「情報は 21 世紀の石油であり、分析は燃焼エンジンです。」 – Gartner 上級副社長、Peter Sondergaard 氏。
データ生成量の拡大は、企業がこれらすべてのデータを保存する場所と、実用的な洞察を導き出すための堅牢な分析エンジンを必要とすることを意味します。 ここで、データ ウェアハウスとデータ レイクが登場します。
データ ウェアハウスとデータ レイクは、企業が膨大な量のデータを保存、管理、分析するために使用します。 データ ウェアハウスには、さまざまなソースから収集された構造化データが保存されます。 データはすでにクリーンアップされ、複雑なテーブルに格納されるように分類されています。 企業はこのデータを直接使用してレポートやダッシュボードを作成し、洞察を得ることができます。
一方、データ レイクは、処理が必要になるまでデータをネイティブ形式で保持する、拡張性の高いストレージ リポジトリです。 これらには、構造化データ、半構造化データ、非構造化データが混在しています。 データ レイクは、大量のデータを収集する必要があるが、必ずしもすぐに分析する必要はない企業に効果的なソリューションを提供します。
この投稿では、データ ウェアハウスとデータ レイクの違いと、どのストレージ オプションがビジネスにとって適切な選択であるかを見ていきます。
データ ウェアハウスとデータ レイクの違い
データ型
CRM および ERP アプリケーションからの組織データはデータ ウェアハウスに保存されますが、データ レイクにはソーシャル メディア、Web サーバー ログ、センサー データなどのソースからのあらゆる種類のデータが保管されます。このような種類のデータは大量であるため、ストレージに適しています。 データレイクはスケーラブルなので、
処理
データ ウェアハウスでは、データは ETL (抽出、変換、ロード) プロセスを通過し、データが書き込まれて保存される前にクリーンアップおよび整理されます。 このプロセスは「書き込み時のスキーマ」と呼ばれます。 一方、データ レイクは、すべてを元の形式で消費します。 データは、ELT プロセスに従って生の形式で保存されます。 情報は、ストレージに書き込まれるときではなく、データ ソースからデータが取得されるときにスキーマに保存されます。 これは「読み取り時のスキーマ」として知られています。
ストレージとデータ保持
データをデータ ウェアハウスにロードする前に、データとそのビジネス分類と使用法を分析するために多くの作業が行われます。 この分析に基づいて、データに対して複雑な変換が実行され、関連する洞察を抽出できるようになります。 データ ウェアハウスは高価なエンタープライズ リソースです。 ストレージ容量を削減し、パフォーマンスを向上させるために、特定のビジネス アプリケーションに不要とみなされるデータは含まれません。
データ レイクでは、データの保持はそれほど複雑ではありません。 ロードするデータは変換する必要がありません。 データレイクを使用すると、過去、現在、将来の情報を分析できます。 データ レイクにはストレージの制限がなく、ペタバイトまで簡単に拡張できます。
機敏
データ ウェアハウスは特定のビジネス上の質問に答えるように設計されており、受信データは事前定義された構造に適合するように変換される必要があります。 企業が詳細な分析のためにすべてのデータを保持したい場合、データ ウェアハウスは高価なオプションになります。 また、新たなビジネス上の課題に対してデータ ウェアハウスを導入する取り組みは大きな負担となります。 一方、データ レイクはデータを生の形式で保存し、分析のためにすぐにアクセスできるようにします。 ユーザーは情報を取得し、抽出されたデータに対してデータ分析を実行できます。 さまざまなビジネス上の質問に対する答えを得るために、特別な開発努力は必要ありません。
セキュリティ、成熟度、および使用法
データ ウェアハウスは安全なエンタープライズ テクノロジですが、データ レイクは新しいテクノロジであるため、同レベルのセキュリティがありません。 通常、データ レイクには機密性の高いマスクされたデータを処理する機能がありませんが、データ ウェアハウスはそのようなマスクされた情報を適切に処理します。 データ レイクのエンドユーザーは通常、大量のデータから洞察を抽出できるデータ サイエンティストやデータ エンジニアです。 データ ウェアハウスのエンド ユーザーはビジネス プロフェッショナルであり、データ ウェアハウスに接続されているレポート作成ツールやビジネス インテリジェンス ツールからデータをクエリするだけでよく、データの処理について心配する必要はありません。
あなたのビジネスに適したアプローチはどれですか?
これに対する答えは、現在のデータ インフラストラクチャと、扱っているデータとデータ ソースの種類によって異なります。 適切に構造化された情報を扱う企業にとって、データ ウェアハウスは完璧に機能します。 データがリアルタイム センサー データ、画像、音声、ビデオ、ソーシャル メディアなどの多様なデータ ソースから取得されている場合は、データ レイクの方が良い選択です。 このようなデータ ソースにデータ ウェアハウスを選択すると、変換中に大幅なデータ損失が発生します。
機械学習、人工知能、モノのインターネット (IoT)、または予測分析を扱う場合、生の形式で保存されたデータが不可欠です。 ただし、事前に定義された一連のクエリを使用して作成されたレポートでビジネス ニーズが満たされる場合は、データ ウェアハウスで十分です。 データ ウェアハウスは、データ量の増加に伴って高価になる可能性があります。 これにより、保存されるデータの量が制限され、データ保持の問題が発生する可能性があります。 このような場合、データ ウェアハウスをデータ レイクで強化して、増加するデータ量を蓄積できます。
最終的な考え
多くの場合、組織はデータ レイクとデータ ウェアハウスの両方を必要とします。 データ ウェアハウスは日常的および運用上のビジネス上の意思決定とプロセスに使用されますが、データ レイクは生データを活用し、その恩恵を受けるために使用されます。 ビッグデータを効果的に活用するために、企業はシームレスな分析エンジンを運用するハイブリッド アプローチを推奨できます。
当社のデータ専門家は、データ ウェアハウスとデータ レイクの相乗効果を伴う分析ソリューションの設計において企業を指導します。 どのアプローチが貴社のビジネスに適しているかを理解し、ビッグデータの課題を解決するために当社がどのように支援できるかについて詳しく知りたい場合は、enterprisesales@celebaltech.com までご連絡ください。
