データ レイクとデータ ウェアハウジング: 知っておくべき主な違い

データは、すべての企業にとって非常に重要な要素になっています。 データには、膨大な量のデータの収集、処理、分析、保存など、その価値を最大限に引き出すための関連要素がいくつかあります。 組織は大量のデータを必要とするため、それらを適切に保管することは重要なタスクです。 データ レイクとデータ ウェアハウスは、これらの方法論を使用する組織にとって有用であることが証明されている 2 つの著名なデータ ストレージ モデルです。

どちらのデータ ストレージ モデルも、主にビッグ データの格納に使用されます。 組織は、必要に応じてデータ レイクとデータ ウェアハウジングを同時に使用することがあります。 ただし、この 2 つの手法は互いに大きく異なり、異なる目的で開発されています。 データレイクとデータ ウェアハウスは、データを格納するための構造と機能が異なります。

これら 2 つのデータ ストレージ モデルと、データ レイクとデータ ウェアハウスの主な違いを理解していきましょう。

データ ウェアハウスとは

データ ウェアハウスは、データ分析を中心としたビジネス インテリジェンス (BI) の追求をサポートする機能を備えたデータ管理システムの一種です。 データ ウェアハウスには多くの履歴データが含まれており、クエリを実行してデータ分析のプロセスを実行する予定です。 ストレージ モデルとしてのデータ ウェアハウスは、2026 年までに22.56%の成長率に達すると予想されています。これは、2021 年の市場規模である 47 億ドルの 3 倍です。

データウェアハウス技術は、主に中規模および大規模の組織で使用されています。 データベースを介して組織内のさまざまな部門間で重要なデータを共有する便利な手法です。 データ ウェアハウスは定期的にデータを収集し、通常は複数の場所から供給されます。

データ ウェアハウスは、大量のデータをチャネル化して統合する優れた方法です。 主に、顧客、製品、サービス、注文、在庫などに関する情報を保存します。

データレイクとは?

データ レイクは、ビッグ データを生の形式で保存する中央ストレージ リポジトリです。 データ レイクには、非構造化データ、半構造化データ、および構造化データを格納する機能があり、このプロビジョニングにより、ストレージの種類の柔軟性がユーザーに提供されます。 世界のデータレイク市場規模は 2027 年までに20.6%の成長率に達すると予想されており、その急速な市場実装を意味しているため、データレイクは組織にとって利点となります。

Data Lake は、データの保存中にメタデータと識別子を使用します。メタデータ タグにより、Data Lake はデータをすばやく取得できます。 クラスターは主に、よりスケーラビリティのあるハードウェアのデータ レイクの構成を書き込みます。 そのため、データ レイク システムは、後で必要になった場合に備えて、データをストレージ スペースにダンプします。

ただし、データ レイクはデータをすぐに分析または処理しません。 これは、データ サイエンティストが一般的に使用する迅速な保存方法です。

データ ウェアハウスとデータ レイクの違い

データ ウェアハウスとデータ レイクは、今日の IT 業界のバズワードです。 これらは、ビッグ データの保存と処理で最も一般的な 2 つのモードですが、どちらにも特定の違いがあります。 データ レイクとデータ ウェアハウスの違いは次のように言えます。

データレイク ツール

以下は、最もよく使用されているデータ レイク ツールのリストです。

Azure データ レイク ストレージ

この広く使用されているデータ レイク ツールは、単一の統合されたデータ ストレージ スペースを作成するのに役立ちます。 Azure Data Lake ツールは、高度で安全な機能と共に正確なデータ認証を提供するため、有益です。 データを特定のデータベースに転送して、意図した部門または個人にのみ情報を送信できます。 このツールは、大量のクエリに最適です。

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AWS レイク フォーメーション

このツールを使用すると、データ レイクを非常に簡単にセットアップできます。 AWS ベースの機械学習サービスは、一貫した分析機能を提供します。 すべてを簡単に検索できるデータベースの助けを借りて、データアクセス履歴を簡単に特定できます。

クボレ

Qubole は、広くアクセス可能でオープン スタンダードを持つオープン形式のデータ レイク ツールです。 このツールの主な利点は、アドホックな分析サービスとアクティビティを提供することです。 リアルタイムの洞察を得るために重要なデータ パイプラインを統合する機能を実行します。

インフォアのデータレイク

このツールには、多数のソースからデータを引き付けて収集し、それらを即座に処理して、価値のある意味のある情報を取得する機能があります。 このデータ ストレージ システムでは、データが大量に蓄積されることはありません。これが、このツールが提供する最も顕著な利点です。

インテリジェント データ レイク

このデータ レイク ツールは Hadoop ベースです。 結果を取得するために大量のコーディングを必要としないため、使用が非常に技術的である必要はありません。 大規模なデータに対してクエリを実行し、消費者が最大の価値を得るのに役立ちます。

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データ ウェアハウス ツール

最高評価のデータ ウェアハウス ツールを以下に列挙します。

アマゾンレッドシフト

これは、迅速なデータ分析を提供する優れたクラウドベースのデータ ウェアハウジング ツールです。 追加の運用オーバーヘッドは必要なく、複数の同時クエリを実行できます。

マイクロソフト アズール

これは、大量のデータを同時に処理する機能を提供するノードベースのデータ ウェアハウス ツールです。 ビジネスの洞察をより迅速かつ正確に取得して分析するのに役立ちます。

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Google ビッグクエリ

この有名なデータ ウェアハウジング ツールは、TensorFlow および Cloud ML とうまく統合されているため、AI に基づく強力なモデルを構築できます。

スノーフレーク

このツールは、さまざまな構造化および非構造化ソースからデータ分析を実行する機能を提供します。 このツールには、個別の処理およびストレージ機能を提供する正確なアーキテクチャがあります。 そのため、ユーザーのアクティビティに応じて CPU リソースを調整できます。

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マイクロ フォーカス バーティカ

これは、AWS、Azure などのクラウド プラットフォームと互換性のある SQL ベースのデータ ウェアハウス ツールです。時系列関数、機械学習アクティビティなどの分析機能が組み込まれているように特別に設計されています。

Amazon DynamoDB

このツールには、データの高速スケーリングを可能にする形式があることが知られています。 クエリ プロセスのキャパシティを、データ ペタバイト単位で毎日 10 兆または 20 兆のリクエストにスケーリングできます。

どちらがあなたに適していますか?

通常、データ ウェアハウス モデルは、RDBMS から有用なデータを取り込む可能性に関するものです。 パフォーマンス機能と BI アプリケーションがすべてです。 一方、データ レイク モデルは制限が少なく、スキーム ベースで自由に作業できます。

学ぶべきトップ データ サイエンス スキル

したがって、企業はデータ レイクが自社のストレージ システムにより適していると考えています。

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