データレイクとは？メリット・デメリットやDWHとの違いをわかりやすく解説

近年、オンライン経由で取得できるデータが増えたことを主な背景として、企業が取り扱うデータ量が爆発的に増加し、形式の多様化も進んでいます。一方で、データが部門や個人に分散することで活用が進まないという課題も生じており、全社的な視点でのデータ管理が求められています。そのような状況で注目を集めているのが「データレイク」と呼ばれるシステムです。

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本記事では、データレイクの概要からデータウェアハウス（DWH）との違い、メリット・デメリット、活用のポイントまでわかりやすく解説します。

データレイクとは、複数のソースから収集したビッグデータを元の形式のまま格納できるシステムのことです。

エクセルデータのように規則性がある「構造化データ」だけでなく、画像や音声、動画といった、規則性を持たない「非構造化データ」もそのままの形式で保存できます。
 

データウェアハウス（DWH）とは、企業内外のさまざまなソースから収集した大量のデータを一か所に集約し、ビジネスに活用するために構築されたデータ管理システムのことです。

データレイクとデータウェアハウスは、どちらもデータを保存するためのシステムですが、データの保存方法に大きな違いがあります。

データウェアハウスは、保存前にデータの構造を定義する「スキーマオンライト（Schema on Write）」と呼ばれる方式を使用します。この方式では、データの保存前に形式の統一や整形といった「クレンジング」の作業が必要です。

一方、データレイクは「スキーマオンリード（Schema on Read）」と呼ばれる方式を使用します。スキーマオンリードは、自由な形式でデータの格納が可能で、データの使用時に読み取りと構造の定義を行うのが特徴です。多種多様な形式のデータに対応しやすく、データの保存時にクレンジングの作業を行う必要もありません。
 

データレイクは、あらゆるデータを効率的に管理・活用するうえで重要なツールといえます。具体的なメリットを見ていきましょう。

• データをそのままの形式で格納
• 大量のデータの一元管理が可能
• コストを抑えてデータストレージを構築
• データ分析への活用
   

データをそのままの形式で格納

データレイクの最大の特徴は、格納できるデータに対する柔軟性の高さです。事前に定義された形式にデータを整える必要がなく、CSVファイルから画像、音声データまで多様な形式のデータをそのまま格納できます。この仕組みにより、データの収集・格納のプロセスを大幅に効率化することが可能です。

新たなデータ形式への対応が必要になった場合も、システム変更を行わずに運用を続けられるため、スピーディーなデータ活用につながります。
 

大量のデータの一元管理が可能

データレイクを導入すると、企業内に分散しているデータを、さまざまなソースから集約・管理できるようになります。クラウド型のデータレイクシステムなら、サーバーの容量を拡張しやすいため、データ量の増加にも対応が可能です。
 

コストを抑えてデータストレージを構築

一般的に、大規模なデータストレージの開発にはコストがかかります。その点、データレイクは安価なハードウェアやクラウド型のデータストレージを活用できるため、コストを抑えやすい点がメリットのひとつです。
 

データ分析への活用

データレイクに蓄積された多様なデータは、高度な分析の基盤となります。例えば、テキストデータから顧客の感情的な傾向を分類する「センチメント分析」や不正検知、予測分析など、さまざま方法で活用が可能です。

また、蓄積されたデータとリアルタイムのデータを組み合わせることで、より精度の高い機械学習モデルや予測分析モデルの構築も可能になり、ビジネス課題の解決や新たな機会の創出に貢献します。
 

データレイクは、IoTデータや生産管理に関連するデータの統合・分析に強みを持つため、従来は製造業を中心に活用されてきました。例えば、工場の生産ラインから得られる膨大な量のセンサーデータや品質管理データ、設備保全データなどを一元管理し、予知保全・品質向上・製造プロセスの最適化を目指します。

近年は、業種を問わず多様なデータを一元管理し、それらを組み合わせた高度な分析によって新たな価値を創出する基盤としてデータレイクが活用されています。

例えば、IoTメガネを開発したメーカーでは、センサーで黒目の動きやまばたき、頭部の揺れ、傾きなどのデータを収集しています。それらのデータを、走行フォームの改善点を提案するアプリや、デスクワークの際の集中力を測定するアプリなどの新たなサービス開発につなげています。

また、大手製薬会社の事例では、研究開発の成功率を高めるために国や医師会から多様な形式の製薬データを収集し、マルチクラウド上のデータレイクに格納して分析を行っています。
 

データレイクは多くのメリットをもたらす一方で、いくつかのデメリットや活用にあたっての注意点も存在します。効果的なデータレイク運用のためには、次のようなリスクや課題を理解し、適切な対策を講じることが重要です。

• データスワンプ化のリスク
• 専門知識の必要性
• データ探索性の課題
   

データスワンプ化のリスク

データスワンプとは、蓄積されたデータが適切に分類・管理されないまま放置され、価値のあるデータが埋もれてしまう状態です。データレイクの柔軟性はメリットである一方で、事前のガバナンス設計やデータ収集のルールが設けられていないと、「何がどこにあるかわからない」「品質の低いデータが増える」といった事態を招きます。

このような状況を避けるには、インプット時にいくつかの整備が必要です。例えば、メタデータのタグ付けや格納ルールの明確化、データ品質の基準策定、定期的なクレンジングなどが挙げられます。データスワンプは、データ活用の前段階である収集・格納のプロセスで起こるリスクであり、全社的なガバナンス体制の構築が鍵を握ります。
 

専門知識の必要性

さまざまな種類のデータとそれらの関係性を理解し、適切な分析手法を選択するためには、データサイエンスやビッグデータ技術に関する専門知識が求められます。専門知識を持たないビジネスユーザーは、データレイクに格納されたデータへのアクセスや活用が難しいと感じることもあるでしょう。

専門知識を持った人材が社内にいない場合は、トレーニングの実施や外注などの方法を検討する必要があります。専門知識不要でデータの収集から活用まで対応できるシステムを導入することも、解決策のひとつです。
 

データ探索性の課題

データレイクに蓄積された大量のデータは、活用段階で検索に時間がかかることがあります。メタデータが不十分であることに加えて、検索機能やアクセス設計が整備されていないことが主な原因となります。

活用を踏まえたうえでルールを設けてデータを収集するほか、ユーザーごとのアクセス権限設定や検索UIの最適化などが有効です。
 

データレイクの潜在的な価値を最大限に引き出すためには、計画的な導入と運用が欠かせません。次のようなポイントを押さえておきましょう。

• 収集すべきデータを明確にする
• データ活用までのフローを構築する
• 社内外のデータを連携させる
   

収集すべきデータを明確にする

データレイク構築の初期段階で最も重要なのは、「収集すべきデータ」を明確にすることです。単に収集できるデータをすべて集めるのではなく、ビジネス目標や分析ニーズに基づいて収集するデータを絞ることが重要です。

目的のないデータ収集は、活用が難しいデータが集積されていく「データスワンプ」のリスクを高めるので注意しましょう。収集したデータのソースや保存の目的を記録する「データカタログ」の作成や管理責任者の設置などによるガバナンスの確立を心がけることが大切です。
 

データ活用までのフローを構築する

データレイクは単なるデータの保管場所にするのではなく、活用を前提として運用することが大切です。データの取得・保存・処理・活用までの一連のフローを設計し、各段階での課題や必要なツール、人材、プロセスを事前に検討しておきましょう。データの活用までワンストップで対応できるツールなら、フローが構築しやすくなります。
 

社内外のデータを連携させる

データレイクの価値を最大化するためには、社内のさまざまなシステムから生成されるデータだけでなく、外部データソースとの連携も必要です。例えば、自社の生産データや販売データと、気象データや市場動向データなどの外部データを組み合わせることで、より高度な分析や予測が可能になります。

この仕組みを構築するためには、さまざまなデータソースからデータを収集・統合するためのデータ連携基盤（ETLツールなど）の整備が必要です。さらに、外部データの利用に関しては、利用権限やプライバシー、セキュリティ面での考慮も欠かせません。
 

データレイクは、さまざまな形式で保存された大量のデータをそのままの形式で格納し、高度な分析に活用できるデータ基盤です。データの活用には、適切な管理体制やガバナンスの構築が欠かせません。

明確な目的に基づくデータ収集や活用までのプロセスを見据えた計画、外部システムとのデータ連携など、事前の準備をしっかりと行ったうえで運用を開始しましょう。

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