データウェアハウスとデータレイクの違いについて徹底的に解説！

データウェアハウスとデータレイクの違い4選

データウェアハウス（DWH）とデータレイクはどちらもビッグデータを格納するという点で似ていますが、その相違点も多くあります。詳しく見ていきましょう。

データ構造の違い

データウェアハウスとデータレイクの最大の違いは、格納されるデータが構造化されているか否かという点です。
データウェアハウスは定義づけや構造化など洗練されたデータのみを取り扱います。
一方データレイクでは、構造化や定義づけの有無にかかわらず、あらゆる情報を格納することが可能です。
このため、データレイクでは通常データウェアハウスよりも大きなストレージ容量を必要とします。
しかし、データに柔軟性があるため、データ利用者が利用しやすいようデータを変形させるなど上手く利用すれば非常に効率よくデータを整理することができます。

目的の違い

データウェアハウスに格納されるデータは、利用目的が明確です。
データが目的に合わせて構造化され、洗練された状態でデータウェアハウスに格納されます。
言い換えれば、不必要なデータは存在しないことからストレージを圧迫せず、コストを抑えつつデータを蓄積することが可能です。
一方データレイクに保存されるデータは目的が明確ではありません。
目的が明確ではないからこそ、構造化されていないと言うこともできるでしょう。
将来的に使用される可能性のあるデータがひとまずデータレイクに格納され、整理されます。
そのため必然的に消費ストレージは大きくなります。

ユーザの違い

データウェアハウスで扱うデータは、事前にデータサイエンティストが目的に応じて加工し、見やすい形にしてから格納されます。
よってデータに深い知見がない人でも分析できるよう設計されています。
一方でデータレイクでは、加工されていない”生身”の状態のデータを取り扱うため、利用できるのはデータの取り扱いに精通した人に限られます。

アクセス性の違い

データウェアハウスは設計上構造化されているため、データの解読が非常に容易です。
一方でデータレイクは構造化されていないことから、データへのアクセスが容易で、自由に変更することができます。

データウェアハウスとデータレイクのメリット

データウェアハウスとデータレイクにはそれぞれどのようなメリットがあるのでしょうか？
具体的に見ていきましょう。

データウェアハウスのメリット

データウェアハウスの利点は、事前に整理されたデータを利用することで、データの取り出しや分析が素早く効率的に行える点です。
これにより、必要なデータを見つける手間が省かれます。
また、専用のハードウェアを使用することで、大量のデータを迅速に処理できます。
データ統合においても、企業内の異なる部門からデータを集約するため、データ取得の手間が省かれます。
さらに、データウェアハウスは通常のデータベースとは異なり、過去の情報をすべて保存するため、長期間にわたるデータの変化を追跡できます。
一方でデメリットとして、事前に整理されたデータしか扱えないため、柔軟性に欠け、定型的な分析しか行えないことが挙げられます。
また、インデックスの肥大化により、データベースのパフォーマンスが低下し、メンテナンスコストが上昇する可能性があります。

データレイクのメリット

データレイクは、データをそのままの形式で取り込むことができるため、データの蓄積が非常に容易です。
すべてのデータが一元管理されるため、必要なデータは常に利用可能であり、さまざまな分析や活用に柔軟に対応できます。
この完全に統合された環境は、データをプールしておくことで、さまざまなニーズに応えることができるという利点を持っています。
さらに、データレイクには多種多様なデータが常に蓄積されているため、新たな分析ニーズが突然発生した場合でも対応できる可能性が高まります。
この柔軟性とスケーラビリティは、ビジネスの迅速な変化や新たな洞察の発見に不可欠です。
しかし、一方で、非構造化データの大容量化は管理上の課題となります。
これらのデータから必要な情報を抽出し、目的に合わせて整理するためには、特殊な技術やソフトが必要となります。
そのため、データレイクの運用には専門的な知識と経験が求められます。

データウェアハウスとデータレイクの活用事例

企業や組織によってデータウェアハウスとデータレイクのどちらが適しているかは異なってきます。
ここでは具体例とともに、それぞれの活用事例を見ていきます。

データウェアハウスの活用事例—金融業界での活用事例—

金融業界では、高度な専門知識を要するデータが業界全体で取り扱えることが重要です。
また情勢の流れに迅速に対応する為にすばやい処理が求められます。以上のことからデータウェアハウスを利用するのが適しています。

データレイクの活用事例—教育業界での活用事例—

最近では、教育改革においてビッグデータの価値がますます浮かび上がっています。
生徒の成績や出席状況などの情報は、生徒の支援や問題の予測におおいに活用されています。
これにより、生徒の問題が実際に発生する前に介入できる可能性が高まり、教育の効果的な改善が期待されています。
生徒に関する情報は非構造化データであることが大半です。そのためデータレイクが利用されています。

データレイクの活用事例—輸送業界での活用事例—

データレイクの予測機能のメリットを享受するため、輸送業界ではデータレイクが利用されています。
特にサプライチェーンマネジメントでは、データレイクの柔軟なデータから得られる予測機能が問題の事前発見やリスクの分散など大きな影響を与えています。

データウェアハウス・データレイク導入前にやるべき事とは？

データウェアハウス、データレイク導入前にやるべき事について解説していきます。

データの分類

自社のデータをできる限り分類、整理するという事からはじめてみましょう。
データ整理の際に有効なのが、メタデータです。メタデータとは、ファイルの保存日時や作成者などのタグ毎に情報を整理し一元管理することです。このようにデータを整理することで必要な情報を必要な時に迅速に利用することが可能です。

予算の検討

データウェアハウスとデータレイク、どちらを導入するにしても高額なコストがかかります。
データウェアハウスには優れた検索機能を有したストレージが、データレイクには大容量のストレージが必要不可欠です。
利用量やその形態によって金額は大きく変わってくるため、自社がどちらの媒体を使うべきなのかについて予算ベースで考えてみることが非常に大切です。

まとめ

いかがだったでしょうか？
本記事では、データウェアハウスとデータレイクの違いについて徹底的に解説してきました。
自社のデータを整理するサーバーとしてデータウェアハウスとデータレイクどちらを利用すべきかについてはコストやセキュリティ面から慎重に検討する必要があります。
弊社が提供するSnowflakeではデータウェアハウス、データレイクどちらにも対応し、お客様のニーズに合う形でサーバーを提供することが可能です。
ぜひ、ホームページより概要をご一読ください。