データレイクは、最新のストレージシステムのあらゆる場所で注目を集めています。 さらに、いいえ。 データウェアハウス. データレイクという言葉に馴染みがないため、「データレイクって何だろう」と思われる方も多いのではないでしょうか。 しかし、データ実務に携わる人は、この言葉を耳にしたことがあるはずだ。
を使用して、大量のデータを生成・加工し、運用や 機械学習 プロジェクトに参加しています。 無限にあるデータを管理・整理するために使用されます。
本ブログでは、データレイクについて、そのメリットや活用方法などを解説します。 さっそく始めてみましょう。
データレイクとは？
データレイクは、さまざまなソースやシステムから収集された未精製のビッグデータをそのままの形式で保存する、中核的で拡張性のあるストレージリポジトリです。
データレイクとは何かを理解するために、データレイクは、水がさまざまなデータ取得源から流れ込んでくる生データであり、社内や顧客向けのさまざまな目的に使用される湖だと考えてください。 よりもはるかに大きいです。 データウェアハウスは、きれいな水を貯めておく家のタンクのようなものですが、1軒分だけで他には何もないのです。
データレイクは、ロードファースト、ユースレイターという考え方で、リポジトリにあるデータをすぐに使う必要はないということです。 ビジネスニーズが発生したときに、再利用するように廃棄することができます。
データアレイクのメリット
データレイクは通常、低コストのハードウェアで作られるため、テラバイト以上のデータを保存するのに最適な方法です。 また、データレイクは、時間、労力、コストを削減することで、あらゆるクラウド上でデータパイプライン、ストリーミング分析、機械学習のワークロードを簡単かつ安価に実行できるエンドツーエンドのサービスも提供しています。
ここでは、データレイクの最も重要なメリットと、その活用方法について説明します。
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データサイロの排除
長い間、ほとんどの組織は、一元的なアクセス管理システムを持たずに、さまざまな場所に、さまざまな方法でデータを保管してきました。 そのため、データにたどり着き、細かく分析することが困難でした。
データレイクはこのプロセスを変え、データサイロを不要にしました。 一元化されたデータレイクは、データを結合してカタログ化し、すべてのデータソースのための単一の場所を提供することによって、データサイロを排除します。 膨大な量のデータを見て、その意味を理解することが容易になります。
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事前定義されたスキーマは不要
データレイクでは、あらかじめ定義されたスキーマはもはや必要ありません。 データレイクの活用 Hadoopのシンプルさは、大量のデータをスキーマレス書き込みとスキーマベース読み込みのモードで保存するため、データ消費に役立ちます。
あらかじめ定義されたスキーマが不要なため、組織のデータを最大限に活用し、セキュリティを向上させ、データの法的責任を制限することができます。 データレイクは、低コストで拡張性があり、安全な方法でさまざまな形式のデータを保存・分析できるクラウドベースのインテリジェンス機能を組織に提供することで、これを実現します。
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最新のユースケースに対応
旧来のデータウェアハウスソリューションは、高価で独自性が高く、ほとんどの最新のユースケースと互換性がありません。 データレイクは、この問題を解決し、ほとんどの企業の変化するニーズに合わせて永続的に変更できるようにするために作られました。
多くの企業は、非構造化データに対して機械学習や高度な分析を行いたいと考えています。 データレイクは、エクサバイト規模のスケーラビリティを備えています。 ファイルやフォルダにデータを保存するデータウェアハウスとは異なり、データレイクはフラットなアーキテクチャとオブジェクトストレージにデータを保持するという利点がある。
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データの保存形式を問わない
データレイクの最も大きなメリットの1つは、データ取り込み時のデータモデリングが不要になることです。 データレイクには、RDBMS、NoSQLデータベース、ファイルシステムなど、あらゆる形式でデータを保存することができます。
また、データはログやCSVなど、変換せずにそのままの形式でアップロードすることも可能です。
また、データが汚染されないというメリットもあります。 同じ履歴データから新たな知見を得ることができるのです。 データは生のまま保存されるので、ぐちゃぐちゃになることはない。
活用方法(ユースケース)
データレイクがどのようなものであるかはお分かりいただけたと思いますが、そのメリットについても説明しました。 プロジェクトや組織でデータレイクを使用すると、さまざまなメリットを得ることができます。 それでは、いくつかのユースケースをご紹介しましょう。
プルーフオブコンセプト(POC)
データレイクストレージは、概念実証のプロジェクトに最適です。 POC（Proof of Concept）とは、あるアイデアを実現できるかどうかを判断するための作業です。
データサイエンティストがリレーショナルデータベースではできない（少なくともスキーマ要件に合うようにデータを前処理しない限り）テキストの分類などのユースケースに役立つ。 また、データレイクは他のビッグデータ解析プロジェクトのサンドボックスとしても機能します。
大規模なダッシュボードの作成から、リアルタイムのストリーミングデータを必要とするIoTアプリの支援まで、あらゆることが可能です。 データの目的や価値を把握した上で、ELT（Extract, Load, Transform）処理を行い、データウェアハウスに格納することができる。
データのバックアップとリカバリー
データレイクは容量が大きく、コストもかからないため、ディザスタリカバリのためのストレージの代わりとして利用することができます。 データがそのままの形で保存されるため、品質を確保するための監査にも役立てることができます。
データウェアハウスがどのようにデータを処理するかについて、正しい文書を作成する必要がある場合に有効です。 なぜなら、以前のデータ所有者の仕事をチームで確認することができるからです。
最後に、データレイクにあるデータはすぐに使う必要がないため、コールドデータや非稼働データを低コストで保存することができます。 このデータは、将来、規制当局からの問い合わせや新たな分析に役立つ可能性があります。
ですから、データレイクをうまく使えば、多くのメリットを得ることができるのです。 そのためには、データレイクをきちんと活用するしかない。
結論
データレイクを利用することで、新しいユースケースに対応することができます。 データレイクは、データを管理・保存する代替手段として、ユーザーが最初に前処理やデータ変換を行うことなく、より幅広いソースからより多くのデータを利用できるようにします。 より多くのデータを利用できるようになったデータレイクでは、ユーザーは新しい方法でデータを分析することができ、より多くの洞察と効率性を見出すことができるようになりました。
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データレイクは、さまざまな場所から集めたあらゆる種類のデータを整理するための手段です。 また、データレイクで遊ぶ準備ができたなら、QuestionPro InsightHubで始めることができます。
