Data lake（データレイク）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

データレイクは、業務データベース、アプリ、IoT機器、ログ、画像、ソーシャルメディアなど、形式の異なるデータをまとめて保存します。あらかじめ用途やスキーマを厳密に決めず、利用時に構造を解釈する「スキーマオンリード」に対応できるため、SQL分析、可視化、ビッグデータ処理、リアルタイム分析、機械学習など幅広い用途に使えます。一方、保存するだけではデータの場所や意味、品質が分からなくなり、利用や信頼が難しい「データスワンプ」になる可能性があります。データカタログ、メタデータ管理、セキュリティ、アクセス制御、ガバナンスが必要です。事前に整形した構造化データの高速な定型分析を重視するデータウェアハウスとは役割が異なります。

02 / IN PRACTICE

Data lakeの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

導入時は保存容量だけでなく、データの検索や理解に必要なカタログとメタデータ、機密情報を守るアクセス制御、データ品質と利用ルールを確認します。