データレイクとは何か？ゆるーくわかりやすく解説

1. データレイクの要点

2. データレイクとは？

データレイク（Data Lake）とは、大量のデータをそのままの形で保存するためのデータストレージです。従来のデータベースやデータウェアハウスと異なり、データを特定の形式に変換したり、整理する必要がなく、構造化データ、半構造化データ、非構造化データのすべてを格納します。

たとえば、企業が日々生成する売上データ（構造化データ）、顧客アンケートの結果（半構造化データ）、SNSの投稿や画像ファイル（非構造化データ）など、さまざまな形式のデータをそのまま保存しているのがデータレイクの特徴です。

2.1. 英語から推測すると

「Data Lake」という英語から

1. 「Data」
   これは「データ」そのものを指します。情報、記録、数値、テキスト、画像など、あらゆる形式のデータを指す一般的な言葉です。
2. 「Lake」
   「湖」という意味を持ちます。湖は自然の中で水を大量に蓄える場所を指し、そこにはさまざまな水源（川や雨水）が流れ込みます。湖にたとえることで「大量のデータを一カ所に集める場所」というイメージを表しています。

したがって、「大量のデータがそのまま保存されている大規模なストレージの場所」という意味を導き出せます。

3. データウェアハウスとの違い

項目	データレイク	データウェアハウス
保存するデータ形式	生データ（そのまま保存）	整理されたデータ（事前に加工・統合が必要）
コスト	比較的安価	高額（計算能力とストレージコストが高い）
用途	ビッグデータ分析、AI、予測モデリング	既存の業務データ分析、定型レポート作成
速度	分析前にデータ準備が必要なため時間がかかる場合がある	定型化されたクエリに対して高速

ふゅか

データレイクとデータウェアハウスってどう違うの？

はるか

簡単に言うと、データレイクは生データを保存。データウェアハウスは整理されたデータを保存。

4. どのように活用されているのか？

4.1. 企業の意思決定

企業は、データレイクを使って顧客行動のトレンド分析やマーケティング効果の測定を行い、意思決定に活かしています。

4.2. AI・機械学習

データレイクは、AIや機械学習モデルをトレーニングするためのデータ収集基盤として活用されています。

はるか

データレイク、AIや機械学習にも使われる。

ふゅか

あ、モデルのトレーニングとかだよね？たくさんのデータが必要だからピッタリ！

4.3. IoT（モノのインターネット）

IoTデバイスが生成する大量のログデータやセンサーデータを効率的に保存し、リアルタイム分析を行うために使われています。