データレイクとデータウェアハウスの違い

データレイクとデータウェアハウスの違い: ビジネスに最適なビジネスソリューションの選択方法

データレイクとデータウェアハウスでは、公司データを格納?管理するための方法が異なります。このガイドでは、データレイクやデータウェアハウスに特徴的な機能、両者を連携させる方法、さらには企業が独自のニーズに最適なアプローチを見極める方法について説明します。

データレイクとデータウェアハウスの違い

公司がますます拡大するデータを管理する中で、现代の公司データ管理の中心となっているのは、データレイクとデータウェアハウスです。どちらも重要な役割を担っていますが、構造、目的、ユースケースにおいて違いがあります。この違いを理解することは、新しいデータやビジネスニーズに対応した、効果的なデータ戦略を構築する上で重要です。

定義によると、データレイクは、未加工データや未処理データをそのままの状態で格納する膨大なストレージリポジトリです。一方、データウェアハウスは、クエリや分析用に最適化された処理済みデータを格納するための構造化?整理されたシステムのことです。一般的にビジネスインテリジェンスや業務レポートに使用されています。

企業におけるデータ管理上の目標に沿ってそれぞれのソリューションを最適化するには、データレイクとデータウェアハウスの違いを認識し、それぞれの強みや課題を理解することが不可欠です。

重要なポイント

データレイクは、未加工の非構造化データを格納し、拡張性に対応します。一方、データウェアハウスは、構造化データに焦点を当て、分析に対応します
レイクハウスは、データレイクの柔軟性と、データウェアハウスの体系的な信頼性を融合しています
データレイクの秩序を維持するには、強固なガバナンスが欠かせません。データウェアハウスは、事前定義されたスキーマにより、環境を制御できます
データレイクは、大規模で多様なデータセットに対応するため、費用対効果が高くなります。一方、データウェアハウスは、構造化クエリに対応し、投資利益率を最大化します
AI の台頭により、リアルタイム分析ツール、拡張性の高いソリューション、構造化データ管理と非構造化データ管理を統合するツールに対する需要が高まっています

データレイクとは

データレイクは、膨大な量の未加工データを、そのままの状態で格納するための、集中型ストレージリポジトリです。データレイクのストレージは、卓越した柔軟性を備えています。以下は、その詳細を簡単にまとめたものです。

データの多様性: データレイクでは、非構造化データ (動画、画像など)、半構造化データ (JSON、XML)、構造化データ (テーブル、スプレッドシート) を 1 か所に格納できます。
スキーマオンリードの柔軟性: データレイクでは、ユーザーがデータにアクセスするときにのみスキーマを定義できるため、未加工データの探索や分析において高い適応性が発揮されます。
拡张性に対応した设计: データレイクは、膨大な量のデータを処理することを目的としており、ストレージニーズの増大に応じて効率的に拡張できるため、大規模なデータセットを扱う企業においては、費用対効果が高いソリューションです。

データレイクの最も一般的なユースケースは、以下のとおりです。

AI: データレイクは、さまざまなソースの未加工データを利用できるようにすることで、機械学習モデルをトレーニングするための基盤として機能します。
データサイエンス: データサイエンティストが多様なデータセットを検証?分析できるようにし、イノベーションとディスカバリを促進します。
モノのインターネット (IoT) のデータストレージ: データレイクは、センサーによって生成された膨大な IoT データストリームを効率的に格納?管理し、リアルタイムで分析を行えるようにします。
探索的分析: 企業は、事前定義された構造上の制約を受けることなく、データレイクを活用して、新たなトレンドやインサイトを探索できます。

たとえば、ヘルスケア業界では、医療画像、医師の診断書、患者が記入した問診票など、非構造化データの管理にデータレイクが役立っています。小売業界では、お客様レビューやソーシャルメディアでのコメントなど、非構造化/半構造化データの格納にデータレイクが有用であり、小売企業はこのようなデータを分析することで、顧客センチメントを把握できます。

データウェアハウスとは

データウェアハウスとは、大量の前処理済みデータを格納、管理、分析するための、高度に構造化されたストレージシステムのことです。構造化?整理されたデータに焦点を当てるデータウェアハウスは、効率的にクエリと分析ができるように設計されており、今日のビジネスインテリジェンスと意思決定プロセスの基盤となっています。

以下では、データウェアハウスの主な特性を紹介します。

スキーマオンライト: データウェアハウスは、データがシステムにロードされる前に、事前定義されたスキーマに基づいて、データを処理、クリーニング、構造化します。これにより、一貫性と信頼性に優れた分析が可能になります。
データの前処理と构造化: データレイクの未加工データとは異なり、データウェアハウスのデータは、レポートや分析用に構造化?最適化されています。
焦点は构造化データ: データウェアハウスは、リレーショナルデータベースの行や列のような、構造化データに対応することを目的としており、明確に定義された業務データセットの処理に優れています。
ビジネスインテリジェンス指向: データウェアハウスは、主にデータをアクショナブルインサイトに変換して、ビジネスインテリジェンスを実現することを目的としています。

データウェアハウスの一般的なユースケースは、以下のとおりです。

レポート: 営業実績や财务概要など、業務上の定期的なレポートを正確かつ迅速に作成できます。
ビジネスインテリジェンス: 戦略的な意思決定を促進する、ダッシュボードやデータ可視化ソフトウェアなどのサポートツールです。
履歴データの分析: 构造化データの过去の记録を管理して、长期的なトレンドを分析できます。
データマート: データマートの情報源として機能し、特定の部門や部署に固有のデータを表示します。

たとえば、製造业界では、生産効率のモニタリング、サプライチェーンのパフォーマンス分析、設備のメンテナンススケジュールのトラッキングなどのプロセスにおいては、データウェアハウスが欠かせません。生産ラインやサプライチェーンシステムの構造化データを整理することで、製造企業は一貫した品質を確保し、オペレーションを最適化できます。

教育分野では、データウェアハウスが、学生の成績のトラッキング、入学者の分析、規制当局への報告をサポートしています。教育機関では、構造化データを利用することで、学業上問題を抱えている学生の特定、プログラムの有効性の評価、認証評価要件への準拠が可能になります。

データレイクとデータウェアハウスの主な違い

データレイクとデータウェアハウスは、大規模なデータセットを管理するという目的を共有しているものの、データの扱い方、意図する目的、戦略的メリットにおいて根本的に異なります。以下では、この 2 つのシステム間の最も大きな相違点を説明します。

1.データ処理と柔软性

データレイクは、最大限の柔軟性を備えており、企業は未処理データをそのままの状態で格納できます。そのため、新しいデータソースを試したり、探索的分析に取り組んだりする場合は、理想的なシステムとなります。一方、このレベルの柔軟性は、データ品質や一貫性を管理する上で、「データスワンプ」といった長期にわたる課題を引き起こす可能性があります。データスワンプとは、データ管理が不十分であるがゆえに、データレイクが混沌として無秩序になった状態のことです。?

一方、データウェアハウスでは、前処理済みデータが使用されるため、データの一貫性と信頼性が確保されます。構造化された反復可能なクエリに対しては最適なソリューションですが、その構造化されたアプローチにより、特に非構造化データに関連する、突発的な分析ニーズへの適応が困難になる可能性もあります。

2.スケーラビリティとパフォーマンス

データレイクは、多様なソースから膨大なデータを格納し拡張する能力に優れています。IoT フィードやソーシャルメディアストリームなど、非構造化/半構造化データを扱う企業においては、特に有益です。しかし、多くの場合、データレイク内の未加工データをクエリするには、専門的なツールやスキルが必要となり、技術的な知識がないユーザーでは、パフォーマンスが低下する可能性があります。

データウェアハウスは、パフォーマンスを最適化し、高速で一貫性のあるクエリ結果をもたらすため、ビジネスインテリジェンスや業務レポートにおいて、とても役に立ちます。しかし、そのパフォーマンスには、ストレージ要件やデータの前処理要件により、高額な費用が伴います。

3.スキーマのアプローチと分析ニーズ

データレイクにおけるスキーマオンリードのアプローチは、柔軟な分析に対応し、ユーザーがクエリ時にデータの構造化を定義できるようにします。しかし、このアプローチは、データエンジニアやアナリストが、事前定義された制約を受けることなく、新たなインサイトを探索できるようにする一方で、長期的にガバナンスやレポートが複雑化する可能性もあります。

スキーマオンライトのアプローチでは、データウェアハウスにおいて、レポートや分析の一貫性を確保するために事前定義された構造を使用できます。規制の厳しい業界や、監査可能な反復ワークフローを必要とする企業に最適です。

4.戦略的优位性

データレイクは、多様なデータタイプに対応しており、企業は機械学習モデルを導入してイノベーションを実現し、非構造化データからインサイを発見できます。トレードオフとして、データ量が増加しても、使いやすさを維持できる強固なデータガバナンス戦略が必要になります。

逆に、構造化というデータウェアハウスの特性により、意思決定者は高品質な前処理済みデータをもとに、正確なレポートと戦略上の計画を作成できます。しかし、前述のように、構造化データに依存しているため、より広範な分析検証への適用が困難になる可能性もあります。

5.ガバナンスとセキュリティ上の検讨事项

データガバナンスとセキュリティに関する検討事項は、データレイクとデータウェアハウスで異なります。データレイクは、柔軟性を備えている一方で、特に GDPR や HIPAA といった規制に対するコンプライアンス管理において、ガバナンス上の課題が発生しやすいことがあります。?

堅牢なメタデータのタグ付けや監査機能がなければ、規制が厳しい業界の企業では、データレイク環境においてコンプライアンスを確保するのに困難が伴うかもしれません。一方、データウェアハウスに格納された前処理済みデータは、厳格なレポート基準やコンプライアンス基準との整合性がとれているため、金融やヘルスケアなどの業界では、信頼性の高い選択肢となります。

6.コストとリソースへの影响

データレイクとデータウェアハウスのコストを比較する際は、初期費用と継続費用の両方を考慮する必要があります。初期費用は、ハードウェア、ソフトウェア、クラウドサブスクリプションの選択肢によって、大きく異なります。

データウェアハウスは、前処理と構造化ストレージの必要性から、より高額な先行投資を必要としますが、データレイクは、未加工データのストレージが必要となるだけなので、より費用対効果が高いと思うかもしれません。しかし、人財配置、メンテナンス、継続的なデータ処理などの運用コストは、両方のソリューションの総所有コストに影響を及ぼします。

データレイクとデータウェアハウスにまつわる一般的な誤解

データレイクやデータウェアハウスを誤って解釈すると、データ管理戦略に関する意思決定が不透明になります。以下では、よくある誤解を 5 つ紹介します。

誤解 1: データレイクはデータウェアハウスの代替となる

データレイクは、未加工データを格納するための柔軟性と拡張性を備えていますが、構造化やパフォーマンスの最適化といった特性を持つデータウェアハウスを完全に代替することはできません。データレイクは、探索的分析用に設計されていますが、事前に定義されたスキーマがないため、質の高いデータの一貫性が求められる反復可能なレポートや、ビジネスインテリジェンスワークフローには適していません。

誤解 2: データレイクは大企業向けである

当初、膨大なデータセットを管理する大企業がデータレイクを導入していましたが、クラウドベースのストレージやツールが発達したため、あらゆる規模の企業が、データレイクを導入できるようになりました。中小企業 (SMB) は、データレイクを活用することで、コスト効率よく多様なデータソースを格納し、分析や機械学習用にデータを処理して、イノベーションをサポートすることができます。

誤解 3: 現代のテクノロジーを踏まえるとデータウェアハウスは時代遅れ

データウェアハウスは、ビッグデータの時代になっても、構造化データや業務レポートに欠かせないシステムです。抽出、変換、ロード (ETL) プロセスやビジネスインテリジェンスのパフォーマンスを最適化することで、規制の厳しい業界や、正確で再現性の高いインサイトを必要とする組織においても、その価値を提供し続けることができます。?

最新のデータウェアハウスは、進化しており、クラウドベースの機能を搭載し、拡張性に優れ、最新テクノロジーにも対応できます。

誤解 4: データレイクは本質的に無秩序である

データレイクは、データガバナンスが不十分であるため、データスワンプになるという声が聞かれますが、これはアーキテクチャ固有の欠陥ではありません。メタデータのタグ付け、カタログ作成、検証などの堅牢なデータ管理を実施することで、企業はデータレイクを、未加工データと構造化クエリの両方に対応した整理されたリポジトリとして維持できます。

誤解 5: データウェアハウスは非構造化データに対応できない

従来は、構造化データに重点を置いていましたが、今日のデータウェアハウスは、JSON や XML などの半構造化データの形式をサポートするようになりました。高度な非構造化データを処理する点においては、データレイクほどの柔軟性はありませんが、データマートやクラウドソリューションと統合することで、以前よりも幅広いユースケースに対応できるようになります。しかし、真の非構造化データのニーズに対しては、多くの場合、データウェアハウスとデータレイクを組み合わせることが、最適なソリューションとなります。

公司に最适なソリューションを选ぶ方法

データレイクとデータウェアハウスを選択する際は、どちらか一方を選ぶことではなく、それぞれがデータ管理戦略全体にどのように適合するかを把握することが重要です。ここでは、選択の際に考慮すべきことをご説明します。

1.データエコシステムの特性

業務で処理するデータの多様性と量を考慮します。データソースに、ソーシャルメディアデータ、IoT センサーのログ、音声ファイルなどの非構造化データが含まれる場合、データレイクは、事前に定義されたスキーマがなくても、これらのデータを格納し、処理する柔軟性を備えています。一方、トランザクションデータや顧客情報などの構造化データを主に使用する場合は、データウェアハウスの方がニーズに適しているかもしれません。

2.分析の深さと业务効率

企業における探索的分析と業務レポートの割合の評価を行います。データレイクでは、高度な分析や検証に使用することで、未加工データから予期せぬインサイトを得られるといったメリットがあります。しかし、一貫性、速さ、再現性が重要となる、標準化されたデータ評価指標や重要業績評価指標 (KPI) については、データウェアハウスの方が、パフォーマンスと精度の信頼性において優れています。

3.拡张性とコストへの影响

データレイクは膨大な量の未加工データを格納できるため、費用対効果が高いと思われがちですが、真の費用対効果は、そのデータを使えるようにすることで生まれます。データガバナンス、カタログ作成、処理ツールの管理にかかる概算費用を考慮した上で決定する必要があります。

逆に、データウェアハウスは、前処理の要件があるため初期費用は高額になりますが、オペレーション分析では効率性が明確に得られるため、予測可能な使用パターンを持つデータに適しています。組織が成長する過程で、時間の経過とともにデータの格納や処理上のニーズがどのように変化するかをじっくり考える必要があります。

4.ガバナンスとコンプライアンス要件

金融やヘルスケアなど、規制の厳しい業界でビジネスを展開している場合、データウェアハウスで監査可能な構造化データを提供できる必要があります。データレイクには柔軟性がある一方で、メタデータのタグ付けや強固なアクセス制御を実施しないと、ガバナンス上の課題が、コンプライアンス上の問題に発展する可能性があります。

5.既存ツールとの戦略的インテグレーション

データレイクやデータウェアハウスそれぞれを、現在の技術スタックや業務ワークフローとどのように連携できるかを検討します。両方のソリューションを連携する必要がある場合は、データレイクとデータウェアハウスのギャップを埋める、インテグレーション機能を備えた最新のデータ管理ツールの検討をお勧めします。これにより、両方の強みを活かすことが可能になります。

データレイクハウス: ギャップを埋める

、ビジネス界は「データユビキタス」時代を迎えつつあります。企業が確実にデータを管理するためには、「あらゆる場所から、あらゆることを、一度に」というアプローチを導入する必要があります。企業全体でデータの可視化と共有が可能であり、さまざまな目的に対応しなければなりません。個々のデータレイクやデータウェアハウスでは、こうした非常に微妙な戦略に十分に対応することはできません。

データレイクハウスは、この問題に対応できる革新的なソリューションです。その柔軟なデータストレージアーキテクチャは、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの構造やパフォーマンスを兼ね備えています。この 2 つのアプローチを融合したデータレイクハウスは、それぞれのシステムの限界に対処し、今日のデータ管理に最適なソリューションとなります。

以下では、データレイクハウスの重要な機能をご紹介します。

スキーマの柔软性: データレイクハウスは、非構造化データに対応するスキーマオンリードと構造化データに対応するスキーマオンライトをサポートしており、さまざまなユースケースに適応できます。この二重機能により、企業は未加工データを格納しつつも、必要に応じてデータを処理?構造化することができます。
リアルタイムの分析: リアルタイムのデータプロセスをサポートするデータレイクハウスの登場により、企業はインサイトに基づいて、迅速に行動できるようになりました。これは、タイムリーな意思決定が結果を大きく左右する金融、小売、IoT などの業界では特に重要です。
统合型データ管理: データレイクハウスは、データの格納と分析を単一のプラットフォームに統合することで、サイロを解消し、組織全体のデータ品質を向上させます。このインテグレーションにより、一貫性と信頼性が確保され、複数のシステムを管理する際に生じる複雑さが軽減されます。

データレイクハウスのユースケース

データレイクハウスは、データ整理の不備や、パフォーマンスの限界といった問題を解決することを目的としています。構造化レイヤーとガバナンス機能が組み込まれているため、非構造化データの格納に伴うリスクを軽減します。?

さらに、統合されたインデックスとキャッシュメカニズムが、データクエリの実行を最適化し、リアルタイム分析を強化し、スタンドアロンのデータレイクよりもパフォーマンスを向上させます。

業界を問わず、企業はデータレイクハウスを導入して、データの運用を一元管理しています。たとえば、EC 企業は、データレイクハウスを使用して、顧客取引の構造化データとクリックストリームの非構造化データを統合し、リアルタイムのレコメンドシステムを実現しています。同様に、医療?ヘルスケア企業は、データレイクハウスを活用して、IoT デバイスデータと電子カルテを統合し、診断や治療計画を強化できます。

どちらのシナリオも、データレイクハウスが、いかに業務効率を維持しながらイノベーションを推進できるかを示しています。とはいえ、データレイクハウスの導入に問題がないわけではありません。企業は、非構造化データと構造化データの両方のワークフローを管理する必要があり、これには専門知識と堅牢なツールが必要になります。

高度なインフラとガバナンスメカニズムが必要になるため、初期費用が高額になる可能性があります。また、適切な管理戦略がなければ、データレイクハウスでさえも、拡張性の課題が発生したり、インサイトに一貫性がなくなったりする場合もあります。このような障壁があるにもかかわらず、データレイクハウスがもたらすハイブリッド型モデルは、データから価値を最大限に引き出そうとする企業にとっては、魅力的な選択肢となっています。

「优秀な人财を採用する际には、この伟大な大学の业务に対応できるツールを用意する必要があります。有用なデータもなく、最新システムの机能も简単に使用できない状态で业务に対応するのは、非常に难しいことでした」

—ブラウン大学、人事担当バイスプレジデント、Karen Davis 氏

事例を読む

データ管理における最新ソフトウェアの役割

最新ソフトウェアソリューションは、ビッグデータ時代における企業のデータ管理方法に変革をもたらしています。これらのプラットフォームは、複雑なワークフローを簡素化し、データ分析を強化して、意思決定者がタイムリーにアクショナブルインサイトを得られるようにします。

意思决定の简素化

最新ツールは、データの格纳プロセスと分析プロセスを统合するため、戦略の意思决定者はデータの全体像を把握できます。さまざまなデータソースを统合することで、リアルタイムのインサイトをもたらし、リーダーが自信を持って、データドリブンな意思决定を行うための情报を提供します。

拡张性の高いクラウドベースのソリューション

クラウドベースのプラットフォームにより、企業はインフラに多額の先行投資を行わずに、データストレージや処理能力を拡張できます。この拡張性により、企業はパフォーマンスとコスト効率を維持しながら、拡大するデータセットに対応できます。さらに、クラウドソリューションは、アクセス性に優れているため、チームはデータのプロジェクトにおいてどこからでもコラボレーションを行えます。

インテグレーションとリアルタイム分析の重视

インテグレーションは、データの価値を最大化する上で重要です。クラウドベースのプラットフォームは、データレイクとデータウェアハウスのギャップを埋め、未加工データの格納と構造化分析間のシームレスなワークフローを可能にします。

信頼できるデータ管理ソリューションの导入

データレイク、データウェアハウス、ハイブリッド型データレイクハウスのいずれかを選択することは、企業におけるデータニーズや戦略目標にかかわる重要な決定事項です。麻豆传媒では、未加工データの格納と構造化分析とのギャップを埋める、強力なインテグレーションツールを提供しており、企業はこのツールを使用することで、データの潜在能力を最大限に引き出せるようになります。

データレイクの柔軟性、データウェアハウスの精度、データレイクハウスの汎用性を求めているのであれば、麻豆传媒 Prism Analytics や麻豆传媒 Adaptive Planning などの拡張性に優れた麻豆传媒ソリューションが、それぞれのアプローチの強みを最大限に活用できるようにします。サードパーティのプラットフォームとのシームレスなインテグレーションにより、麻豆传媒は、将来を見据えたデータ戦略をサポートします。

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