更新:2025/03/25
データレイクとは何か？ゆるーくわかりやすく解説
目次
1. データレイクの要点
データレイクとは・・・
- 大量のデータを加工せず、そのまま保存する場所のこと
- 英語だと、data lake。
はるか
データレイクって、大量のデータをそのまま保存する場所のこと。
ふゅか
そう！売上データとかアンケート結果、画像やSNSの投稿まで、全部保存できちゃうんだよね！便利だけど、整理しない分、管理が大変そうなイメージもあるけど？
はるか
確かに。そのまま保存する分、後から整理や加工が必要になる。
2. データレイクとは？
データレイク（Data Lake）とは、さまざまな種類のデータを「そのままの形で」保存できる大容量のデータ保管庫のことです。
従来のデータベースやデータウェアハウスのように、保存前にデータを整える必要がなく、未加工のままでも保存できます。データの例は以下のとおりです。
- 構造化データ：売上データや顧客情報のように、表やリスト形式で整理されているデータ
- 半構造化データ：アンケートの自由記述欄など、ある程度の形式を持つデータ
- 非構造化データ：画像、音声、SNSの投稿など、決まった形式がないデータ
このように、さまざまな形式のデータを一括で保存し、必要に応じて取り出して活用でき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
言葉の意味からイメージしてみましょう。
-
Data（データ）
テキスト、数値、画像、音声など、あらゆる情報のことです。 -
Lake（湖）
自然の中で雨水や川の水が集まってできる、大きな水の貯蔵場所です。
ここでは「大量のデータが集まる場所」という意味を重ねています。
つまり、「データの湖」という表現には、「さまざまな種類のデータが一か所に集まって蓄えられている」イメージが込められているのです。
3. データレイクとデータウェアハウスの違い
| 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. 企業の意思決定に活用
企業では、データレイクに保存された多種多様なデータを分析し、顧客の行動パターンを把握したり、マーケティング施策の効果を測定したりしています。
これにより、より的確な意思決定ができるようになります。
4.2. AI・機械学習のデータ基盤として
AIや機械学習を活用するには、大量のデータが欠かせません。データレイクは、学習用データの集積場所として非常に適しており、モデルのトレーニングにも活用されています。
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）
最近では、IoT（モノのインターネット）機器が生成する大量のログデータやセンサー情報を、データレイクに蓄積し、リアルタイムで分析する活用法も広がっています。
たとえば、製造業や農業、スマートシティ分野などでも活用されています。
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