2024年、意思決定は事実と入手可能なデータに基づいて行われます。そして、そうした意思決定の精度は、事実を可視化するために処理されるデータの量に依存します。したがって、競合他社と比較してより広範なデータを処理しながら有益な意思決定に到達できる組織は、市場で優位に立つ可能性が高くなります。スピードと精度が求められる現代において、データレイクは最も広く普及しているデータ管理・分析戦略の一つです。
データ活用を容易にする可能性を秘めた存在。では、データレイクとは何か？その仕組みは？重要な特徴とは？本記事ではこれらの疑問に答えていく。
データレイクの定義
データレイクとは、大量の生データや非構造化データを元の形式のまま蓄積する大規模なデータリポジトリです。データウェアハウスがフォーマット化・変換済みのデータのみを保存するのに対し、データレイクは構造化データ、半構造化データ、非構造化データなどあらゆるタイプのデータを保存できます。これにより、組織はデータを扱い、より効率的に処理し、さまざまなソースから情報を取得することが可能になります。
データレイクの特徴
1. 生データの保存
一方、データレイクはデータの全特性を保持したまま、生データを元の形式で保存します。これにより、様々な方法や形式でデータを操作できるため、データ処理が容易になります。
2. 多様なデータタイプのサポート
データレイクは、データベーステーブルなどの構造化データ、XMLファイルなどの半構造化データ、画像や音声ファイルなどの非構造化データを保存するために使用できます。
3. スキーマの容易な変更を可能にする
その結果、データレイクはスキーマオンリードアーキテクチャを提供します。これは、データスキーマがデータレイク作成時ではなく、データ分析時に定義されることを意味します。
4. データ探索と発見を促進する
ユーザーは、他のデータ分析手法では提供されない生のデータから、より深く情報を分析・検索し、新たな情報を見つけることができます。
5. 高度な分析とAIの支援
データレイクは機械学習、深層学習、高度な分析の中核を成すため、AIソリューションの導入を目指す組織にとって不可欠です。
データレイクの必要性が生じた具体的な要因は？
データレイクが業界を問わず企業にとって重要性を増している理由は複数あります：
1. データアジリティの向上
データレイクを通じて、組織は膨大な量のデータを非常に短時間で収集・分析できるため、ビジネス上の意思決定を過去最速で下すことが可能になります。
2. 分析能力の強化
あらゆる種類のデータがデータレイクに保存されるため、包括的なデータ分析が可能となり、パターンの発見が容易になります。
3. スケーラビリティの向上
データレイクは水平方向に拡張可能であるため、データ量が増加しても企業のインフラを大幅に変更する必要がありません。
4.データサイロの削減
データ統合もデータレイクの利点の一つです。データが中央リポジトリに保存されるため、データサイロが解消されるからです。
5.データガバナンスの強化
データガバナンスは、データ管理、ひいては品質、セキュリティ、コンプライアンスを一元化するため、データレイクの活用によって容易になります。
データレイクは何をするのか？
一方、データレイクは様々なソースからデータを収集し、分析にすぐ使えるようにネイティブ形式で保存します。その機能を分解すると：
1. データ取り込み
データソースに応じて、データベース、IoTデバイス、ソーシャルメディア、ストリーミングデータからデータレイクにデータが集約されます。構造化データ、半構造化データ、非構造化データのいずれの場合もあります。
2.データストレージ
取り込まれたデータは、取得時の形式のままデータレイクに保存されます。このアプローチにより、情報の損失を防ぎ、データを様々な方法で活用することが可能になります。
3. データ処理と分析
保存されたデータは、様々なツールや技術を適用して分析のために取得・利用できます。これにはバッチ処理、リアルタイム処理、機械学習などが含まれます。
4. データアクセスと管理
データレイク内のデータには、ユーザーが様々な手段でアクセスできます。これには以下が含まれます：SQLステートメント、データ分析ツール、機械学習ライブラリ。データガバナンスおよび管理に使用されるツールには、データの品質とセキュリティを確保する方法が含まれます。
データレイク対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データレイクとデータウェアハウス
データウェアハウス：特定のビジネスニーズに最も有用な形式で処理されたデータを、ストアまたはデータベースに組織化して保持します。
2. スキーマ
データレイク: スキーマオンリード方式で動作し、データスキーマは分析時に生成されることを意味する。
データウェアハウス：スキーマ・オン・ライトを採用。データのスキーマは書き込み時に構築される。
3. データタイプ
データレイク：固定形式データだけでなく、部分的に構造化されているデータや完全に非構造化データもサポートします。
データウェアハウス：主にフォーマットされたデータの保存に使用されます。
4. スケーラビリティ
データレイク：拡張が容易であり、水平方向への拡張が容易であることを意味します。
データウェアハウス： 2つ目のタイプはより精巧で、スケールアップにはコストがかかる。
5. ユースケース
データレイク： データ分析、予測モデリング、運用データ分析に適している。
データウェアハウス：ビジネスインテリジェンス、レポート作成、運用分析に最適。
データレイクの主要構成要素
1. ストレージ層
ストレージ層は、生のデータをネイティブ形式で保存するために使用され、アーキテクチャの最終層です。例としては、Amazon S3やAzure Data Lake Storageなどのクラウドストレージが挙げられます。
2. データ取り込み層
この層は、様々なソースからのデータ取得と、このデータを最適かつ正確にデータレイクへロードする役割を担います。
3. データ処理層
データ処理層は、取り込まれたデータの処理と準備に不可欠です。これには、バッチ処理、リアルタイム処理、機械学習処理などがあります。
4. データ管理層
この層は、データガバナンス、品質、セキュリティ、メタデータのためのツールと技術のセットです。データカタログの例としては、Apache Atlas や AWS Glue などがあります。
5.データアクセス層
データアクセス層は、ユーザーがデータを活用するためのインターフェースやツールの提供も担います。これにはSQLクエリエンジン、データ探索プラットフォーム、機械学習フレームワークなどが含まれます。
データレイクアーキテクチャ
データレイクアーキテクチャの構造は、データの保存、処理、分析を支援する複数の層に分けられます。これらの層には以下が含まれます：
1. 生データゾーン
生データゾーンには、最も単純な形態、あるいは変更されていない状態の情報が含まれます。これは、取り込まれたすべてのデータが最初に受信され、処理されるゾーンです。
2. クリーンデータゾーン
クレンジング済みデータゾーンでは、データが利用に適した状態に処理され、必要な基準に適合します。このゾーンでは、前工程から受け取ったデータのさらなる分類と詳細化が行われます。
3. キュレーション済みデータゾーン
キュレーション済みデータゾーンは、前処理済みで分析に適した形式のデータが保管される場所です。このゾーンでは、ビジネスインテリジェンスや類似の目的で容易に活用可能な形式のデータを提供します。
4. 分析ゾーン
この領域では、複雑な分析処理、機械学習、および関連する活動が実施されます。このゾーンでは、生のデータ、クリーニング済みデータ、選択されたデータを活用して洞察を提供します。
データレイクの利点
1.データアジリティの向上
ビッグデータのリアルタイムでの消費と分析を支援し、それにより迅速な意思決定を可能にします。
2.分析能力の強化
データレイクは、複数のタイプのデータを 1 か所に保存するため、広範かつ創造的な分析を可能にします。
3.拡張性の向上
データレイクは水平方向に拡張可能です。つまり、このアプローチを採用する組織にとって、新たなデータ量の追加は問題になりません。
4.データサイロの削減
データレイクは異なるソースからのデータを一箇所に集約するため、データの断片化が生じず、容易に統合が可能です。
5. データガバナンスの強化
データレイクは、中央の場所に保存されたすべてのデータを品質、セキュリティ、コンプライアンスなどの面で容易に管理できるため、データガバナンスを支援します。
データレイクの課題
1. データ品質
異なるソースから、異なる形式でデータがデータレイクに取り込まれるため、データ品質の維持は困難な場合があります。
2.データガバナンス
特に膨大な量の異なるデータを扱う場合、効果的なデータガバナンスの実現は複雑な課題となる。
3. セキュリティ
データセキュリティも、不正アクセスやデータ漏洩を防ぐために、データレイクにおいて重要な機能です。
4.パフォーマンス
データレイクがより多くのデータを処理するために進化するにつれ、そのパフォーマンスの管理と最適化は困難になる可能性があります。
データレイクの事例
1. ストリーミングメディア
サブスクリプション型ストリーミング企業は、顧客データを収集・分析し、レコメンデーションシステムを改善しています。
2. 金融
投資会社は、データレイクに収集・保存されたリアルタイム市場データを通じてポートフォリオリスクを管理します。
3. 医療
医療機関におけるデータレイクは、患者データの取り扱い方法を強化するために活用され、過去のデータを分析することで患者体験を最適化します。
4. 小売
小売業界では、モバイル、ソーシャル、チャット、対面など様々な接点からの情報を収集・統合するためにデータレイクが活用されています。
5. IoT
ハードウェアに組み込まれたセンサーは、半構造化データから非構造化データに至る膨大なデータを生成します。これらの側面に関するデータは、将来の分析に利用するためにデータレイクに収集・保存されます。
6.デジタルサプライチェーン
製造業者はまた、EDIシステム、XML、JSONなど、様々な種類の倉庫データを統合するためにデータレイクを利用しています。
7.販売
データサイエンティストやセールスエンジニアは、データ依存モデルを使用して顧客の行動を予測し、解約率を最小限に抑えます。
データレイクのユースケースを理解する
1.高度な分析
データレイクは、処理や分析が容易な様々な形式のデータを収集するため、高度な分析の利用を可能にします。
2. 機械学習
機械学習は、データレイクから多大な恩恵を受けられます。データレイクは生データの巨大な貯蔵庫であり、適切な処理を経て機械学習モデルに供給されるからです。
3.リアルタイム分析
データレイクはIoTデバイスやその他のデバイスからのストリーミングデータを収容できるため、リアルタイム分析を可能にします。
4. ビッグデータ処理
データレイクは、複数のデータソースから膨大な量のデータを収集・管理する技術であるため、ビッグデータの処理に役立ちます。
SentinelOne はデータレイクとどのように統合されるのか？
SentinelOne Singularity Platform は、データのセキュリティと分析を強化するために Singularity Data Lake を基盤として構築されています。組織はデータを保存し、大量のセキュリティデータを分析できるため、脅威の特定と無力化の効率が向上します。この統合は、組織のセキュリティ観点における可視性と分析能力を強化するため、組織にとって有益です。
Singularity Data Lakeは、事前構築されたコネクタを使用して、あらゆるファーストパーティまたはサードパーティのソースからデータを取り込むことができます。OCSF標準を使用して自動的に正規化し、AIを活用した分析と自動化されたワークフローにより脅威調査を加速します。フルスタックのログ分析は、重要なデータを常に利用可能な状態に保ち、企業全体のデータに対して高速検索を実行し、データの重複を排除します。
SentinelOneは自動化・カスタマイズ可能なワークロードで問題を未然に防止し、アラートを迅速に解決します。過去のデータから学習し、将来の脅威に備えます。組み込みのアラート相関、カスタム検出ルール、SIEM 拡張機能による自動応答を提供します。また、完全なイベントとログのコンテキストにより、平均対応時間（MTTR）を短縮し、脅威を完全に排除します。
結論
データレイクは、現代のデータ管理において最も効果的なソリューションの一つです。なぜなら、さらなる発展の可能性や最新の分析ツールとの統合を含む、必要な機能をすべて提供するためです。本研究は、データレイクの長所と短所を特定し、組織がこの技術の利用に関して適切な意思決定を行うことを支援することを目的としています。
FAQs
データレイクでは、生データが元の形式のまま保存され、様々な種類のデータを同時に保持できます。一方、データウェアハウスはSQLクエリやビジネスインテリジェンスツール向けに最適化された処理済み・フォーマット済みデータを保持します。
例えばウォルマートは、複数部門からの膨大なデータを管理するためにデータレイクを活用しています。データレイクオプションの例としては、Amazon S3、Azure Data Lake Storage、オンプレミスHadoop、NoSQLデータベースなどが挙げられます。
- 汎用性: データレイクは、体系化されたデータと非構造化データの両方を大量に保持できます。
- 適応性： データレイクは多様なデータタイプを保存できるため適応性に優れています。
- 高度な分析： 機械学習や即時処理などの複雑な計算をサポートします。
- コスト削減：すべてのデータを一箇所に統合することで、大規模データセットの処理をより費用対効果の高いものにします。
Amazon S3は、さまざまな種類のデータをネイティブ形式で保存でき、ユーザーがデータを分析できるため、データレイクと見なすことができます。
データレイクは生のデータを元の形式で保存するストレージであり、あらゆる種類のデータを格納できます。一方、データベースは構造化された形式でデータを保存するストレージであり、限定的ではあるが即時的な利用に最適化されています。
前者は生データや非構造化データを格納するのに対し、後者はデータレイクハウスと呼ばれる比較的新しい概念です。データレイクの考え方を採用しつつデータウェアハウスの構造を備え、ストレージ層を追加することでデータレイクの問題点を解決します。