今日、データはビジネス環境におけるゲームチェンジャーとなり、高度な分析からリアルタイム意思決定まであらゆるものを変革しています。膨大かつ多様なデータソースに対処する取り組みの中で、データレイクソリューションは現代の情報アーキテクチャの基盤となっています。実際、2024年の最初の4か月だけで350億件のレコードがデータ侵害に晒され、サイバーセキュリティ対策の強化が急務となっています。-101/data-and-ai/data-security/" target="_blank" rel="noopener">データセキュリティ対策の必要性を浮き彫りにしている。データレイクは、多様な形式のデータを取り込み処理できる点で、従来のデータウェアハウスの硬直的な構造とは大きく異なる。
この柔軟性は革新的な機会をもたらす一方で、データレイクのガバナンス、パフォーマンス、セキュリティの分野で課題も生じます。しかし多くの企業は、クラウドベースのデータレイクへの移行に伴う複雑性の管理、コスト効率の維持、コンプライアンス達成のための強力な統制の維持に苦戦しています。データレイクとデータウェアハウスのアプローチ間の隔たりを埋める戦略も存在します。データ環境が進化し続ける中、企業は自社のパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティ要件に適合する適切なデータレイクプラットフォームを決定することが重要です。
本記事では、データレイクの概念、その主な利点、そして現代の組織がデータレイクソリューションに目を向けているのかを解説します。本稿では、2025年にデータレイク環境を支配するトップ7テクノロジー、その際立った特徴、そして現代のデータ課題を解決する方法を明らかにします。各ソリューションが、既存のデータウェアハウスやストリーミングアーキテクチャとの統合を含め、データ取り込み、変換、ガバナンス、高度な分析にどのように取り組むかを検証します。最後に、適切なプラットフォームを選択するための主要な選定基準とベストプラクティスについて解説します。
データレイクとは？
データレイクとは、集中管理された場所にある一元的なリポジトリであり、多様なソース（運用データベース、IoTセンサー、クリックストリーム、非構造化文書など）から収集した大量の生データを、元の形式のまま保存するために使用されます。データレイクは事前定義されたスキーマを必要とせず、従来のリレーショナルデータベースやデータレイク／データウェアハウスソリューションとは異なります。むしろデータはそのままの状態で保持され、構造はオンデマンドで適用される（「読み取り時スキーマ」アプローチ）。これによりデータサイエンティスト、アナリスト、開発者は厳格な制約に縛られず、柔軟に知見を抽出できる。
調査によるとデータは年間28%増加すると予測され、この成長に対応する新技術の導入が急務となっている。こうした状況下でデータレイクは、大量データを保存するベンダー中立環境として不可欠なソリューションとなった。データレイクは異なるチャネルのデータを統合する手段を提供する一方、「全てを保存する」アプローチはデータ沼や管理不十分な資産を生み出すリスクがある。データの分類・データの流れ（リネージ）、セキュリティを管理する確固たる枠組みがなければ、データレイクはすぐに混沌とし、コンプライアンスや高度な分析を困難にします。
そのため、現代のデータレイクソリューションは、データを実用可能かつ信頼できる状態に保つために、ガバナンス、発見可能性、自動化に焦点を当てています。
データレイクソリューションの必要性
データレイクソリューションが組織に採用される理由は数多くありますが、そのすべては柔軟で大量の分析を提供する必要性に関連しています。以下は、現代の企業がデータレイクアーキテクチャの構築や近代化を進める主な要因です。
- データ量と多様性の増加: 企業は現在、ソーシャルメディア、モバイルアプリ、IoTセンサー、パートナーAPIからストリーミングされる構造化データと非構造化データを、かつてない規模で生成しています。これらの負荷は、従来のデータベースシステムでは十分なスケーラビリティと柔軟性を備えていません。大容量のクラウドベースのデータレイクは、将来の分析のためにデータを保存する費用対効果の高い方法です。
- オンデマンド分析と機械学習: データアナリストや科学者は、ETLプロセスを待たずに生データを迅速に利用したいと考えています。柔軟なレイク環境は、チームが必要に応じてデータをクエリし変換することを可能にすることで、予測モデリングなどの実験や高度な分析を促進します。データレイクは高度な機械学習フレームワークと連携し、リアルタイムの洞察と意思決定の改善を実現します。
- データレイクのセキュリティとガバナンス: データレイクは膨大かつ多様なデータを保管するため、データレイクセキュリティ対策（IDアクセス管理（IAM）、暗号化、監査など）が急務です。新たなソリューションには、GDPRやCCPA規制への準拠を可能にするきめ細かい制御機能が含まれており、初期のデータレイク導入では不足していた要素です。
- 運用効率：データを単一リポジトリに統合することでサイロ化が解消され、より多くの事業部門がデータ駆動型の洞察を求めるようになります。複数の専門システムにまたがる重複をチームが削減し、オーバーヘッドを最小化できます。さらに、データのクリーニング、正規化、外部ソースによるデータエンリッチメントといった高度な変換処理を、単一の管理拠点で実行可能です。
2025年における7つのデータレイクソリューション
現代のデータレイクプラットフォームは、膨大な量のデータを収集・保存・変換・保護し、自動化、ガバナンス、リアルタイム分析などの機能を提供するために構築されています。
本セクションでは、企業の多様なニーズに対応する独自の強みを持つ主要なデータレイクソリューション7つを検証します。
SentinelOne
SentinelOne Singularity Data Lake は、生データを実用的なインテリジェンスに変換する統合型AI駆動プラットフォームです。多様なデータソースからのデータ取り込みを一元化し、リアルタイム調査、脅威検知、自動対応を可能にします。SentinelOne Data Lakeはデータサイロを解消し分析を簡素化することで、企業がデータの完全な可視性と制御を維持しながらセキュリティパフォーマンスを向上させることを支援します。
プラットフォーム概要
- AI搭載分析機能:Singularity™ Data Lakeは高度なAIアルゴリズムを活用し、パターン発見、異常検知、将来の脅威が現実化する前の予測を実現します。組織は膨大なデータセットをリアルタイムで分析し、新たなリスクに先制的に対応できます。本プラットフォームはイベントの相関分析、実用的なインサイトの提供、複雑な調査の簡素化を可能にします。自動化された分析により、チームは手動分析に費やす時間を削減し、戦略的イニシアチブに注力できます。
- 統合データ取り込み:自社およびサードパーティのデータソースをシームレスに連携し、重要なデータの取りこぼしを防止します。事前構築済みコネクタによるデータオンボーディングの効率化で、価値創出までの時間を短縮。クラウド、オンプレミス、ハイブリッドシステムなど複数環境からのデータを単一のアクセス可能な場所に統合します。これによりデータサイロを解消し、組織が運用環境の全体像を把握する能力を提供します。
- OCSF準拠: 取り込まれたデータは、Open Cybersecurity Schema Framework（OCSF）を用いてSingularity™ Data Lake内で正規化・構造化されます。この標準化により互換性が確保され、他のサイバーセキュリティツールやシステムへの統合が容易になります。データ処理・分析方法の一貫性により、セキュリティチームはよりシンプルな環境で作業できます。OCSFに準拠することで、プラットフォームはセキュリティエコシステム全体での迅速な意思決定と相互運用性の向上を実現します。
機能:
- 包括的なデータ収集: あらゆるソースからのデータを統合し、重要な情報を見逃しません。
- AI支援型分析: 機械学習により脅威、行動、パフォーマンスに関する深い洞察を提供します。
- リアルタイム対応: コンテキストに基づく洞察により脅威を迅速に排除します。
- 全社的な可視性: データサイロを解消し、クラウド、エンドポイント、その他の領域を包括的に監視します。
- パフォーマンス最適化: 分析を監視し、企業のニーズに合わせて容易に拡張します。
SentinelOneが解決する核心的な課題
- データの重複:冗長なデータコピーを排除し、効率的な保存と取得を保証します。
- 断片化されたセキュリティビュー: データセットを一元化し、企業の脅威状況を統合的に可視化します。
- 調査時間の延長: 自動化されたワークフローとAIを活用した分析により、平均対応時間を短縮します。
- ログ保持期間の制限:ミッションクリティカルなデータの長期的な安全な保管を提供します。
- 手動プロセス: カスタマイズ可能な自動化ルールとアラート相関により運用オーバーヘッドを削減します。
お客様の声
&#「SentinelOne Singularityを数か月使用していますが、特にAI駆動のセキュリティが脅威をリアルタイムで自動検知・対応する点は非常に印象的です。プラットフォームは管理が容易で、脅威やマルウェアを効率的に処理します。」ITセキュリティ＆リスク管理アソシエイト
SentinelOne Singularity™ Data Lake のユーザー評価とレビューは Gartner Peer Insightsおよび PeerSpot で確認できます。
The Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC)
Informatica IDMCは、データ取り込み、変換、ガバナンス、分析を包括するプラットフォームです。このアーキテクチャにより、組織はパイプラインを構築し、データ品質を確保し、パイプライン全体でデータ系譜を追跡できます。IDMCには組み込みコネクタが備わっており、データレイクとデータウェアハウス環境の連携強化を支援します。
主な機能:
- AI駆動型データカタログ: 新規データセットを自動検出、メタデータとデータ系譜レコードを自動付与。
- データ品質サービス: フォーマット、重複排除、検証の一貫性を保証します。
- 高速取り込み: オンプレミスシステム、SaaSアプリケーション、IoTソースから、バルクまたはストリーミング形式でデータをロード可能。&
- セキュアなガバナンス: ロールベースのアクセス制御、暗号化、コンプライアンスモジュールを備えています。
Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC) に関するユーザーの声は Peerspot で確認できます.
Palantir Foundry
Palantir Foundryは政府機関や企業クライアント向けに分析機能をデプロイ可能です。Foundryはデータをオントロジー内のオブジェクトとして扱うことで、部門横断的な共同分析を支援します。データ実務者に対し、関係性を理解するための意味論的レイヤーを提供します。
そのアクセス制御はデータレイクのセキュリティも強化し、許可された担当者だけが機密データにアクセスできるようにします。
特徴:
- オントロジー駆動型データモデル: 現実世界のエンティティと関係を生データにマッピングします。
- コラボレーションツール:複数のチームが完全なバージョン管理下でデータセットを操作可能。
- 高性能パイプライン:大規模なマルチフォーマット取り込みに対応するため水平方向にスケーリングします。
- きめ細かなガバナンス：コンプライアンスのためのデータ分類は、ID管理と連動しています。
Palantir Foundryに関する信頼できる評価とインサイトは、Peerspotで信頼できる評価とインサイトをご覧ください。
SAP HANA
SAP HANAは、運用ワークロードと分析ワークロードの間でインメモリ処理とリアルタイム分析を提供します。データレイクでは、HANAはカラムストアを使用して非構造化データと従来のSAP ERPトランザクションを処理します。ライブデータに対して分析を行い、未変換の生のレコードを保存することができます。
そのエコシステムを通じて、エンタープライズリソースプランニング、サプライチェーン管理、その他のミッションクリティカルなシステムをサポートします。
主な機能:
- インメモリ列指向エンジン: 大容量データに対するサブセカンド単位のクエリをサポート。
- ネイティブMLおよび予測関数: リアルタイムデータサイエンスのための高度なアルゴリズムを搭載。
- ハイブリッドOLTP/OLAP:トランザクション処理と分析を単一環境でストリーミングします。
- SAPアプリケーションとの統合：Concur、SuccessFactorsなどのアプリケーションがS/4HANAにネイティブに統合されます。
Peerspotを通じて、SAP HANAに関する貴重なユーザー視点を入手できます。
Azure Data Factory
Azure Data Factory は、Microsoft が提供するフルマネージドのデータ統合サービスであり、さまざまなソースからのデータをクラウドベースのデータレイクに移動するオーケストレーションを行います。データフローのマッピングはコード不要の環境を提供しますが、ノートブックやスクリプトを通じてカスタム変換を実行できます。Data Factoryは、Azure Data Lake StorageやSynapse Analyticsと連携し、リアルタイムまたはスケジュールされたデータを分析パイプラインに供給できます。
機能:
- カスタマイズ可能なパイプライン: ETL/ELTフローを設計するためのドラッグアンドドロップインターフェース。
- 豊富なコネクタエコシステム:SQLデータベース、SaaSアプリケーション、ビッグデータソースなどをサポート。
- スケーラブルなSpark環境: 動的なコンピューティングスケーリングでジョブを実行。
- イベント駆動型トリガー: ファイル到着時や特定のビジネスイベント発生時にデータを取り込みます。
Azure Data FactoryがPeerspotでユーザーからどのように評価されているか確認する.
Matillion ETL
Matillion ETLは大規模なデータ変換を容易にするために設計されています。直感的なUIに焦点を当てることで、クラウドウェアハウスやデータレイク向けのETLパイプライン構築を簡素化します。ユーザーは初期の取り込みから高度な変換まで、ワークフローを視覚的に定義できます。専任のデータエンジニアリングチームを持たない中堅企業でも、堅牢かつ大容量の処理を必要とするプロジェクトのタイムラインを短縮します。
主な機能:
- グラフィカルな変換ジョブ: データ取り込みから統合までの複雑なワークフロー構築を簡素化します。
- 主要クラウドへのデプロイ: AWS、Azure、GCPのデータサービスとのネイティブ連携を実現。
- 豊富なコネクタ: CRM、ERP、マーケティングツールを含む、優れた接続性を実現。
- 軽量フットプリント: Matillion はクラウドネイティブのツールであり、使用量のピークに合わせて拡張します。
Matillion ETL に関するユーザーの実体験については、PeerspotでMatillion ETLの実際のユーザー体験をご覧ください。
StreamSets
StreamSetsは、スキーマ進化とリアルタイムストリーミング機能を備えた、継続的なデータ取り込みと変換のためのDataOps主導型プラットフォームを提供します。そのパイプラインは様々なソースのデータに適応し、新しいフィールドやフォーマットが出現しても取り込みプロセスが中断されるのを防ぎます。StreamSetsはバッチ処理とストリーミング処理を統合し、データレイクとデータウェアハウスに同時にデータを供給することも可能です。
機能:
- スキーマドリフト対応: 予期せぬフィールドやデータ構造を動的に管理します。
- リアルタイム監視: パイプラインのパフォーマンスとエラー率ダッシュボードを提供します。
- マルチ環境デプロイ: ハイブリッド環境およびマルチクラウドをサポートし、オンプレミスシステムからSaaSアプリケーションまでをカバーします。
- データ整合性チェック: チェックサム、バージョン管理、異常発生時のアラートによりデータの一貫性を保証します。
StreamSetsに関する実際のフィードバックは PeerspotでStreamSetsに関する本物のフィードバックを閲覧してください。
理想的なデータレイクソリューションの選び方とは？
適切なデータレイクプラットフォームを選ぶ際には、パフォーマンス、セキュリティ、統合性、コストを慎重にバランスさせる必要があります。以下のセクションでは、現在のエコシステムの検証からガバナンスの検討まで、考慮すべき7つのポイントを取り上げます。これにより、データレイクソリューションの力を最大限に活用しつつ、データの拡散に巻き込まれることなくアーキテクチャを設計できます。
- 既存エコシステムとの互換性を評価する: データレイクソリューションが、既存のクラウドプロバイダーやオンプレミスデータベース、BIツール、データウェアハウスとどのように連携するかを確認します。互換性の欠如は、高額な再設計を招いたり、分析ワークフローを妨げたりする可能性があります。理想的には、選択したプラットフォームがプラグアンドプレイ接続機能とオープンAPIを備えていること。徹底的な概念実証（PoC）により、スムーズなデータフローと最小限の混乱が確認されていること。
- データレイクのセキュリティを優先する：データレイクには通常、機密性の高い個人識別情報（PII）、財務記録、知的財産などの機密性の高い個人識別情報（PII）を保存するため、データレイクのセキュリティ対策は必須です。代わりに、保存時および転送時のデータを暗号化し、IDベースのアクセス制御を採用し、監査のためにユーザー活動を記録するソリューションを探してください。一部のベンダーは高度な異常検知機能を組み込み、不審な読み取りや書き込みをフラグ付けしています。コンプライアンスがミッションクリティカルな場合（例：GDPRやHIPAA）、プラットフォームがコンプライアンス要件の認証を取得していることを確認してください。
- スケーラビリティとパフォーマンス評価: 低機能なツールは、膨大なデータ量や高同時アクセスで処理が滞る可能性があります。分散コンピューティングクラスター、キャッシュ層、インメモリエンジンのサポートにより大規模クエリを迅速に処理できることを確認してください。バースト性のあるワークロード（例：毎日の取り込み急増）がある場合は、自動スケーリング機能を評価してください。データサイズに応じた検証済みパフォーマンスベンチマークにより、SLAを安定的に維持できます。
- データ取り込みと変換の自動化を実現する: 手動プロセスは俊敏性を阻害します。自動化されたメタデータ発見、スキーマ推論、または変換パイプラインを備えたプラットフォームを利用すれば、データチームは雑務ではなく付加価値の高いタスクに集中できます。フォーマットの多様性に対応するETL/ELTフレームワークは、新規ソース追加時の摩擦を軽減します。技術的知識が浅いステークホルダーには、GUIベースの設計やテンプレート化されたパイプラインが特に有用です。
- メタデータ管理とデータ・リネージの確認: 効果的なガバナンスには、データの起源から各レコードに至るまでの包括的なリネージが不可欠です。新しいデータセットを自動的にカタログ化するツールにより、厄介なデータ沼を防ぐことができます。また、情報が見つけやすくなるため、アナリストは必要な情報を必要な場所でより迅速に見つけることができます。コンプライアンス対応のため、データの収集・処理・利用方法を示すリネージ追跡が通常必要です。
- コスト構造の評価: データレイクソリューションは、ストレージ容量、コンピューティング使用量、またはデータ取り込みイベントに基づいて課金される場合があります。ノード単位またはインスタンス単位の料金に全てを包括するモデルもあります。データ量が急増する場合、コストが暴走する事態は避けたいものです。変動するワークロードに対しては、従量課金制を好む組織もあれば、予算を安定させるためにコミットメント割引を選択する組織もあります。
- ハイブリッドおよびマルチクラウドの柔軟性を検討する: ほとんどのエンタープライズアプリケーションは複数のクラウドおよび/またはオンプレミスで稼働します。地理的分散、フェイルオーバー、コスト最適化は、複数のプロバイダーにまたがるハイブリッドソリューションによって実現されます。また、ツールがAWS、Azure、GCP、または自社データセンター間でデータを複製またはフェデレーションできるか確認してください。これにより耐障害性が保証されベンダーロックインが軽減されつつ、中央集権的なガバナンスが実現します。
結論
結局のところ、データレイクが現代のデータ管理の中核を占め、生のデータ取り込み、大容量ストレージ、柔軟な分析、高度な変換を単一ドメインに統合することを学びました。データレイクソリューションは、ストリーミングIoTデータをデータレイクに取り込んだり、部門ごとにサイロ化されたデータを統合したりすることを可能にし、新たな洞察とイノベーションの機会を開きます。ただし、アーキテクチャがビジネス目標と整合し、データレイクのセキュリティ、メタデータガバナンス、コスト最適化といった課題を解決して初めて、これら全てが機能します。
今回紹介した7つのプラットフォームは、セキュリティ重視からオントロジーベースのモデリングまで、それぞれ独自の機能セットを有していることが分かりました。適切な選択を行うには、企業は実際のユースケースをテストし、既存エコシステムとの統合性を確認し、運用サポートが堅牢であることを保証する必要があります。正しく構築されたデータレイクは戦略的資産となり、機械学習の飛躍的進歩、データ駆動型意思決定、データ豊富な世界における長期的な競争優位性を実現します。
SentinelOne Singularity Data Lakeを活用すれば、完全な可視性と制御を維持しながら脅威に先手を打つことが可能です。詳細については、今すぐお問い合わせいただくか、個別デモをご予約ください。
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FAQs
データレイクは生のデータをネイティブ形式で保持するリポジトリであるのに対し、データウェアハウスは事前にスキーマを定義し、分析向けに最適化されています。データレイクは「スキーマオンリード」モデルで動作し、非構造化データや半構造化データに対して柔軟性を提供します。
一方、データウェアハウス は通常、高速なレポート作成を目的として、構造化されクリーンなデータを扱います。データレイクは、より広範で加工度の低い情報を含むため、探索的分析や機械学習のユースケースに最適です。
高いスケーラビリティと従量課金制を備えたクラウドベースのデータレイクソリューションは、大規模な初期ハードウェア投資を不要にします。分散チームによるグローバルアクセスを容易にし、同一クラウドエコシステム内で高度な分析ツールをサポートします。自動階層化などの組み込み機能により、アクセス頻度の低いデータを低コスト層へ移行することでストレージコストを削減。さらに、ほとんどのクラウドプロバイダーはデータレイクとネイティブに統合されたAI・分析サービスを標準提供しています。
"クラウドベースのデータレイクを導入することで、オンプレミスハードウェアのメンテナンスといった運用負担を解消できます。迅速な拡張性により、季節的なトラフィック急増や夜間での拡張など、データ量の急激な増加にも対応でき、アーキテクチャの再構築は不要です。データサイエンティストはオンデマンドで分析クラスターを起動できるため、クラウドベースのデータレイクはインサイト獲得までの時間を短縮します。
さらに、クラウドベンダーはコンプライアンス対応を容易にするネイティブなデータガバナンス、セキュリティ、監査機能を頻繁に提供しています。
"データレイクのセキュリティは堅牢であるべきであり、保存時暗号化、転送時暗号化、厳格なIDおよびアクセス制御を含めることができます。監査ログにより、データにアクセスまたは変更した者の追跡可能性がデータレイクのセキュリティで確保され、異常検知ツールが不審な使用パターンを検出します。プライバシー規制への対応には、ロールベースの権限付与や、機密性の高いフィールドを制限する属性ベースの制御が用いられます。さらに、多くのデータレイクでは、共有環境内での横方向の移動を阻止するため、高度な脅威検知やゼロトラストポリシーも採用されています。
"SentinelOne Data Lake、Informatica IDMC、Palantir Foundry、SAP HANA、Azure Data Factory、Matillion ETL、StreamSetsなどが主要なデータレイクプラットフォームです。各プラットフォームは異なる組織ニーズに対応しており、コード不要の変換、リアルタイムストリーミング、高度なガバナンスなどに重点を置いています。最適な選択は、既存の技術スタック、コンプライアンス要件、パフォーマンス要件によって異なります。
多くの場合、概念実証（PoC）を実施することで、要件に最適なプラットフォームが明確になります。
"データガバナンスは初期段階で極めて重要です。これによりデータの登録・文書化が保証され、重複を防止できます。大規模なクエリや予測モデリングは、Sparkなどの分散エンジンや専用の機械学習フレームワークを通じてチームで処理できます。データ活用の取り組みは、顧客離反やサプライチェーン最適化など、影響力の大きいビジネス課題の特定に焦点を当てています。
最後に、堅牢なデータウェアハウスやリアルタイムストリーミングパイプラインと組み合わせたデータレイクは、実際の成果をもたらす分析エコシステムを完成させます。
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