01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
構造化、半構造化、非構造化データを元の形式に近い状態で蓄積しつつ、共有メタデータ、SQL分析、レポート、AI・機械学習などへ利用できる統合アーキテクチャ。トランザクション、スキーマ、履歴管理などを備え、保存と計算を分けて拡張できる構成も取る。多様なデータを置くだけでは整理された分析基盤にならず、メタデータや品質、統制の仕組みが重要となる。
02 / IN PRACTICE
Lakehouseの活用例
たとえば、こんな場面で
画像やログ、業務表を共通基盤に置き、同じデータを機械学習と経営レポートの両方に使う構成が考えられる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
扱うデータ形式と用途に加え、メタデータ、トランザクション、品質管理、利用ツールの対応を確認する。
参考資料
What is a Data Lakehouse? - Data Lakehouse Explained - AWS （新しいタブで開きます）The Data Lakehouse: Data Warehousing and More （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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