データ レイクは、構造化データと非構造化データの両方を含む膨大な量の生データをネイティブ形式で保存するように設計された集中リポジトリです。保存前にデータを構造化して処理する必要がある従来のデータ ウェアハウスとは異なり、データ レイクを使用すると、組織は事前にスキーマを定義または変換することなくデータを保存できます。この柔軟性により、さまざまなソースからさまざまな形式でデータを保存できるため、データ レイクはビッグ データやリアルタイム分析アプリケーションに最適です。
データ レイクの主な特徴は次のとおりです。
- スケーラビリティデータ レイクは水平方向に拡張できるように設計されており、ペタバイト、さらにはエクサバイト単位のデータを格納できます。
- 柔軟性: テキスト、画像、音声、ビデオ、ログ ファイルなど、さまざまなデータ タイプに対応できます。
- 費用対効果: 前処理せずに生の形式でデータを保存すると、データの変換と保存に関連するコストが削減されます。
- リアルタイムデータ取り込みデータ レイクは、IoT デバイス、ソーシャル メディア ストリーム、トランザクション システムなどの複数のソースからデータをリアルタイムで取り込むように構成できます。
組織は、ビッグデータ分析、機械学習、データ検出、意思決定サポートなど、さまざまな目的でデータレイクを使用します。Google BigQuery、Amazon Athena、Apache Spark などの分析ツールやフレームワークを活用することで、企業はデータレイクに保存されている膨大な量のデータから貴重な洞察を引き出すことができます。
ただし、データ レイクを管理するには、データが整理されておらず使いにくい「データ スワンプ」にならないように、慎重な計画とガバナンスが必要です。効果的なデータ レイク管理には、適切なデータ カタログ、セキュリティ、品質管理対策を実装して、データにアクセスしやすく、安全で、分析に信頼できる状態を保つことが含まれます。
要約すると、データ レイクは、組織が大量の多様なデータを保存および分析し、貴重な洞察を引き出し、情報に基づいた意思決定を促進できるようにする強力なリポジトリです。