万能だったはずのデータレイクはなぜ“沼”に？採用率65％の本命「レイクハウス」の次

20年以上王道だった「データウェアハウス」、なぜ限界？

　企業のデータ分析を長く支えてきたのは、データウェアハウスだった。ガートナー シニア ディレクター, アナリスト、プラサード・ポア氏は「データウェアハウスは、20年以上にわたってデータ分析の中心でした」と語る。


　一方、データレイクは単体としてはまもなく陳腐化すると見込まれており、データレイクハウスやオープンテーブルフォーマット（OTF）が台頭してきた。データレイクハウスの位置づけを理解するうえで、データウェアハウスとデータレイクそれぞれの特徴を先に押さえておこう。

　データウェアハウスとは、分析やレポート作成のために整えたデータを集める仕組みだ。CRMやERPといった業務システムから生データを抜き出し、それを加工し、分析しやすい形に整えてデータベースに格納する。売上や収益のレポートなど、目的が明確な用途で力を発揮してきた。

　ただし限界もある。従来のデータウェアハウスは構造化データ、つまり表形式に整理されたデータを前提に作られており、画像やテキスト、ソーシャルメディアの投稿といった非構造化データや機械学習の用途には向いていないのだ。

　そこで登場したのがデータレイクだが、データレイクも別の問題を抱えている。 【次ページ】境界線を担う「データレイクハウス」の役割