データレイク: その概要と活用方法
公開: 2022-11-05データ レイクは、最新のストレージ システムのあらゆる場所で大きな注目を集めています。 さらに、いいえ、それはデータ ウェアハウスと同じではありません。 多くの人は、データレイクという用語にもっと慣れる必要があるかもしれないので、それが何であるか疑問に思うかもしれません. しかし、データ実務に携わる者は、この言葉を聞いたことがあるはずです。
同社は新しいツールを使用して、運用および機械学習プロジェクト用の大量のデータを生成および処理しています。 無限の量のデータを管理および整理するために使用されます。
このブログでは、データ レイク、その利点、およびそれらを活用する方法について説明します。 始めましょう。
データレイクとは？
データ レイクは、さまざまなソースやシステムからの未加工の未加工のビッグ データを元の形式で保持する、コアでスケーラブルなストレージ リポジトリです。
データ レイクとは何かを理解するには、水がさまざまなデータ キャプチャ ソースから流入する生データであり、内部および顧客向けのさまざまな目的に使用される湖と考えてください。 これはデータ ウェアハウスよりもはるかに大きく、きれいな水を 1 つの家だけに保存する家のタンクのように、他には何もありません。
データ レイクは、最初に読み込み、後で使用するという考え方を採用しています。つまり、リポジトリ内のデータをすぐに使用する必要はありません。 ビジネス ニーズが生じたときに、再利用として破棄できます。
湖のデータの利点
データ レイクは通常、低コストのハードウェアで作成されるため、テラバイト以上のデータを格納する優れた方法です。 また、データ レイクは、時間、労力、コストを削減することで、あらゆるクラウドでデータ パイプライン、ストリーミング分析、機械学習ワークロードを簡単かつ安価に実行できるようにするエンド ツー エンド サービスも提供します。
ここでは、データ レイクの最も重要な利点と、それらを活用する方法について説明します。
データサイロを解消
長い間、ほとんどの組織は、一元化されたアクセス管理システムを使用せずに、データをさまざまな場所にさまざまな方法で保管してきました。 そのため、データを取得して詳細に分析することが困難でした。
データ レイクはこのプロセスを変更し、データ サイロの必要性を排除しました。 一元化されたデータ レイクは、データを組み合わせてカタログ化し、すべてのデータ ソースに単一の場所を提供することで、データ サイロを排除します。 膨大な量のデータを見て、その意味を理解することが容易になります。
事前定義されたスキーマは不要
データ レイクを使用すると、事前定義されたスキーマは不要になります。 データ レイクは、 Hadoop のシンプルさを利用して大量のデータをスキーマレスの書き込みモードとスキーマベースの読み取りモードで保存し、データの消費を助けます。
組織がデータを最大限に活用し、セキュリティを向上させ、データ責任を制限するのに役立つ定義済みのスキーマは必要ないという事実。 データ レイクは、さまざまな形式でデータを保存および分析するための低コストでスケーラブルで安全な方法を提供するクラウドベースのインテリジェンス機能を組織に提供することで、これを実現します。
最新のユースケースに適しています
古いデータ ウェアハウス ソリューションは高価で、独自仕様であり、最新のほとんどのユース ケースと互換性がありません。 データ レイクは、この問題を解決し、ほとんどのビジネスの変化するニーズに合わせて永続的に変更できるようにするために作られました。
ほとんどの企業は、非構造化データに対して機械学習と高度な分析を使用したいと考えています。 データ レイクは、エクサバイト規模のスケーラビリティを提供します。 ファイルやフォルダーにデータを格納するデータ ウェアハウスとは異なり、データ レイクには、データをフラット アーキテクチャとオブジェクト ストレージに保持するという追加の利点があります。
データは任意の形式で保存できます
データ レイクの最も重要な利点の 1 つは、データの取り込み中にデータ モデリングが不要になることです。 RDBMS、NoSQL データベース、ファイル システムなど、任意の形式でデータ レイクにデータを格納できます。
ログやCSVなど、そのままの形でデータをアップロードすることもできます。
もう 1 つの利点は、データが汚染されないことです。 これにより、会社は同じ履歴データから新しい洞察を得ることができます。 データはそのままの形で保存されるため、データが乱れることはありません。
活用方法（ユースケース）
データ レイクとは何かがわかったので、その利点についても説明しました。 プロジェクトや組織でデータレイクを使用すると、さまざまな利点が得られます。 詳細については、いくつかのユース ケースについて説明します。
概念実証 (POC)
データ レイク ストレージは、概念実証プロジェクトに最適です。 概念実証 (POC) は、アイデアを実現できるかどうかを判断するための作業です。
これは、データ サイエンティストがリレーショナル データベースでは実行できないテキスト分類などのユース ケースに役立ちます (少なくとも、スキーマ要件に適合するようにデータを前処理する必要があります)。 データ レイクは、他のビッグ データ分析プロジェクトのサンドボックスとしても機能します。
大規模なダッシュボードの作成から、通常はリアルタイムのストリーミング データを必要とする IoT アプリの支援まで、あらゆることが可能です。 データの目的と価値が明らかになった後、抽出、読み込み、変換 (ELT) 処理を経て、データ ウェアハウスに格納されます。
データのバックアップと回復
データ レイクは容量が大きく、コストがかからないため、ディザスター リカバリー用の代替ストレージとして使用できます。 データはネイティブ形式で保存されるため、品質を確保するための監査にも役立ちます。
データ ウェアハウスがデータの処理方法に関する正しいドキュメントを保持する必要がある場合に役立ちます。 チームが以前のデータ所有者の作業を確認できるからです。
最後に、データ レイク内のデータはすぐに使用する必要がないため、コールド データまたは非アクティブ データを低コストで保存するために使用できます。 このデータは、将来の規制に関する調査や新しい分析に役立つ可能性があります。
したがって、データレイクを適切に使用すれば、多くの利点を得ることができます。 そのためには、データレイクを適切に活用するしかありません。
結論
データ レイクを使用すると、ビジネスで新しく出現するユース ケースを処理できます。 データを管理および保存する別の方法として、データ レイクを使用すると、ユーザーは事前処理やデータ変換を行うことなく、より幅広いソースからより多くのデータを使用できます。 より多くのデータを利用できるデータ レイクにより、ユーザーは新しい方法でデータを分析できるようになり、より多くの洞察と効率性を見つけるのに役立ちます。
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