データレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートの違い、メリット・デメリットを紹介！

現代において重要なデータ分析基盤構築

膨大な量の情報が存在する現代社会では、企業で取り扱うデータ量も急激に増加しています。また、データ量が増加しているだけではなく、ビッグデータをはじめ現代のデータにはさまざまな形態や大きさ、種類があり、そうしたデータをいかに分析・活用するかによって企業の成長が左右されるといわれています。

このようなビッグデータを効果的に活用するためには、データ分析基盤の構築が不可欠です。データ分析基盤は、データの収集・蓄積・活用の3つのフェーズに分かれますが、特に重要なのが「データの蓄積」です。

以下では、データの蓄積においてそれぞれ違う役割を持つ、データレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートという３つの要素についてご紹介します。

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あらゆるデータを蓄積する：データレイク

◆データレイクとは

データレイクとは、データの構造や大きさ、性質、種類などにかかわらず、あらゆるデータをそのままの形で一時的に保存できる格納庫のことです。規則性を持つ構造化データだけでなく、文書や画像などの非構造化データも取り扱うことが可能で、形にとらわれずにさまざまなデータを保存できる点が特徴です。

大量のデータが泳ぐことのできる「湖」（Lake）という意味合いから、データレイクと名付けられています。

データは加工や編集なしの状態で保存されるため、データの多様性を保ちながら将来的に求められる解析のニーズに柔軟に対応できる環境が整えられます。

◆データレイクのメリット・デメリット

データレイクにはいくつかのメリットが存在します。まず、ストレージのコストが低いため、大量のデータを手軽に保持できる点が挙げられます。

また、収集したデータを未加工の形で保管できることにより、データの一元管理が可能な点もメリットです。構造化する手間がなく、瞬時にローデータ（生データ）を格納するため、高速でのデータ処理や全社を横断したデータ共有が可能です。

柔軟性のあるローデータを保存でき、任意の目的で迅速に分析できるため、機械学習のシステムに応用するのが理想的です。

デメリットとしては、データ量の増加に伴い管理が複雑になることや、データの質や整合性が保証されない点が挙げられます。効果的な分析には高い技術スキルや強力なツール、適切なデータクレンジングが必要不可欠です。
また、未加工のデータを扱うため、分析に手間がかかり、技術的な知識がない人には使いにくいことも留意すべきポイントです。

構造化されたデータを保管する：データウェアハウス（DWH）

◆データウェアハウス（DWH）とは

データウェアハウスは、基幹系システムなどから収集したデータを活用するための保管場所のことです。データレイクとは異なり、ローデータではなく処理済み、構造化されたデータを蓄積します。データウェアハウス内では、これらのデータがサブジェクトと呼ばれるまとまりごとに整理・保管されています。
あらゆるデータをそのまま保存するデータレイクと比較して、データウェアハウスはデータの構造やフォーマットが整っているため、高速なクエリ処理やビジネスインテリジェンス（BI）ツールとの連携に優れています。

データウェアハウスは、企業のデータ戦略において、データの整合性と品質を確保するためには欠かせない存在です。

◆データウェアハウス（DWH）のメリット・デメリット

データウェアハウスのメリットとしては、データの品質が高く確保されることが挙げられます。これにより、アナリストは一貫した情報をもとに意思決定を行うことができ、組織全体の業務効率を最適化することが期待されます。

また、データをすべて時系列順に保管できるため、過去のどの時点で保存されたのか把握でき、分析に際して総合的な判断を迅速に得ることが可能です。

一方で、デメリットとしては、あらかじめスキーマを定義する必要があるため、変更が生じた場合には手間がかかることや、管理コストが増加する点が挙げられます。さらに、定型的な分析に陥りやすく、柔軟性が制限される点も課題です。

目的や用途に沿って抽出する：データマート

◆データマートとは

データマートとは、データの利用部門や用途、目的などに応じて必要なものだけを抽出し、利用しやすい形に加工したうえで格納する場所を指します。特定のニーズに特化して設計されたデータベースであり、迅速なアクセスと分析が可能なため、運用の迅速化・効率化を図るために有用です。

情報が網羅的に格納されるデータウェアハウスとは異なり、データマートはデータを目的や用途ごとに小分けした「マート」（店）というイメージです。

◆データマートのメリット・デメリット

データマートのメリットには、特定の用途に特化したデータ構造を設計できる点が挙げられます。これにより、データの取り出しが容易になり、高いパフォーマンスでの分析が可能になります。また、データマートは、目的や用途に沿って抽出・保管されているため、迅速かつ容易にデータを取り出せる点もメリットです。

さらに、データマートは既存のデータウェアハウスをもとに簡単に作成できるというメリットもあります。特定の情報の収集や分析に特化しているため、スムーズな導入が可能です。

一方、目的や用途によって抽出されたデータであるため、重層的・多角的な分析に向かない点はデメリットです。他の部門との情報共有が難しくなることがあり、全社的なデータ整合性を維持するためには追加の工夫が必要となる場合があります。

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データレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートの違いと関係性

データレイク、データウェアハウス（DWH）、データマートは、いずれもデータの保存と管理を目的としたソリューションですが、各々の特性には明確な違いがあります。

▼データレイク・データウェアハウス・データマートの比較表

データ分析基盤は、前述のデータレイク・データウェアハウス・データマートが段階的な層をなすことで構築されています。

データレイクは、さまざまな形や性格・種類のローデータをそのまま蓄積する層であり、湖のように多種多様なデータを保存するのが特徴です。一方、データレイク内のデータを分析しやすいように加工し、保管する層がデータウェアハウスです。そして、データウェアハウスに保管された情報のうち、特定のビジネスニーズや用途に沿って抽出したものを保管する層をデータマートと呼びます。

これらのシステムの関係性は、データの流れや使用シーンに基づきます。一般的に、データが業務システムからデータレイクに流れ、その後データウェアハウスおよびデータマートへと移行します。
これらを通じて段階的に収集→構造化→集計・集約・抽出することで、データは活用しやすくなり、企業は多角的なデータ分析を行い、より深い洞察を得ることができる環境を整えることが可能となります。

データ分析基盤を単独で構築することは考えない。併用して行うことが重要

前述の通り、データレイク、データウェアハウス、データマートは3層構造となっており、データ分析基盤を支える重要な要素です。それぞれが密接に関連しているため、データ分析基盤を構築する際、これら3つの要素を単独で構築してしまうとメリットを十分に享受できません。それぞれを併用して統一的に基盤を構築し、データ活用につなげる必要があります。

データ分析基盤の構築のポイントについては以下リンクの記事で詳しく説明していますので、あわせてご覧ください。

ラキールが提供している「LaKeel Data Insight」では、データレイク、データウェアハウス(DWH)、データマートの3層を併用しながらデータ管理、構築、連携処理が可能です。蓄積されたデータは、技術的な特性を意識することなく簡単な操作で利用できるほか、データがカタログ化されているため、アクセスが容易でありながら強固なセキュリティを実現しています。

また、「LaKeel Data Insight」のデータはAPIで取り出せるため、レポート作成やAIなどさまざまなアプリケーションと連携が可能です。これによりサイロ化を回避し、効率の良いデータ活用が可能となります。

以下の資料では、データの収集、蓄積、加工、分析を一貫して行える「データ分析基盤」について詳しく解説しています。ご興味のある方は、ぜひダウンロードしてお役立てください。