生成されるデータの量が増え続けるに伴い、クラウドはデータ処理と分析においてスケーラビリティ、信頼性、可用性など多くのメリットをもたらします。さらに、クラウドエコシステムには、データ処理と分析のためのさまざまなツールとテクノロジーが用意されています。
分析プラットフォームにおいて、設計、コンピューティング、ストレージはデータプラットフォームのパフォーマンスの基礎となります。主要なカテゴリとして、データウェアハウス、データレイク、データレイクハウスの3つが挙げられます。これらを以下で詳しく見ていきましょう。
1. データウェアハウス
データウェアハウスは、クエリのパフォーマンスを向上させるために処理とストレージが最適化されています。ただし、トランザクションデータ用に設計されたデータベースシステムとは異なります。代わりに、データウェアハウスはさまざまなソースから集約されたデータを保持します。その結果、データウェアハウスはより高品質のデータとより高速なクエリ結果を提供します。主要なクラウド製品としては、Google BigQuery、Amazon Redshift、Azure SQL Data Warehouse、Snowflakeなどがあります。
データ ウェアハウスは生のデータや非構造化データを処理できず、増え続けるデータ量を保管するウェアハウスの維持にはコストがかかります。 また、機械学習や予測分析などの複雑なデータ処理には最適なソリューションではありません。
2. データレイク
このため、データレイクは構造化データ、半構造化データ、生データを保存できる十分なストレージを提供します。データのスキーマは読み取り時に決定されるため、事前にスキーマを把握する必要がありません。これは、データがすでに構造化されておらず、スキーマが不明な場合に特に有用です。データレイクは、生データを処理するデータサイエンティストに適していますが、一方で、ビジネスユーザーにとってはデータウェアハウスの方が使いやすい場合があります。データウェアハウスは、機械学習、予測分析、ユーザープロファイリングなどの用途に最適です。
データレイクは、データウェアハウスの多くの課題を解決しますが、データの品質が低く、クエリのパフォーマンスが効率的ではない場合があります。また、ビジネスユーザー向けにSQLクエリを実行するには、追加のツールが必要です。データレイクが適切に編成されていない場合、データの停滞の問題が発生する可能性があります。これらの課題を克服するためには、適切なデータ管理と処理手法が必要です。
3. データレイクハウス
すべてのデータは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなど、処理を行わずにデータレイクに保存されます。その後、さまざまな処理ツールを使用して、データに特定のユースケースを構築することができます。さらに、インデックス作成やデータ圧縮などのパフォーマンスの最適化により、データウェアハウスと同様に、より高速なクエリ結果を実現できます。ストリーミングデータもサポートしているため、レポートダッシュボードをリアルタイムで更新することが可能です。
データレイクハウスは、ETLデータ転送を削減しながら生データストレージを提供することで、データの信頼性を向上させます。これにより、データが複数のシステムで重複することがなくなり、ETLプロセスが削減され、重複排除コストも削減されます。さらに、より優れたデータ管理を提供し、データを複数のユースケースに活用できるようにします。
3. 結論
そのため、現在ではデータウェアハウスとデータレイクは依然として特定のユースケース向けに実装されています。多くの場合、これらは共存し、相互に非常にうまく補完し、当面の問題を解決するのに役立ちます。データウェアハウスは、ビジネスユーザーや分析チームがすばやく使い慣れた方法でデータにアクセスし、統合された分析を行うのに適しています。一方、データレイクは生データの保持と柔軟なデータ処理を提供し、データサイエンスや高度な分析に向いています。この両方のアプローチは、異なるニーズを満たすために共存し、組織のデータ処理戦略に多くの価値をもたらします。
さらに、データレイクハウスのアプローチは、人工知能（AI）の目標を達成するための有力な手段となります。データレイクハウスは、生データの保持と柔軟なデータ処理を提供することで、AIの開発や展開に不可欠な基盤を提供します。詳しい情報を知りたい場合は、以下の記事をご覧ください。
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