データレイクとは｜仕組み・データウェアハウスとの違い、レイクハウス導入と運用のベストプラクティス
エバープレイ編集部データレイクとは：概要と定義
データレイク（Data Lake）は、構造化データ・半構造化データ・非構造化データをそのままの形式で大量に格納し、後から様々な分析処理や機械学習、BI等に再利用できるようにするストレージと管理のアーキテクチャを指します。従来のデータウェアハウス（DW）が「スキーマオンライト（schema-on-write）」で整形・正規化されたデータを前提にしているのに対し、データレイクは「スキーマオンリード（schema-on-read）」を採用し、取り込む段階では原データを保存し、利用時に必要な形に加工します。
主要な特徴
- 原データの保存：ログ、センサーデータ、画像、音声、動画、CSV、JSON、XML、データベースのダンプなど、多様な形式をネイティブのまま保存する。
- スキーマオンリード：データの読み出し時にスキーマや変換を適用するため、取り込み時の前処理コストを低減できる。
- 拡張性（スケーラビリティ）：オブジェクトストレージ（例：Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storage）や分散ファイルシステム（HDFS）上に構築され、大量データの格納に向く。
- データカタログとメタデータ管理：メタデータ／カタログがデータ探索とガバナンスの要。例：AWS Glue Data Catalog、Hive Metastoreなど。
アーキテクチャ要素
- ストレージ層：オブジェクトストレージや分散ファイルシステム。安価に大量データを保持できることが重要。
- インジェスト層：バッチ（バルクロード）とストリーム（Kafka、Kinesis、Event Hubsなど）両方のデータ取り込み手段。
- 処理層：ETL/ELT、分散処理エンジン（Apache Spark、Flink、Presto/Trino 等）を用いて変換や集計を行う。
- メタデータ／カタログ：どのデータがどこにあるか、スキーマ、オーナー、データ品質情報、系譜（lineage）を管理する。
- セキュリティとガバナンス：アクセス制御、暗号化、監査ログ、データ分類、マスキングといった機能。
- 消費層：BIツール、機械学習プラットフォーム、アドホック分析のためのクエリエンジンやノートブック。
データレイクとデータウェアハウスの違い
両者は共に分析目的のデータプラットフォームですが、目的と設計思想が異なります。
- スキーマ設計：データウェアハウスはスキーマオンライトで整形済みデータを保存。データレイクはスキーマオンリードで原データを保持。
- データ形式：DWは構造化データ中心、レイクは構造化〜非構造化まで幅広く扱う。
- ユーザー層：DWは主にビジネスユーザー向けの集約された指標提供。レイクはデータサイエンティストやエンジニアの探索、機械学習向けに適する。
- コスト：大容量保存コストはレイクの方が低コストにできるが、クエリ性能や管理コストを高めない工夫が必要。
代表的な技術とフォーマット
- ストレージ：Amazon S3、Azure Data Lake Storage（ADLS）、Google Cloud Storage、HDFS。
- ファイルフォーマット：列指向のParquet/ORC、行指向のAvro、JSON/CSV、画像/音声/動画ファイル等。分析用途ではParquetやORCが圧縮・クエリ性能で有利。
- テーブルレイヤー（テーブル形式管理）：Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi など、トランザクション性、スナップショット、ACIDサポート、コンパクションを提供するレイクハウス技術。
- カタログ/メタデータ：Apache Hive Metastore、AWS Glue Data Catalog、Azure Purviewなど。
運用上の課題（陥りやすい問題）
- データスワンプ化：メタデータやガバナンスが不十分だと、格納されたデータの意味や品質が不明になり利活用が進まない。
- スモールファイル問題：多数の小さなファイルは読み書き性能を悪化させ、処理コストを増大させる。
- アクセス制御の複雑化：多様なフォーマットと消費経路があるため、細かなアクセス権管理と監査が必要。
- データ品質と系譜（lineage）の管理：下流分析結果の信頼性を担保するためには、質の高いデータ検査と由来追跡が必須。
ベストプラクティス
- ゾーン設計：Raw（生データ）→ Cleansed/Trusted（整形・検査済）→ Curated（分析用）というゾーン分けで段階的に整備する。
- メタデータとカタログの整備：必ずカタログを導入し、スキーマ・オーナー・更新履歴・品質指標を登録する。
- 適切なファイルフォーマットとパーティショニング：分析用途には列指向フォーマット（Parquet等）を使い、パーティション設計でスキャン範囲を狭める。
- ライフサイクル管理：保存ポリシーやアーカイブ、不要データの削除ルールを設定し、コストと法令順守を両立する。
- セキュリティとガバナンス：暗号化、IAM、アクセスポリシー、データマスキング、監査ログを実装する。
- モニタリングとテスト：データ取り込みの成功率、遅延、品質指標を監視し、アラートを出す。
データレイクのユースケース
- 機械学習：大規模な訓練データセットの保存・前処理・特徴量管理。
- ログ解析・クリックストリーム解析：高頻度イベントの保存とリアルタイム／バッチ処理。
- データ保管の単一プラットフォーム化：組織横断でデータを集約して再利用性を高める。
- 長期アーカイブと探索的分析：過去データの探索や未知の分析に対応。
レイクハウス／次世代アプローチ
近年「レイクハウス（Lakehouse）」という概念が注目されています。データレイクの柔軟性とデータウェアハウスの管理性・高速クエリ性能を組み合わせるアプローチで、Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudi といったプロジェクトがACIDトランザクション、スナップショット、インデックス、ファイルコンパクションなどを提供し、データレイクの運用上の課題を解決しつつ分析性能を向上させます。
導入時のチェックポイント
- 目的の明確化：単なるデータ貯め込みではなく、誰が何のために使うかを定義する。
- ガバナンス設計：データ所有者、アクセスルール、コンプライアンス要件を先に決める。
- 運用体制：データエンジニア、データカタログ管理者、セキュリティ担当の役割分担。
- コスト管理：ストレージだけでなく処理コスト（クエリ、ETL）の見積もりと最適化。
まとめ
データレイクは多様で大量なデータを保存し、機械学習や探索的分析を可能にする強力な基盤ですが、放置すれば「データスワンプ」になりやすいという側面もあります。成功させるには、メタデータ管理、ガバナンス、適切なファイルフォーマットとパーティショニング、運用プロセスの整備が必須です。最新の「レイクハウス」技術を組み合わせることで、従来の課題を克服しつつ、データの価値を最大化できます。
参考文献
- AWS — What is a data lake?
- Microsoft — Azure Data Lake Storage
- Google Cloud — Data lake solutions
- Delta Lake (Databricks) — delta.io
- Apache Iceberg — iceberg.apache.org
- Apache Hudi — hudi.apache.org
- AWS Glue Data Catalog
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