データを取り扱うツールとして、データレイクが採用されることが増えています。大量のデータを蓄積しておける仕組みであり、様々な目的に役立てられるからです。例えばビジネスインサイトを得たり、社内AIを構築したりする際に活用します。

今や当たり前に導入されるデータレイクですが意外とその詳細を理解できていない人が多いでしょう。今回はデータ分析を担当することになった人へ向けてデータレイクの基礎知識について解説します。

データレイクとは

データレイクは、企業が多種多様なデータを一元的に収集・蓄積・管理するための基盤です。表形式の構造化データ、画像や動画などの非構造化データ、JSONやXMLなどの半構造化データを形式問わず保存できます。主に、ビッグデータを蓄積し、分析、機械学習モデルのトレーニング、リアルタイム分析に活用するための仕組みです。ただし、品質管理やアクセス制御が不十分だと問題が生じる可能性があります。

データウェアハウスとの違い

データレイクとデータウェアハウスの主な違いは、保存できるデータの形式や用途です。データウェアハウスは構造化データが対象で、特定の用途に向けて事前に整理・変換されたデータを格納します。
データレイクはデータの柔軟性に優れているため、機械学習やビッグデータ解析に利用されますが、データウェアハウスは事前に加工されるため、高速な処理が求められる場合やビジネスインテリジェンスの創出などに利用されます。

データマートとの違い

データレイクとデータマートの違いは、保存対象のデータとその用途です。データレイクは、生データをそのまま蓄積し、幅広い用途に利用できます。一方、データマートは、特定の部門や用途に応じてデータウェアハウスから抽出・加工された整理済みのデータを格納する仕組みです。
例えば、営業部門やマーケティング部門専用のデータが保存されています。データマートは目的特化型であるため、汎用性は低いものの、即時利用が可能です。データレイクは幅広い用途に利用できるデータですが、データマートは特定の用途にしか利用できないデータに加工されています。

データレイクハウスとの違い

データレイクとデータレイクハウスは、データの処理方法によるパフォーマンス、分析の方向性や用途に違いがあります。データレイクは低コストで柔軟性を重視した生データの蓄積が特徴です。一方、データレイクハウスは、データウェアハウスのように高速処理や整理されたデータ管理を実現します。
データレイクハウスでは格納時にデータを加工するため、クエリ実行が短時間で済む点が利点です。一方、データレイクはクエリ実行時に加工が必要なため、処理速度が低下する可能性があります。

データレイクのメリット

データレイクを採用することによるメリットを2つ解説します。

収集したデータのまま保存できる

データレイクはデータ形式に制約がないため、収集したデータをそのまま保存できることがメリットです。画像やPDF、Word文書、プレゼン資料なども加工せずに格納可能で、柔軟性が高いのが特徴です。

データを柔軟に連携できる

形式に制約がないため、データを簡単に統合できることがメリットです。例えば、CSVやExcelなど異なる形式のデータをそのまま集約できるため、変換や追加開発の手間を省けます。

データレイクのデメリット

データレイクにはメリットだけではなく、デメリットもあるため、押さえておきましょう。

データスワンプに陥る

データを無計画に収集し続けると、必要なデータが特定できなくなるデータスワンプに陥る可能性があります。
例えば、IoTデバイスから継続的に送られるデータをデータレイクに保存している場合、壊れたセンサーから送信された不完全なデータや重複データもそのまま格納されることがあります。このようなデータが蓄積されると、全体の分析結果が歪んでしまいます。これがデータスワンプです。この問題を防ぐには、収集段階で適切な分類やタグ付けを行い、クリーンアップすることが重要です。

分析に時間を要する可能性がある

生データをそのまま保存するため、分析前に加工が必要になることがあります。例えば、分析全体の時間の20%を加工に費やす場合、データウェアハウスなら事前加工済みのため、分析時間を短縮できる可能性があります。
しかし、このようなデメリットもいくつかの方法で解決できます。

主なデータレイク製品

データレイク製品には、クラウドサービス型とオンプレミス型があります。今回は、それぞれについて代表的な製品を紹介します。

Amazon S3

Amazon S3（Simple Storage Service）は、AWSが提供するスケーラブルなクラウドストレージサービスです。無制限のストレージ容量を提供され、テキスト、画像、動画、ログデータなど多種多様なデータをそのまま格納できる製品です。また、データの耐久性は非常に高く（99.999999999%（11ナイン））、暗号化やアクセス制御などのセキュリティ機能も充実しています。
AWS GlueやAmazon Athenaなど他のAWSサービスと連携し、クエリ、分析、カタログ化などが容易に実施できます。さらに「S3 Intelligent-Tiering」を利用することで、アクセス頻度に応じたデータ管理でコスト効率を最大化できます。

Cloud Storage

Google Cloud Storage(GCP)は、Google Cloudが提供するオブジェクトストレージサービスです。拡張性が高く、信頼性を備えています。構造化・非構造化の両方に対応しており、BigQueryやDataprocなどのビッグデータ分析ツールや、Vertex AIなどの機械学習サービスと統合が可能です。これにより、大規模なデータ分析やAIプロジェクトの構築が容易になります。
また、頻繁に利用されていないデータ向けの「Coldline ストレージ」を活用することで、運用コストを削減できる柔軟な料金体系を採用しています。

IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Dataは、IBMが提供する統合データ管理プラットフォームです。データ統合、分析、ガバナンスを一元的管理できます。データレイク機能に加え、データサイエンスツールやAIモデルの作成機能を搭載しており、業務全体を包括的にサポートします。さらに、AIを活用したデータ分類の自動化やデータ品質の維持が可能です。オンプレミス環境とクラウド環境の両方に対応しているため、自社の運用要件に応じた柔軟な設計ができます。

Oracle Cloud Infrastructure Object Storage

Oracle Cloud Infrastructure Object Storageは、エンタープライズ向けのクラウドストレージサービスです。大量のデータを高速かつ安全に格納できます。Oracleデータベースやアプリケーションとの連携が容易であり、データの暗号化やアクセス制御などの高度なセキュリティ機能も備えています。高可用性と耐障害性を重視した設計により、大規模なデータ管理に最適です。

Hadoop

Hadoopは、Javaベースのオープンソース分散処理フレームワーク（ミドルウェア）です。大規模データを扱う際に多用されます。HDFS（Hadoop Distributed File System）により、大量のデータを分散して格納し、複数サーバーで並列処理可能です。オープンソースであるため、商用製品に比べて低コストでデータレイクを構築できる点が魅力です。また、MapReduceやHive、Sqoopなどの豊富なツールセットが含まれており、高い柔軟性を提供します。

データレイクの活用事例

データレイクは多くの企業に導入され、実際に運用されています。企業によって状況は大きく異なるため、実際の事例を見ていきましょう。

株式会社リコー：経営基盤の構築

株式会社リコーでは、経営データを集約し分析する基盤としてAWSにデータレイクを構築しました。このプロジェクトは、2019年にスタートし、来るべき「AI時代」を見据えたDX推進の一環として実施されました。

AWSを選定した理由は、既存の社内システムとの連携が容易であることに加え、スケーラブルなデータ処理能力を持つ点です。データレイクには多種多様なデータが集約されており、営業データや生産データ、顧客のフィードバックなど、リコーの幅広い業務領域を支える情報が含まれています。

さらに、AWSのAIサービスとの連携により、社内向けの大規模言語モデルを活用した独自AIツールを開発しました。これにより、経営判断をサポートするインサイトをリアルタイムで提供し、業務の効率化や新たな戦略の策定を促進しました。この基盤により、リコーはデータ駆動型経営への移行を実現し、競争力を強化しています。

中外製薬株式会社：医療ビックデータの活用

中外製薬株式会社は、新薬開発プロセスの効率化を目的としてデータレイクを構築しました。製薬業界では、大量の症例データや研究成果、医療機関から提供される診療情報など、膨大なデータが扱われます。これらのデータを一元的に管理し、分析を効率化するためにデータレイクの導入が決定されました。

データレイクには、異なる形式のデータをそのまま保存できる柔軟性が求められ、医療分野で使用される非構造化データにも対応可能です。また、AIを活用して症例データを分析し、病気の傾向や症状のパターンを特定することで、新薬開発の初期段階に必要な仮説検証を迅速化しました。

さらに、これらのデータ分析結果を基に研究開発プロセスを短縮し、従来よりも早いペースで新薬を市場投入することを目指しています。この取り組みにより、中外製薬は医療業界の革新に寄与し、患者の治療選択肢を広げる重要な役割を果たしています。

活用する際のポイント

データレイクを活用する際は、以下3つのポイントを意識しましょう。

データの統合・整理

データレイクを活用するには、データの統合と整理が欠かせません。無秩序なデータ収集はデータスワンプの原因となるため、一定のルールを定めて整理しましょう。例えば、『データカタログ』を活用すると、格納されたデータにメタデータ（概要、取得日時、形式など）を付与でき、検索性や整理が向上します。

データの品質維持

データレイクでは、データ品質の維持が分析の成功を左右します。例えば、目的外のデータや不正確なデータが含まれると、分析結果にノイズが生じ、重要なインサイトを見逃す可能性があります。
品質維持のためには、専門家の支援を受けるほか、高品質なデータを専門企業から購入することも有効です。

一定数以上のデータが必要

信頼性の高い分析結果を得るには、十分なデータ量の確保が重要です。例えば、購入履歴100件の分析結果と1,000件の結果では、精度に差が生じる可能性があります。
しかし、大量のデータを手動で収集・登録するのは非効率的です。この課題には、Webスクレイピングを活用すると良いでしょう。例えば、PigDataのスクレイピング代行サービスを利用すれば、Web上のデータを効率的に収集し、データレイクに格納でき、分析の質を高めることができます。

まとめ

データレイクは“作ること”が目的ではなく、“活用できる形で整備されていること”が重要です。
しかし、現実には社内外に点在するデータを統合し、自動で集約・更新される基盤を構築するのは簡単ではありません。私たちPigDataは、貴社の業務や利用目的に合わせた「使えるデータ基盤」を、ゼロから設計・構築し、自動化までご支援しています。

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