「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」の違いと特徴

こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。

最近、第四次AIブームの進化と競争が激しいですね。
OpenAIが2024年2月に動画生成AI「Sora」を発表しました。
まだ、一般公開はしていないですが、テキストプロンプトから最長1分の動画を生成するAIモデルです。

そんな中3月29日には、人の声を再現できる生成AIモデル「Voice Engine」も発表しました。
テキスト入力と15秒の音声サンプルを入れると、話者によく似た自然な音声を生成できるようです。
実用化されたらビジネスでの活用を考え、試してみたいと思います。

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さて、本日のテーマはデータプロジェクトで
お客さまからよく質問をいただく内容の1つです。

テーマは「データレイクとデータウェアハウス、データマートの違いと特徴」についてです。

類似の用語も多く、混乱しますよね。
簡単にざっくりとまとめましたので、一緒に整理していきましょう！

データレイクとは

データレイクは様々な場所から取得したデータを蓄積できる場所です。
但し、分析のために加工したデータを置く場所ではないんです。

格納されるデータの種類

データレイクは、構造化されたデータ（例：顧客情報データベース）
半構造化データ（例：JSON、XMLファイル）、非構造化データ（例：テキスト、ビデオ、画像ファイル）を含む、あらゆる形式のデータを格納することができます。

社内外にある様々なデータ形式を、1箇所で管理することが出来るのが特徴ですね。

用途

データレイクは特に、大量のデータを保存し、それをビッグデータ分析、
機械学習モデルの学習、複雑な分析と探索的分析に活用することを目的としています。

データサイエンティストやデータエンジニアは、
データレイク内の生データから価値を引き出すことができます。

メリット・デメリット

データレイクの最大のメリットは柔軟性です。

あらゆる形式のデータを受け入れる能力により、
データの前処理や変換を行う必要がなく、生の形式で直接分析が可能になります。

また、費用も比較的に安価で様々なデータを保存できることはメリットです。

一方で、管理が煩雑になるリスクがあります。
特に、データの品質管理やセキュリティの確保、適切なメタデータの管理もポイントです。

技術や知識がないと、データの保存場所が分からなくなる場合もあります。
現時点ではデータの知識がないと扱うのは少し難しいです。

データウェアハウスとは

データレイクの中から、構造化できるデータが格納されている場所です。
データの可視化や分析する為の基盤となるものです。

格納されるデータの種類

データウェアハウスは、データ加工・クレンジングされた構造化されたデータを格納する場所です。
組織内のさまざまなソースから収集されたデータを一元管理します。

用途

データウェアハウスの主な用途は、
過去のデータを基にしたレポーティング、分析、意思決定の支援です。

企業はデータウェアハウスを利用して、効率的なデータ分析を行い、
ビジネスインテリジェンス（BI）を強化します。

メリット・デメリット

データウェアハウスのメリットは、データの整合性と品質が高く保たれることです。

また、ユーザーが分析しやすい形式でデータが整理されており、
レポーティングやビジネスインテリジェンスに最適化できるのがメリットです。

しかし、非構造化データを取り扱うことは難しく、扱うデータの柔軟性に欠けることがデメリットです。
また、データウェアハウスの設計とメンテナンスには、技術力と時間が必要となります。

データマートとは

データマートは、データウェアハウスから目的別に必要となるデータを抽出し
高速且つ適切に分析・可視化できるように整理されたデータです。

特定のビジネス部門や機能に焦点を当て、特定の分析ニーズに対応するために設計する為、
全社でデータ活用するには便利です。

データマートの主な用途は、特定のビジネスプロセスや部門の分析ニーズを支援することです。
データのクエリ性能が向上し、ビジネスユーザーがより迅速に情報にアクセスできるようになります。

データの活用機会が増えると「データマート」は重宝されます。

データ基盤作りが重要な理由

データを基にビジネスを探索できる環境作りが
企業にもたらす重要な理由について簡単にまとめてみますね。

1.データへのアクセス

データのアクセス、共有が容易になります。
これにより、組織内の異なる部門やチームがスムーズに連携し、
データ駆動型のアプローチを取りやすくなります。

2.データの品質と整合性

データのクレンジング、標準化、重複排除などのプロセスを通じて、
データの品質と整合性を保ちます。

高品質なデータは、信頼性の高い分析結果と洞察をもたらし、
誤った意思決定のリスクを低減します。

3.拡張性と柔軟性

デジタル時代となりデータは年々莫大に増加しています。
データ基盤は組織や事業が成長し、データ量が増加しても、
データ基盤は効率的なデータ管理と分析を維持できます。

4.セキュリティ

データ保護規制の厳格化に伴い、
適切なデータガバナンスとセキュリティ対策を実装することで、
データ漏洩や不正アクセスのリスクを軽減します。

5.新たな洞察とイノベーションの促進

データ基盤は、データ分析、機械学習、AIなどの先進技術を活用するための基盤を提供します。
これにより、新たなビジネス機会の発見やイノベーションの促進に繋がります。

6.時間とコストの節約

データ基盤は、データの処理、分析、レポーティングの時間を大幅に短縮します。
組織のデータ利活用戦略において重要な環境となる要素ですね。

これらのメリットを最大限に活用することで、企業はデータからより大きな価値を引き出し、
競争力を高めていきましょう。

まとめ

簡単な説明ではありましたが、なんとなく用途や役割をご理解いただけたでのではないでしょうか？

「データでビジネスをもっと面白く」をテーマに活動していますので
AI活用やデータ活用を推進している方は是非、情報交換させてください。

是非、皆さまの会社でも「データ活用について」議論してみてくださいね。

本日もGOOD JOB！！

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