データレイクとは、構造化・非構造化データを様々な規模で保存できる一元的なリポジトリです。

データレイクは、データを元のオリジナル形式で保存し、データエンジニアが以下のような様々な分析を行うことが可能になります。：

InterSystems IRIS®のようなテクノロジーは、データレイクとやりとりするためのインターフェイスを提供していますが、データレイクそのものは従来のGUIを備えたソフトウェアアプリケーションというより、データストレージという概念です。

データレイクを誰かに説明したり、デモンストレーションしたりする場合、これらのストレージツールやサービスのいずれかにログインして、データがどのように整理され、アクセスされ、分析されるかを示すことが多いでしょう。

この記事ではデータレイクについて知っておくべきことをすべて学びます：

やってみましょう

多くの場合、データはデータウェアハウスと呼ばれる構造化されたデータベースに保存されており、データを使用する前に、データをクリーニングし、構造化する必要があります。 データウェアハウスは定期的なバッチレポーティングには効果的ですが、リアルタイム処理や分析のニーズには柔軟性に欠けます。 一部のビジネスアプリケーションには有効でも、データをウェアハウスに書き込む前に、あらかじめ定義されたスキーマに適合させる必要がります。

一部のビジネスでは、何十ものソースから毎日何千ものデータポイントを収集していなす（最低ライン）。 これらが同じスキーマやフォーマットを共有することがない場合、従来のデータウェアハウスでは生データの精製に時間がかかり、非効率的です。

。対照的にデータレイクは、IoTデバイス、ソーシャルメディアフィード、モバイルアプリなど様々なソースから生形式のデータを受け入れます。 データウェアハウスのようにスキーマを強制するのではなく、データレイクは通常 "schema-on-read" です。

データレイクは、主にデータサイエンティストやデータエンジニアが、意味のあるビジネスインサイトを抽出し、それを可視化してプレゼンテーションするために使用します。

データレイクは、いくつかの重要な特徴を念頭に置いて設計されています：

• スケーラビリティ：ペタバイト級のデータを保存できるほど大規模拡張できるため、現代の企業におけるデータの急激な増加に対応できます。
• 柔軟性：データレイクは、あらかじめ定義されたスキーマに変換することなく、CSVファイルや画像からバイナリデータまで、様々なデータタイプをサポートします。
• 費用対効果：安価なコモディティハードウェアや費用対効果の高いクラウドストレージ・ソリューションを使用することで、データレイクは大規模データストレージにとって、経済的な選択肢です。

データレイクのアーキテクチャ、実装、運用について深く掘り下げていくと、データレイクがなぜ現代のデータ管理において極めて重要な存在なのかが、すぐわかります。

データレイクが組織にとって適切なソリューションかどうかを検討する際、関係者は一連の診断質問を行い、現在のデータ機能、ニーズ、将来の目標を評価する必要があります。

ここでは、この評価の指針となる重要な質問をいくつか紹介します：

組織が大量の構造化データ、半構造化データ、非構造化データを扱っているかどうかを判断します。 データレイクは、多様で大規模なデータセットを扱う組織にとって特に有益です。

既存のデータ管理システム（従来のデータベースやデータウェアハウスなど）が、組織のニーズ、特に拡張性、柔軟性、費用対効果の点で十分かどうかを検討します。

予測分析、機械学習、リアルタイム分析の能力を強化したい場合、大規模なデータセットを動的に処理するデータレイクが必要になるかもしれません。

組織にデータレイクの実装と維持に必要なITインフラと技術的専門知識があるかどうかを検討します。 これには熟練した人材の活用可能性、潜在的なトレーニングや雇用の必要性の評価も含まれます。

データレイクに投資可能な財源を見極めます。 データレイクは長期的には費用対効果が高いといえますが、データレイクの設定と維持には、初期投資と継続的な多額の投資が必要になる可能性があります。

新しいデータレイクが既存のITシステムやビジネスプロセスとどのように統合されるかを評価します。 データレイクのメリットを最大化するには、効果的な統合が欠かせません。 これらの質問を十分に検討することで、利害関係者はデータレイクが組織のニーズに適しているかどうかについて、十分な情報に基づいた決定を下すことができます。 こうした戦略的アプローチにより、データレイクへの投資がより広範なビジネス目標や技術的能力と整合するようになります。

これらの質問に答えた上で、データレイクが有力な候補であると判断した場合、データレイクの導入方法についてハイレベルな概要を説明します。

リスク管理、カスタマーサービス、オペレーション等の関係者と連携し、具体的なデータニーズを収集します。 リアルタイムのリスク分析、パーソナライズされた顧客体験の提供、バックオフィスプロセスの合理化など、データレイクをどのように活用するかを決定します。

堅牢なデータ管理プラットフォーム インターシステムズ IRIS

InterSystems IRIS は：

• 複数のソース、データタイプからのデータ統合をサポートする柔軟性
• スケーラブルで、大規模なデータセットを効率的に管理するために構築されています。
• 異なるシステムやアプリケーション間のシームレスな通信を可能にする相互運用性

InterSystems IRIS は、暗号化、認証、監査などの堅牢なセキュリティ機能を提供し、データレイクにおける機密データの管理に不可欠です。 さらにデータガバナンスの実践をサポートし、データ品質と様々な規制への準拠を保証します。

取引システム、顧客との対話ログ、市場データフィード、監督官庁の報告書からのデータ等を含む。 InterSystems IRISは、リレーショナルデータベース、NoSQLデータベース、ファイルシステム、さらにはリアルタイムのデータストリームなど、様々なソースからデータを取り込むことができます。 この柔軟性は、異なるソースからのデータ統合の必要があるデータレイク・アーキテクチャにとって極めて重要です。

未処理のデータにはraw、検証・クレンジング済みのデータにはtrusted、分析の準備が整ったデータにはrefinedといったように、明確なデータゾーンを設定します。

InterSystems IRISの、分析ツールとのシームレスな統合機能は、データレイクに保存されたデータに、SQLやその他のクエリ言語を使用して直接アクセスして分析できることを意味します。 この直接的な統合は、別々の分析データベースにデータを移動する必要性を回避し、複雑さを軽減してパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

データレイクは、大量の多様なデータを扱い、高度な分析機能を必要とする企業にとって不可欠です。 InterSystems IRIS は、組織がデータレイクの効果的な実装と管理を支援し、データ資産の価値を最大化できる強力なプラットフォームとして際立っています。