【3分理解】DWH(データウェアハウス)とデータレイクの違いとは？選び方も解説

「データウェアハウスとデータレイク、どちらが自社のデータ管理に適しているのか？」と悩む企業担当者は少なくありません。データの量が増え続ける現代、最適なデータ管理ソリューションを選ぶことは非常に重要です。

データ管理において、最も多くの企業がぶつかる課題は、構造化データと非構造化データの混在や、データの利用目的の違いです。これらの違いを無視して適切なソリューションを選ばなければ、無駄なコストやシステムの非効率性が発生する可能性があります。

私はこれまでに、多くの企業でデータ管理システムの導入を支援してきました。その経験から得た知識をもとに、この記事ではデータウェアハウスとデータレイクの違い、業界ごとの適切な選び方、そして導入時の注意点についてわかりやすく解説します。

この記事を読むことで、データ管理における基本的な知識が身につくだけでなく、自社のビジネスに合ったデータソリューションを選択できるようになります。

最終的には、この記事を通してデータウェアハウス(DWH)とデータレイクの違いをしっかり理解し、自社に最適なソリューションを選べるようにしましょう。

データウェアハウス(DWH)とデータレイクの3つの決定的な違い

データウェアハウス(DWH)とデータレイクはどちらもデータ管理のための重要なインフラですが、その性質や活用方法には大きな違いがあります。以下の3つのポイントで、それぞれの特徴を比較してみましょう。

違い① データ構造：データレイクはローデータ、DWHは処理済みデータを扱う

データレイクはあらゆる形式のデータをそのまま格納できるため、非構造化データや半構造化データを含む幅広いデータを保存できます。一方で、データウェアハウスは処理済みの構造化データを格納するため、データの整理や分析が容易です。

データレイクは大量のデータを迅速に蓄積できますが、後からデータを整理・整形する作業が必要です。DWHはその逆に、データ整理が事前に行われているため、クエリや分析がすぐに行えます。

違い② 利用目的：データレイクは未定義データ、DWHは使用中データ向け

データレイクは、将来の活用を見据えた未定義のデータの保管に適しています。例えば、まだどのように利用するか決まっていないデータでもデータレイクに格納しておくことが可能です。

これに対して、DWHは現在利用しているデータや、既に明確な目的があるデータに適しています。特に、過去の実績データやレポート作成などに向いています。

違い③ アクセス性：データレイクは柔軟性重視、DWHは安全性重視

データレイクは多くの形式のデータに対応しており、アクセスも柔軟であるため、AIやビッグデータ解析の分野で有利です。しかし、柔軟性が高い反面、セキュリティやデータガバナンスが課題となることがあります。

一方、DWHは厳格なデータ整理とアクセス制限が設定されており、データの安全性を確保しながら効率的にデータを活用することができます。

データウェアハウス(DWH)とデータレイク、どちらを選ぶべきか？業界別の最適解

データウェアハウスとデータレイクは、業界や用途によって最適な選択肢が異なります。以下では、代表的な業界ごとにどちらが適しているかを解説します。

医療業界：非構造化データの保管にはデータレイクが最適

医療業界では、患者の記録や検査結果など、非構造化データが多く発生します。これらのデータを効率的に管理するためには、データレイクの柔軟なデータ格納能力が有利です。後からAI解析に利用するためのデータも容易に蓄積できます。

教育業界：柔軟なデータ管理にはデータレイクが有利

教育機関では、学生の成績データからオンライン学習の履歴まで、多岐にわたるデータを扱います。こうした多様なデータを一元的に管理し、柔軟にアクセスしたい場合、データレイクが効果的です。

金融業界：厳格なデータ管理にはDWHがベストチョイス

金融業界では、法規制やセキュリティの観点から、データ管理の厳格さが求められます。DWHは、金融機関が求める高いセキュリティとデータ整合性を確保するために最適です。

輸送業界：予測分析にはデータレイクが効果的

輸送業界では、リアルタイムで収集される膨大なデータを活用して、効率的な運行管理や予測分析を行います。データレイクはこれらのデータを迅速に蓄積・処理できるため、予測精度を向上させるのに役立ちます。

データレイクとデータウェアハウス(DWH)の選択基準とその重要性

データレイクとDWHの選択は、単にデータ量やコストだけでなく、長期的なデータ活用戦略に大きく関わってきます。企業がどのようにデータを活用したいのか、そしてどのようなセキュリティ要件を持っているのかを正確に理解することが、適切な選択を行う上で重要です。

データレイク導入の際に直面する課題と対策

データレイクの導入には多くの利点がありますが、同時に注意すべき課題も存在します。ここでは、データレイク導入時に発生しがちな課題と、それを乗り越えるための対策を紹介します。

課題と対策①：利用者やニーズを過大に想定しないことが鍵

データレイクを導入する際、すべての利用者やすべてのニーズに対応しようとすると、システムが複雑化し、逆に運用が難しくなります。実際に必要な機能に絞り、段階的にシステムを拡張することが賢明です。

課題と対策②：データレイク構築が目的化しないように注意する

データレイクを導入する目的は、データを蓄積することではなく、将来的にそれを活用することです。データ蓄積が目的化しないように、運用ルールや活用方法を事前に明確にしておくことが重要です。

課題と対策③：大量のデータ蓄積が価値を生むという誤解を避ける

データレイクでは多くのデータを蓄積できますが、蓄積するだけでは価値は生まれません。適切な分析手法やAIツールを導入して、蓄積データを効果的に活用することが求められます。