はじめに
今年は、企業活動のあらゆる場面で「データ活用」が重要視されています。売上データや顧客情報だけでなく、WebアクセスログやIoTセンサー情報・Excelなどのデータは急速に増加しています。
意識的に多様なデータを一元的に、柔軟に活用するための基盤として注目されているのが「データレイク」です。
この記事では、データレイクとは何かという基礎知識から、必要性・データウェアハウスとの違い、代表的なサービス、ビジネス活用事例までをシステム的にご紹介します。
データレイクとは
データレイクとは、構造化データや非構造化データを含めたすべてのデータを、一元的に保存できる保管庫のことです。 データレイクはその柔軟性から、データサイエンティストやアナリストが必要なときに必要なデータを引き出して解析するのに適しています。
従来のデータウェアハウスは、データを整理して保存するのに対し、データレイクはそのままの形でデータを保存します。そのため、将来的にどのような分析を行って把握してデータがなくても無駄なくできます。
今年は、ビッグデータ分析やAI・機械学習の基盤として、データレイクの重要性が固まってきています。
データレイクはなぜ必要なのか
企業を決めるデータ環境は年々複雑化しており、従来の管理方法では対応しきれなくなっています。IDCの調査によって、世界で生成されるデータ量は2025年までに175ゼタバイトに達すると予測されており、調査対象となった多くの企業が「データ活用の遅れ」を課題として挙げています。
今後背景から、データレイクは、ビジネス環境の変化に柔軟に対応できるインフラとして堅実な選択肢を考えます。
データの多様性と革新の限界
今年は、企業内に扱われるデータは、売上や顧客情報といった構造化データだけでなく、ログデータや画像・音声・IoTセンサー情報など非構造データまでよくあります。 総務省の情報通信白書調査によると、調査対象企業の多くが「非構造化データを十分に活用できていない」と回答しています。
従来のデータウェアハウスでは、事前に形式を定義しなくても、多様なデータを柔軟に扱うことが困難でした。
データ活用と競争力の向上
データレイクが必要な理由の一つが、企業内のデータを迅速に活用できるようにするためです。市場変化のスピードが速い中、データをいかに迅速に活用できるかが企業競争力を左右します。
AWSの調査によると、調査対象となったデータ活用が進んでいる企業ほど、新規サービス開発や意思決定の速度が高速傾向にあると報告されています。データを導入することで、部門ごとに分断されていたデータを統合し、横断的な分析が可能になります。
これにより、マーケティングの最適化や業務改善など、ビジネス成果につながるデータ活用を加速させることができます。
データレイク導入時に必要な技術要素
データレイクを効果的に活用するためには、大量のデータを保存するだけでは駄目です。
特に重要なのが、データのセキュアな保存とカタログ化・分析・学習といった領域です。ここからは、データレイク機械導入時に必要な技術要素について具体的に解説します。
データの移動
データレイクの導入においては最初の工程が、各種のデータを適切に収集し、データレイクへ移動させる仕組みの構築です。
具体的には、業務システムやクラウドサービス・IoT機器などから発生するデータを、バッチ処理や臨時処理で取り込む技術が求められます。
今年では、データを処理せずにそのまま保管し、分析時に整形するELT方式が主流となっています。これによって、データレイクは将来の分析権利が変わっても柔軟に対応できる点がポイントです。
データのセキュアな保存とカタログ化
データレイクでは、個人情報や機密情報を扱うため、十分なセキュリティ対策が重要です。データレイクのデータはRAWファイルとして存在するため、正義単位またはプレフィックス単位での詳細なアクセス権の管理が必要です。
権限アクセスな制御や暗号化を適切に行うことで、情報漏洩や不正利用のリスクを考慮することができます。
データの意味や更新頻度・利用条件などを継続することで、利用者は安心してデータを探し、活用できるようになります。 結果として、データ活用の属人化を防ぎ、組織全体での利用促進につながります。
分析
データレイクに一瞬と言われたデータは、初めて分析価値を考えます。保存されたデータを活用するためには、SQLエンジンやBIツールなどの分析基盤が必要です。従来のデータウェアハウスでは、事前定義された形式に整形したデータを中心に扱うため、新しい分析要件が生まれるたびに設計変更が必要になることがありました。
一方、データレイクでは生データを扱うことが多いため、必要に応じてデータを処理しながら分析できる柔軟性が求められます。
今年では、クラウド上で高速に実行できる分散処理技術が普及し、大規模データでも並行に近い分析が可能となっております。これにより、経営判断や業務改善に直接サイトを迅速に得ることができます。
機械学習
データレイクは、機械学習やAI活用の基盤としても重要な役割を果たします。学習では大量かつ多様なデータが機械的に必要となりますが、データレイクは形式的にデータを取り入れて、学習データの準備に適しています。
過去のデータを活用した必要な予測や不正行為、消費者行動分析など、さまざまなユースケースに対応可能です。過去の購入履歴とアクセスログを知っていることで、必要な予測モデルを構築することができます。
機械学習ではモデルの精度向上には継続的なデータ追加が集中しませんが、データレイクであればスムーズに対応できます。このようにデータレイクはクラウド上の機械学習サービスと連携することで、モデルの学習から運用までを一貫して実行できます。
データレイクとデータウェアハウスの違い
データレイクとデータウェアハウスはどちらも使えないデータの一時と分析に使える基盤ですが、その目的や構造、利活用の方が大きく異なります。
以下の比較表では、用途や特徴を項目ごとに整理し、それぞれをわかりやすく比較しています。
| データシステム | データレイク | データウェアハウス(DWH) |
| データの種類 | 構造化・半構造化・非構造化 | 主に構造化データ |
| 目的 | データを安価に耐える | さまざまな目的で広範囲のデータ分析を行う |
| データの特徴 | ・多様なデータの一元保存と高度分析
オブジェクトストレージ |
・主に構造化データ
ショナルリレーなデータベース |
| 拡張性 | クラウド利用で柔軟に拡張可能 | 拡張性ありが設計が重要 |
| スキーマ(データ構造) | ・スキーマオンリード
読み取り時にデータ構造を都度決定 |
・スキーマオンライト
遊ぶ際にデータ構造が決定 |
| 処理速度 | ・高速
大量データの即時・検索に強い |
・中程度
最適化済みの処理が高速 |
| 適用用途 | ・ビッグデータの処理や分析に適している
AI/ML・ログ分析・探索的分析 |
・定期的なレポートや執筆に最適
BI・定型分析・経営判断 |
| 主な対応ツール | AWSアマゾンS3
Microsoft Azure データレイク ストレージ |
AWSアマゾンレッドシフト
Googleビッグコメント スノーフレーク |
データレイクは多様なデータを柔軟に考え、AIなどの新しい分析に活用できます。一方、データウェアハウスは整理されたデータによる安定した意思決定を支えます。
データの種類ごとのアクセス方法
データの種類に応じたアクセス方法も、データレイクとデータウェアハウスの大きな違いです。データレイクは、データをそのままの状態で打つため、アナリストが自由にデータを探索し、必要な情報を抽出できます。
これは、ログデータ画像や音声などの用途に応じた読み出しができる「スキーマオンリード」の考え方が採用されているからです。そのため、分析者は目的に合わせて柔軟にデータを抽出し、探索的に考えることが可能です。
一方、データウェアハウスでは、事前整理・統合された構造化データに対してSQLなどでアクセスのが一般的です。
設計思想の違い
データウェアハウスは目的主導型で、事前に必要なレポートや指標を定義し、それに合わせてデータを整形・保存します。どのようなレポートやそのため、日次・月次の売上集計や経営指標の戦略化など、再現性の高い分析に適しています。
一方、データレイクは分析用途を限定せず、構造化・非構造化データをそのまま放置するのです。要件が変化しやすいDXやAI活用の領域では、この柔軟性が有効です。
DX推進やAI活用のように要件が変化しやすい領域では、この柔軟性が大きな強みになります。
データと処理分析手法
データレイクとデータウェアハウスの違いは、データ処理のタイミングと分析手法にあります。データレイクはデータを保存する段階では加工せず、利用時に構造を定義するスキーマ・オンリードを採用しています。
一つ、データウェアハウスは構造化データを整理・統合し、高速な一括や定型分析に適しています。主に構造化データを対象にしており、販売データや顧客情報など、明確な
形式で整理された情報を効率的に分析する機能が特徴です。
誰かのツールの導入を検討する際は、目的に応じて処理方法を選択することができ、効果的なデータ活用につながります。
導入用途ごとの違い
データレイクとデータウェアハウスは、導入用途にも大きな違いがあります。データレイクは、データの多様性と量を活かし、多様な分析やデータサイエンティストやプロジェクトに利用されます。
特に機械学習や高度な分析を行う際に、まだ明確な答えが定まっていない点に対して柔軟に対応できるのが強みです。
一方、データウェアハウスの導入用途は、経営判断や業務改善を支える「意思決定基盤」としての活用が中心です。業務では、商品の売上や顧客データを整形し、BIツールのセキュリティ化に活用されます。
したがって、データの多様性を重視して分析を求める場合はデータレイク、効率的な分析を求める場合はデータウェアハウスが適しています。
拡張性の違い
データレイクは、スケールアウトを前提とした設計が特徴です。 クラウド上のオブジェクトストレージを活用することで、データ量の増加に応じて容量を柔軟に拡張できます。
構造化・非構造化そのまま保存できるため、IoTログやデータなど急増するデータにも対応しやすく、将来の事業拡大を見据えた基盤に適しています。
一方、データウェアハウスもクラウド化により拡張性は向上していますが、新たなデータ項目を追加する際には設計変更が必要になる場合があります。
代表的なデータレイクサービス紹介
クラウドの普及により、データレイクはより身近な存在となりました。 現在では主要なクラウドベンダーが高機能なストレージサービスを提供しており、用途や企業規模に応じて選択できる環境が整っています。
アマゾンS3
Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) とは、データを保管・管理できるオブジェクトストレージサービスです。Amazon S3 は高い耐久性と利用性を備え、容量の制限をほとんど意識せずにデータを保存できる点が大きな特徴です。特に、ログデータやIoT データ、画像・動画ファイルなどの形式で保存することができます。
例えるならば、大容量の倉庫をまず用意して、そこにあらゆる荷物を整理しながら保管していくイメージです。Athena や Glue などの分析サービスとも連携しやすく、把握から分析までをスムーズに進められます。
そのために、何かのAI活用やビッグデータ分析を見据えた企業にとって、将来的には柔軟性の高い選択肢と考えます。
Azure データレイクストレージ
Azure Data Lake Storage(ADLS)とは、規模や形式に沿ってすべてのデータを一元的に保存できる固定です。ビッグデータ分析を前提に設計されており、大量データの高速処理や丁寧なアクセス制御に対応しているのが特徴です。
Azure Data Lake Storage は、データレイク構築に特化した高機能なストレージ サービスです。1 ペタバイトを超えるファイルを数十億個も保存することができ、使用するストレージのスペースを増やしたり減らしたりする際のコードのやり直しが必要ありません。
そのため、データ量の追加運用が激しいプロジェクト、将来的な事業拡大や見通したシステム構築に関しても、安心して長期運用が可能です。 社内基盤をMicrosoft環境で統一している企業にとっては、負荷を抑えながら高いデータ活用を実現できる選択肢と考えます。
クラウドストレージ
Cloud Storage(クラウドストレージ)とは、インターネットを経由して、サーバー上にデータを保存する保管場所です。クラウドストレージは、世界規模のインフラ上で運用されており、高い耐久性と可用性を備えている点が大きな特徴です。
システムにはアクセス制御や高度な暗号化機能によって、ユーザーごとのきめ細かなアクセス権設定ができます。
特にBigQueryやGoogleの分析・AIサービスとの連携が容易にでき、データレイクとして活用しやすい設計になりました。例えば、小売企業が日々間接的に購入データやWebログアクセスをCloud Storageに保存し、BigQueryで分析することで非常に商品の傾向を把握するような活用が可能です。
このようにCloud Storageは、将来のデータ活用を見据えながら、安定した基盤を構築したい企業にとって堅実な選択肢と考えてみましょう。
スノーフレーク
Snowflake(スノーフレーク)とは、クラウドベースのデータウェアハウスとして、構造化データから半構造化データまで多様なデータを一元管理できるプラットフォームです。Snowflakeは、マルチクラスターシェアードデータというアーキテクチャを採用しており、オンプレミスのデータウェアハウスと比べて拡張性を持ちます。
例えば、EC企業が売上データをSnowflakeに賭けて、マーケティング部門と商品開発部門が同じデータ基盤を参照しながら分析を行うといった活用が進んでいます。
これにより、複数の部門やユーザーが同時に実行を実行しても処理が多少悪く、安定したパフォーマンスを維持できます。Snowflake は、データレイクとデータウェアハウスの良さを取り入れながら、柔軟かつ効率的なデータ活用を実現する企業に適した選択肢としたいと思います。
データレイクのビジネス活用事例3選
データレイクでは、構造化・非構造化全般にデータを使えるため、業界随一のビジネス活用が進んでいます。
製造業：IoTデータによる予知保全
製造業では、設備工場やセンサーから取得されるIoTデータをデータレイクに保ち、品質改善に活用する事例が認められています。 最近では、半導体の製造工程に使用するドライエッチング装置について、圧力を自動制御するAPCバルブの予知保全を実現した事例がその一つです。
従来は、定期点検に頼る予防保全や、今後対応する事後保全が中心であり、不要な部品交換や生産ラインによる停止が課題でした。
結果として、停止の最小化と歩留まり向上を両立し、安定した生産体制の確立につながっています。
小売業：顧客データの統合と購買分析
データレイクのビジネス活用事例の一つは、小売業における顧客データの統合と購買分析です。店舗のPOSデータ、ECサイトの閲覧履歴、会員アプリの利用状況、さらにはSNS上の反応などを一元的に検討し、横断的に分析する取り組みが進んでいます。
日本に本社を置く飲料メーカー・ヤクルトでは顧客の購買データを監視・分析することで、オランダでの売上を15〜20％アップさせることに成功したという事例があります。
従来は、オンラインとオフラインのデータが分断されており、顧客像を正確に把握できないことが課題でした。しかし、データレイクで多様なデータを分析できるようになったことで、顧客理解の精度が向上し、売上拡大と顧客満足度向上の両立が実現しています。
顧客ごとの購買傾向や関心商品の変化を長期化することが可能となり、売上向上と廃棄ロスの削減を同時に達成する企業も増えています。
金融業：リスク分析と不法行為
データレイクのビジネス活用事例の一つは、金融業におけるリスク分析と違法行為の高度化です。銀行やクレジットカード会社では、取引履歴や顧客属性情報・ログイン、外部の信用情報など多様なデータをレイクに監視し、横断的に分析する取り組みが進んでいます。
これにより、ラケットに近い形で不審な取引パターンを警告することが可能となり、AIを活用した自動アラートシステムが採用されました。
従来は、部門ごとにデータを個別に確認する必要があり、手作業による定期的なチェック体制が中心となっていたため、不正の見落としを見逃してしまう可能性がある点が課題でした。
そこで、データレイクを活用することで、考えられるデータを一元管理しながら柔軟に分析できるようになります。データを分析できる環境が整い、リスク管理の精度と速度が大幅に向上しました。
このように、迅速かつ高精度なリスク管理が可能となり、金融サービスの安全性と信頼性の向上につながっています。
データレイクを導入する上での注意すべきポイント
データレイクは柔軟性と拡張性に優れたプラットフォームですが、設計や運用を誤っても十分な効果を発揮できません。
導入前に活用方針や運用体制を整理し、段階的に進めることが重要です。ここでは、データレイク導入の際に備えておきたい代表的な整備点を解説します。
自社に導入する目的と活用カリキュラムの明確化
データレイクを導入する際にまず重要なのは、「何をのために構築するのか」という目的を明確にすることです。データレイクを導入する上で、目的が解決なまま運用を始めると、一時的なデータが十分に活用されないまま放置される可能性があります。
これを防ぐには、まずは自社が解決したい具体的な課題や実現したい将来像を整理し、それに紐づく活用スケジュールを明確にすることが重要です。
例えば、売上予測の高度化や設備保全の最適化など、具体的なテーマを設定することで、必要なデータの種類や分析方法が明確になります。
このように目的と活用計画を具体的に準備するために、データの収集範囲や優先順位が整理され、継続的に成果を期待できるデータレイク運用につなげることができます。
データガバナンスと品質管理
データレイクを導入する際に停止すべき重要な観点は、データガバナンスと品質管理です。 データレイク導入では未加工データを全社で共有するため、管理不足によるワンプ化を防ぐ仕組みが必要です。
その理由は、ルールを決めずにデータを放置し続けると、どのデータが正しいのかはなく、間違った決断を決める可能性があるためです。
そのため、データの登録基準や命名規則を統一し、メタデータを管理するデータカタログを整備することが有効です。また、アクセス許可をごとに明確に変更し、定期的に品質チェックを行う体制を構築することが推奨されます。
今後の取り組みを継続することで、データレイクはデータ活用によるビジネス価値を最大化することが可能になります。
セキュリティ対策徹底する
データレイクを導入する際に注意するポイントは、セキュリティ対策の徹底です。
データを一元管理するという特性上、万が一不正アクセスや情報漏えいが発生した場合の影響範囲が広いためです。例えば、アクセス権が正しく設定されていないと、正しく閲覧できない部門が個人情報にアクセスできてしまう可能性があります。
暗号化が慎重な状態でデータを保存すると、外部攻撃の突破が容易になります。そのため、アクセス制御の最小権限化やデータの暗号化体制、運用ログの監視を整備することが重要です。
スモールスタートの構築を検討する
データレイクを導入する際に注意するポイントの一つが、スモールスタートの構築を検討することです。 データレイクは導入検討で最初から全社導入を目指して、設計の複雑化やコスト増大といった課題が徐々に起こりやすいです。
自社でデータを分析するために、目的や活用方法が十分に整理されず構築を進めるために、期待した成果が得られない可能性もあります。そのため、導入後に失敗しないようにまずは小さな範囲で具体的なテーマを設定し、効果を測定しながら進めることが重要です。
このアプローチにより、無理のない形で全社展開へと発展させることができ、持続可能なデータ活用基盤の構築につながります。
専門知識を持った人材と組織体制の整備
データレイクを導入する際に注目するポイントの一つが、組織体制整備と人材育成です。
データレイク導入では、ローデータを扱うための専門的なスキルを持つ人材確保と、データガバナンスを決める組織体制が必要です。
十分なままスキルや役割が整っていない導入を進めていくと、データの整理や品質管理が追いつかず、活用が滞る可能性があります。
このような事態が起こらないように、データサイエンティストが分析モデルを構築し、ビジネス部門が権利定義や成果活用を推進するなど、体制を明確に義務付けることを大切です。
専門人材の外部採用は困難が高いため、社内教育や外部のトレーニングを活用し、データサイエンティストやデータアナリストを育成する体制が必要です。正しい人材と体制を整えることで、データレイクは持続的に価値を継続的に発展させさせていただきます。
データレイク導入を成功させるためのパートナー選び
データレイク導入を成功に導くためには、技術力だけでなく、ビジネス課題への理解や伴走支援の姿勢を備えたパートナー選びが重要です。 要件定義から設計・構築、運用、さらに分析・AI活用までを一貫して支援できる体制があるのかどうか、プロジェクトの立ち位置を左右します。
HBLABは、クラウドネイティブなデータ基盤構築やAI開発に強みを持つテクノロジーパートナーです。AWSやAzure、Google Cloudなど主要クラウドを活用したデータレイク構築に加え、データ分析基盤の整備や機械学習モデルの開発まで幅広く対応しています。
これにより、段階構想から中長期的な運用まで見据え、信頼できるパートナーとともに取り組むことが、成功への近道と決意。
まとめ
本記事では、データレイクの概要とデータウェアハウスとの違い・必要な要素・活用事例などについてご紹介しました。データレイクとは、構造化データから非構造データまで多様な情報をそのままの形で使えるデータ基盤です。
従来のデータウェアハウスでは扱いにくかったデータログや画像・IoTデータなども一元管理できる点が大きな特徴であり、業務不要で負担を大幅に改善します。
ただし、ガバナンスやセキュリティを考慮して導入する場合にはデータスプラッシュにリスクもあります。目的を明確に設計し適切な運用体制を整えることで、データレイクは企業の競争力を維持する戦略的な資産となります。
株式会社HBLAB(エイチビーラボ)は、ベトナムのオフショア開発会社トップ5社に選ばれた経験、700名以上の豊富なIT技術者を持つベトナムを代表するオフショア開発企業です。ベトナム本社以外に、東京オフィス、福岡オフィス、ソウルオフィスを構え、2015年の創業以来、日本企業相手に500件以上の開発実績を集めてきました。先端技術領域に強みを持ち、AI開発のみ、AR/VR、ブロックチェーン技術の最先端の研究を進めています。
