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、組織が洞察を得るのに役立つ構造化形式で保存されたビジネスデータの中央リポジトリです。データをウェアハウスに書き込む前に、そのデータの構造やスキーマを理解する必要があります。さまざまなソースから定期的にデータを取得し、既存のスキーマに合わせてフォーマットすることで、データの一貫性を確保します。データウェアハウスは、ビジネスアナリストやテクノロジーにあまり詳しくないユーザー向けに設計されており、バッチレポートやBIダッシュボード、視覚化などの使用例があります。

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
データレイクは、従来のデータウェアハウスと比較して、別個のストレージ層と処理層を持つ特徴があります。データレイクは、データをオブジェクトストア（例：Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Data Lake Storage）に保存し、通常はSparkやAthenaなどのツールを使用して処理します。Microsoftが提供するAzure Data Lakeは、そのようなサービスの一例です。

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
データレイクハウスは非常に新しいアーキテクチャであり、データウェアハウスとデータレイクの両方の長所を組み合わせています。これは、データウェアハウジングとデータレイクを単一のプラットフォームとして機能します。具体的には、ACIDトランザクションなどのデータ管理機能を備えたウェアハウスの観点と、低コストのストレージなどのデータレイクの特性を兼ね備えています。また、ソースデータへの直接アクセスを提供し、データガバナンスのためのスキーマサポートを提供することで、データへの同時読み取りおよび書き込み操作を可能にします。

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
結論として、データウェアハウスは長い間存在し、成熟してきましたが、現代のデータ処理のニーズに完全に適応しているとは言い難いです。一方で、データレイクは多くの課題を解決しますが、データウェアハウスの最も価値のある機能のいくつかを犠牲にしています。そのため、データレイクハウスが登場し、両方の長所を組み合わせることで、より包括的な解決策が提供されました。ただし、データレイクハウスのアーキテクチャはまだ比較的新しいため、成熟してベストプラクティスが早期採用者に共有されるまでには時間がかかるでしょう。

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。