データレイク：ビジネス向けの次世代データ管理ソリューション

データレイクは、ビジネスユーザーがビッグデータの課題に対応し、新しいレベルのリアルタイム分析を推進するのに役立つ次世代のデータ管理ソリューションです。 高度にスケーラブルな環境は、非常に大量のデータをサポートします。

データレイクに保存されるデータは、階層型Webコンテンツなどの半構造化データから、テキストドキュメントや画像などの完全に非構造化されたデータまで、何でもかまいません。 この柔軟性は、企業が生データから完全に集約された分析結果まで何でもアップロードできることを意味します。

考慮すべき重要な点は、データレイクが貴重なエンタープライズデータを保存してアクセスするための単一のプラットフォームを提供することです。

次世代のデータ管理ソリューションとは何かについて簡単に理解できたかもしれませんが、次のセクションでは、データレイクとは何か、データウェアハウスとの違い、およびその方法について詳しく説明します。あなたのビジネスの未来に影響を与えます。

データレイクとは何ですか？

データレイクは、さまざまなソースからの膨大な量のデータを生の詳細な形式で保持する中央ストレージリポジトリです。 構造化データ、非構造化データ、または半構造化データを保存できます。つまり、将来の使用に備えて、データをより柔軟な形式で保持できます。

PentahoのCTOであるJamesDixonは、従来のデータウェアハウスシステムに保存されているクリーンで処理されたデータではなく、データレイク内のデータのアドホックな性質を指す「データレイク」という用語を作り出しました。

データレイク、特にクラウド内のデータレイクは、簡単にスケーラブルで低コストであり、多くの場合、応用機械学習分析で使用されます。 これにより、ユーザーはデータを別のシステムに移動することなく、独自の方法でデータにアクセスして探索することができます。

データレイクとは何かを理解したところで、データレイクとデータウェアハウスの比較分析を行いましょう。

データレイクとデータウェアハウス

データレイクとデータウェアハウスはどちらもビッグデータのリポジトリです。 データウェアハウスは通常、構造化データを格納しますが、データレイクは構造化データと非構造化データを格納します。 さまざまなシナリオに適した2つの基本的な違いを次に示します。

複雑なユーザーアクセスと単純なユーザーアクセス：データレイクテクノロジーは、保存前に簡略化された形式で編成されていないため、さまざまな種類のデータを完全に理解している専門家を必要とすることがよくあります。

一方、データウェアハウスは、スキーマが明確に定義されているため、技術者と非技術者の両方のユーザーが簡単にアクセスできます。 データウェアハウスの作業を始めたばかりのメンバーでも、すぐにそれを学ぶことができます。

柔軟性と剛性：データレイクプラットフォームは、変化にすばやく適応できます。 さらに、ストレージの必要性が高まるにつれて、データレイククラスター上でサーバーを拡張することが容易になります。 ただし、データウェアハウスでは、将来要件が変更されたときにデータウェアハウスを変更するためにかなりのリソースが必要になります。

スキーマオンリードとスキーマオンライト：データレイクテクノロジには、データをネイティブ形式で格納するための事前定義されたスキーマがありません。 データレイクでは、データの準備のほとんどは、データが実際に使用されているときに行われます。

一方、データウェアハウスでは、スキーマは保存前に定義および構造化されます。 また、ほとんどのデータ準備は通常、処理前に行われます。

なぜあなたのビジネスはデータレイクを必要としますか？

上記のように、データレイクプラットフォームは、スキーマオンリードと呼ばれる原則に基づいて機能します。 これは、保存する前にデータを適合させる必要のある事前定義されたスキーマがないことを意味します。 処理中にデータが読み取られると、データは解析され、必要に応じてスキーマに適合されます。 これにより、スキーマの定義に費やされていたはずの時間を大幅に節約できます。 これにより、データを任意の形式で保存することもできます。

さらに、データレイクは、オブジェクトストレージを拡張および活用できるため、耐久性が高く、低コストです。 また、データサイエンティストや分析の専門家は、データへのアクセス、準備、分析をより迅速に、より正確に行うことができます。

データレイクがビジネスにとって重要である理由がまだわからない場合は、以下に示すいくつかの利点を検討してください。

顧客とのやり取りの改善：データレイクテクノロジーは、CRMプラットフォームからの顧客データをソーシャルメディア分析と組み合わせて、顧客離れの原因、最も収益性の高い顧客コホート、および忠誠心を高めるプロモーションや報酬をビジネスが理解できるようにします。

データサイロがなくなる：通常、ほとんどの組織のデータは、一元化されたアクセス管理なしで、さまざまな場所にさまざまな方法で保存されます。 このようなデータにアクセスして正確に分析することは非常に困難です。

データレイクは、これらのデータサイロを分解し、必要なデータへのシームレスなアクセスを提供して、より迅速なイノベーションと有意義な洞察を提供します。 一元化されたデータレイクにより、データの重複と複数のセキュリティポリシーが排除されます。

AL / MLの強力な基盤：データレイクの形で一元化されたリポジトリを用意することで、複数のデータセットを組み合わせて機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイし、データパターンの予測分析と使用を実行できます。

データレイク内のデータはオープンフォーマットで保存されます。 したがって、さまざまなML / AIベースの分析サービスがこのデータを処理して、意味のある洞察を生成することが容易になります。

データレイクは、ビデオ、オーディオ、ドキュメントなど、最新の機械学習やAIベースのユースケースに不可欠な半構造化データと非構造化データを含む、あらゆるタイプのデータを低レイテンシで処理できます。

品質データ：データレイクの処理能力と使用されるツールにより、さまざまな部門が品質データにアクセスできます。 これは、データレイクが大量のデータとディープラーニングアルゴリズムを活用して、リアルタイムの意思決定分析に到達するためです。

汎用性とスケーラビリティ：従来のデータウェアハウスとは異なり、データレイクは比較的安価なスケーラビリティを提供します。 データレイクは、HDFSストレージを活用して増大するデータ量を処理するスケーラビリティツールHadoopを利用します。 また、さまざまなソースからの構造化データと非構造化データの両方を保存するために使用できるため、用途が広いです。

[また読む：ビジネスのためのデータサイエンスと分析に関する完全なガイド]

データレイクの種類は何ですか？

データレイクは、クラウド、オンプレミス、およびGoogleCloudやAmazonWebServicesなどの複数のクラウドハイパースケーラーにまたがって存在できます。

クラウドデータレイクは、通常のデータレイク機能をすべて提供する最も人気のあるタイプのデータレイクですが、完全に管理されたクラウドサービスです。

データ管理システムに使用できるこれらのタイプのデータレイクのそれぞれについて深く掘り下げてみましょう。

1.オンプレミスデータレイク：すべてのハードウェア、ソフトウェア、およびプロセスを含むオンプレミスデータレイクは、社内のITエンジニアリングリソースによって管理されます。 このアプローチは資本的支出が高く、より多くのコミットメントを必要とします。

2.クラウドデータレイク：クラウドデータレイクでは、オンプレミスインフラストラクチャがアウトソーシングされます。 クラウドデータレイクは、クラウドでホストされる一元化されたリポジトリであり、非構造化データと構造化データを任意の規模で保存できます。 このアプローチでは、より高い運用費用のコミットメントが必要ですが、企業は、費用対効果などの他の利点とともに、より簡単に拡張できます。

3.ハイブリッドデータレイク：一部の企業は、オンプレミスとクラウドの両方のデータレイクを同時に維持することを選択しています。 この状況は通常、オンプレミスからクラウドへの移行シナリオで見られます。

4.マルチクラウドデータレイク：マルチクラウドデータレイクでは、2つ以上のクラウドオファリングが組み合わされます。 たとえば、企業はAzureとAWSの両方を使用して、クラウドデータレイクを管理および維持する場合があります。 これには、これらの異なるプラットフォームが相互に通信することを保証するために、より高度な専門知識が必要です。

データレイクアーキテクチャ

データレイクにいくらデータが存在しても、それを効果的に利用する手段がなければ、ほとんど役に立たないでしょう。 したがって、組織がデータから最適な結果を得るには、適切なデータレイクアーキテクチャを実装することが重要です。

データレイクアーキテクチャは通常、次のレイヤーで構成されています。

取り込みレイヤー：このレイヤーは、生データをデータレイクに取り込みます。 データはリアルタイムまたはバッチで取り込むことができ、論理フォルダー構造で編成されます。 取り込みレイヤーは、 IoTデバイス、ウェアラブルデバイス、ソーシャルネットワークなどのさまざまな外部ソースからのデータに対応できます。

蒸留層：この層は、取り込み層によって保存されたデータを、さらに分析するために構造化データに変換します。 生データは構造化データセットに変換され、テーブルまたはファイルとして保存されます。 この段階でデータは非正規化、クレンジング、および派生され、フォーマット、エンコーディング、およびデータ型の点で統一されます。

処理レイヤー：このレイヤーは、構造化データに対してユーザークエリと高度な分析ツールを実行します。 プロセスは、バッチとして、リアルタイムで、またはインタラクティブに実行できます。 この層にはビジネスロジックが適用され、データは分析アプリケーションによって消費されます。 このレイヤーは、信頼済みまたは本番環境対応とも呼ばれます。

インサイトレイヤー：インサイトレイヤーは、データレイクのクエリインターフェイスまたは出力インターフェイスです。 SQLまたはnoSQLクエリを使用して、レポートまたはダッシュボードのデータを要求および出力します。

統合運用レイヤー：このレイヤーは、ワークフロー管理、監査、および習熟度管理を使用して、システムの監視とシステムの管理を担当します。

データレイク–ユースケース

データレイクモデルは分析と人工知能の基盤を提供するため、あらゆる業界の企業がそれらを使用して、収益を増やし、お金を節約し、リスクを軽減しています。

ヘルスケア：データレイクは、ヘルスケア業界で長年使用されてきました。 ヘルスケアではリアルタイムの洞察と大量の非構造化データが必要であるため、データレイクを使用すると、非構造化データと構造化データにアクセスでき、ヘルスケア企業により適していることがわかります。

交通機関：データレイクは、予測を行うことができるため、優れた洞察の源です。 運輸部門について話すとき、予測は組織がコストを削減し、予知保全を改善するのに役立ちます。

サイバーセキュリティ：サイバーセキュリティは、すべての組織が最小化または排除しようとする主要な課題です。 スマートフォン、ラップトップ、またはコンピューティングデバイスは脆弱であり、内部および外部の脅威の影響を受けやすくなっています。 詐欺メールやウイルスの特定はますます困難になっています。

このようなセキュリティ侵害を防ぐために、組織はプロアクティブなディザスタリカバリおよび事業継続計画を実施する必要があります。 データレイクは、企業の貴重なデジタル資産を収容するための安全な避難所を提供します。

[また読む： IoTの時代にサイバーセキュリティを確保する方法]

マーケティング：マーケティングに関しては、データレイクは、人口統計から、顧客とさまざまなソースからの見込み客の両方の好みまで、ハイパーパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを支援するための重要な情報を収集するのに役立ちます。

データレイクにより、マーケターはデータをリアルタイムで監視および分析することもできます。 これにより、タイムリーな情報を受け取り、情報に基づいた戦略的意思決定を行い、セグメント化されたキャンペーンを構築できます。

メディアとエンターテインメント：音楽ストリーミング、ラジオ、ポッドキャストサービスを提供する会社は、推奨システムを改善することで収益を増やすことができるため、ユーザーはサービスをより多く消費し、会社はより多くの広告を販売できます。

Appinventivでデータレイクを空に向けて

データレイクは多目的で機敏であり、多くの場合未決定のユースケースの非構造化データが含まれています。 これらは、分析処理の高速化、データアクセスの簡素化、データセットのキュレーション、すべてのソースにわたる統合データカタログの提供などの重要なエンタープライズ要件をサポートします。

これはすべて、従来のデータウェアハウスのコストと複雑さを回避しながら行われます。 データレイクを使用すると、組織はすでに管理されている場所にデータを残すことができ、使用するツールに関係なく、すべてのデータコンシューマーに高速アクセスできます。

Appinventivの専門家は、エンタープライズレベルのデータレイクソリューションを提供し、データサイロを、ビジネス全体から生データを収集、保存、管理できる俊敏でスケーラブルなプラットフォームに置き換えて、分析の準備を整えます。

データレイクまたはデータ分析サービスとは何かについてさらに質問がある場合は、プロセス全体をガイドし、クラス最高のデータレイクおよびデータ管理ソリューションを提供する専門家に連絡してください。 私たちに話してください！