データレイク（２）

データコンサルタント視点での「データ管理の進化とデータレイクハウスの登場」
アプリケーションとデータの複雑化

かつてのアプリケーションはシンプルで、扱うデータも比較的単純でした。しかし、現在ではデータの多様化が進み、膨大な量のデータが様々なソースやデバイスから生成されています。これには、テクノロジー、ハードウェア、IoTデバイスなどの多様なガジェットも含まれ、データ管理はかつてないほど複雑化しています。

データの種類と管理の課題

組織が分析に利用するデータは主に3種類に分類されます。

構造化データ: これは最も古くから存在するデータで、主にトランザクションを通じて生成されます。関係データベースなどで扱われる、整然としたフォーマットのデータです。

テキストデータ: 電子メール、コールセンターの会話、契約書、医療記録などから生成される非構造化データです。以前はこれらのデータは保存するだけで、分析には利用できない「ブラックボックス」として扱われていましたが、現在ではテキストETL技術の発展により、標準的な分析が可能になっています。

アナログ/IoTデータ: ドローンやセンサー、カメラ、スマートウォッチなどのデバイスから生成されるデータです。このデータは構造化データやテキストデータとは異なり、多様で不規則な形態を持つことが多く、その処理には特別な技術とインフラが必要です。

データレイクの限界と新たな課題

以前、これらの多種多様なデータはすべて「データレイク」と呼ばれる大規模なストレージシステムに蓄積されていました。しかし、組織は次第にデータをただ蓄積するだけでは有効な分析に繋がらないことに気づき始めます。データレイクを有効に活用するためには、以下の2つの条件を満たすことが必要です。

データの関連付け: 蓄積されたデータを相互に関連付け、分析に適した形に整理すること。

データのアクセス性の向上: エンドユーザーが必要なデータに容易にアクセスできるように、分析インフラを整備すること。

これらの要件を満たさない場合、データレイクは「データスワンプ」（データの沼地）と化し、膨大なデータが有効に活用されないまま放置される結果となります。結果として、データレイクは維持コストだけが増大し、無駄な負債となりかねません。

データレイクハウスの登場：有用性と生産性を実現

こうした問題を解決するために登場したのがデータレイクハウスです。データレイクハウスは、データレイクの弱点を補完し、データの活用と分析を容易にするための構造を提供します。これにより、単なるデータの蓄積に終わらず、データの有用性を最大限に引き出すことが可能となりました。データレイクハウスを活用しないデータレイクは、高コストなだけでなく、分析やビジネス価値の創出において大きな障害となります。

分析インフラの要素

データレイクハウスを効果的に活用するには、分析インフラの整備が必要不可欠です。分析インフラは、以下のような要素で構成されます。

メタデータ管理: データのカタログ化やリネージ管理（データの生成過程の追跡）を行い、データの利用効率を高める。
トランスフォーメーション履歴: データ変換の過程を記録し、分析に必要なデータ処理を透明化する。

さらに、データレイクハウスは共通コネクタを活用することで、異なる種類のデータ間の連携を実現します。共通コネクタが存在しないと、データを関連付けて分析することが難しくなりますが、これを活用することで、さまざまな形式のデータを効率的に統合し、より高度な分析が可能になります。

結論：データレイクハウスの価値と重要性

データレイクハウスは、これまでのアーキテクチャでは対応できなかったデータの多様性やボリュームに対応し、より高度な分析や機械学習を実現するための基盤です。ただし、その有効活用には、アーキテクチャの理解と計画的な導入が不可欠です。適切なインフラ整備がなされていないデータレイクは、コスト増大の原因となるだけでなく、企業のデータ活用戦略を妨げる要因にもなり得ます。

ここでは、データ管理の課題を技術的観点から明確にし、データレイクハウスの利点と導入の重要性を強調しました。データコンサルタントとして、ビジネス価値を最大化するために必要なインフラと戦略について言及しています。