータ保存方法であり、複雑ソフトウェアやハードウェアはあまり必要ありません。

データレイクは、以下のような統合機能を提供します：

• 幅広いデータソース（リアルタイムストリーム、IoTデバイス、ソーシャルメディアプラットフォームなど）との統合能力
• HadoopやSparkなど、データ検索や分析に特化したスキルやツールの活用

欠点として、その非構造的な性質のためにデータガバナンスが少々複雑になる可能性がある。 つまり、重複ファイル、破損ファイル、互換性のないファイルは、データレイクを新鮮なデータで満たす際に直面する可能性のあるい課題です。

2021年の調査では、ITエグゼクティブの半数以上がデータウェアハウスの収益化について次のように述べています。 データウェアハウスの収益化が最優先事項であると回答しています。 データウェアハウスの既存システムとの統合に関しては、少し人手が必要ですが、努力する価値は十分にあります。

データウェアハウスで享受できるメリットには、以下のようなものがあります：

• 従来のデータソース（ERPシステムやCRMシステムなど）とうまく統合できること。
• 標準的なSQLやBIツールによるアクセシビリティにより、ビジネスユーザーはより簡単にアクセス可能。
• 構造化されたデータのため、一般的に強力なデータガバナンスとセキュリティの仕組みが整備されている。

データレイクとデータウェアハウスは、ビジネスを成功に導くための最も貴重なツールです。 単に多くのデータを持つだけでは十分ではありません。従業員が適切な場所で適切なタイミングでデータを活用できるようにする必要があるのです。

要約すると：

• データレイクは、テキスト、ビデオ、センサーデータ、スプレッドシートなどの多様なデータタイプを扱うための柔軟性と拡張性の両方を提供します。
• データウェアハウスは、BIのニーズに対して、構造化され、一貫性があり、高性能なデータストレージを提供します。

InterSystems IRIS®は、企業に包括的なソリューションを提供し、以下のようなメリットを享受していただけます：

• データレイクとデータウェアハウスの長所
• スケーラビリティ、柔軟性、および両方のタイプにわたる高いパフォーマンス
• データの完全性、セキュリティ、アクセシビリティの標準を維持する。
  

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