※本記事は、Bardによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
Decoding Data: Warehouse vs Lake vs Lakehouse - Java Code Geeks
意訳+要約
データを読み解く： ウェアハウス vs レイク vs レイクハウス
データウェアハウス、データレイク、データレイクハウスの違い
データウェアハウス、データレイク、データレイクハウスは、いずれも大量のデータを保存・処理するために使用されるデータストレージの種類です。しかし、それぞれの特徴や用途は異なります。
データウェアハウス
データウェアハウスは、構造化されたデータを保存・処理するために設計されたデータストレージです。主に、ビジネスインテリジェンス（BI）やデータ分析などの目的で使用されます。データウェアハウスは、データの整合性とパフォーマンスを重視しているため、データは事前に加工や変換が行われ、データベースに格納されます。
データレイク
データレイクは、構造化されたデータだけでなく、非構造化データや半構造化データも保存・処理するために設計されたデータストレージです。主に、ビッグデータの分析や機械学習などの目的で使用されます。データレイクは、データの保存とアクセスを重視しているため、データはそのままストレージに格納されます。
データレイクハウス
データレイクハウスは、データウェアハウスとデータレイクの両方の利点を兼ね備えたデータストレージです。構造化されたデータと非構造化データの両方を保存・処理でき、データの加工や変換も可能なため、さまざまな目的で使用することができます。
重要なポイント
- データウェアハウスは、構造化されたデータの保存・処理に適している。
- データレイクは、非構造化データや半構造化データの保存・処理に適している。
- データレイクハウスは、両方の利点を兼ね備えている。
まとめ
データウェアハウス、データレイク、データレイクハウスは、それぞれに特徴や用途が異なります。データの種類や目的に合わせて、適切なデータストレージを選択することが重要です。
Bardさんに聞いてみた
Ｑ：データレイクハウスで万事解決な気がしますが、データウェアハウス、データレイクがある理由は何でしょうか？
データレイクハウスは、データウェアハウスとデータレイクの両方の利点を兼ね備えたデータストレージです。しかし、データレイクハウスは万能ではありません。
データウェアハウスは、構造化されたデータの保存・処理に適しています。データレイクハウスは、構造化されたデータと非構造化データの両方を保存・処理できますが、データウェアハウスほど効率的ではありません。
データレイクは、非構造化データや半構造化データの保存・処理に適しています。データレイクハウスは、データレイクと同様に非構造化データや半構造化データの保存・処理ができますが、データレイクほど柔軟ではありません。
したがって、データウェアハウス、データレイク、データレイクハウスは、それぞれに適した用途があります。
- データウェアハウスは、ビジネスインテリジェンス（BI）やデータ分析などの目的で、構造化されたデータを効率的に処理する必要がある場合に適しています。
- データレイクは、ビッグデータの分析や機械学習などの目的で、非構造化データや半構造化データを柔軟に処理する必要がある場合に適しています。
- データレイクハウスは、さまざまな目的で、構造化されたデータと非構造化データの両方を効率的に処理する必要がある場合に適しています。
データレイクハウスが万事解決な気がするかもしれませんが、データウェアハウスやデータレイクも、それぞれに重要な役割を果たしています。
Ｑ：データレイクハウスは、どうやって実現しているのでしょうか？
データレイクハウスは、データウェアハウスとデータレイクの両方の利点を兼ね備えたデータストレージです。データウェアハウスは、構造化されたデータを効率的に保存・処理することに優れています。データレイクは、非構造化データや半構造化データを柔軟に保存・処理することに優れています。
データレイクハウスは、これらの両方の利点を実現するために、次のテクノロジーを組み合わせて使用します。
- クラウドストレージ：データレイクハウスは、クラウドストレージを使用して、大量のデータを安価に保存します。クラウドストレージは、スケーラビリティと可用性にも優れています。
- オープンソースのデータ処理フレームワーク：データレイクハウスは、オープンソースのデータ処理フレームワークを使用して、構造化されたデータと非構造化データの両方を効率的に処理します。代表的なフレームワークには、Hadoop、Spark、Hiveなどがあります。
- メタデータ管理：データレイクハウスは、メタデータ管理を使用して、データの場所、形式、属性などの情報を管理します。これにより、データの検索やアクセスが容易になります。
データレイクハウスの具体的な構成や構築方法は、企業のニーズや要件によって異なります。しかし、一般的には、次のステップで実現されます。
- データの収集：データレイクハウスに保存するデータは、さまざまなソースから収集されます。代表的なソースには、トランザクションデータ、顧客データ、センサーデータなどがあります。
- データの準備：収集したデータは、データレイクハウスに保存する前に、準備が必要です。具体的には、データの形式を変換したり、欠損値を補ったり、不正なデータを除去したりします。
- データの保存：準備したデータは、クラウドストレージに保存されます。保存するデータの形式は、データの種類によって異なります。
- データの処理：データレイクハウスでは、構造化されたデータと非構造化データの両方を処理できます。処理は、オープンソースのデータ処理フレームワークを使用して行われます。
- データの分析：データレイクハウスに保存されたデータは、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールや機械学習ツールを使用して分析されます。分析の結果は、ビジネスの意思決定に役立てられます。
データレイクハウスは、さまざまなメリットをもたらすデータストレージです。しかし、データの準備や処理にコストや手間がかかることや、セキュリティやガバナンスの課題があることも理解しておく必要があります。
感想＋雑記
データレイク、データレイクハウスは、初めて聞いた。
おそらく、どちらもNoSQLによる自由なフォーマットのデータ保存の基盤なのだろうか。
データレイクハウスは、メタデータを使うことで、特定のデータを擬似的にRDBのようにアクセスできるようにしているイメージでいる。
パフォーマンスの問題と、データ管理の容易さの問題が解決できれば、データレイクハウスが主流になりそうな気がする。
ただ、相当難しい気がするが。
簡単に始めるなら、データウェアハウスな気がする。何より、データ構造が分かりやすいのが分析するうえでもらくな気がしている。
よく、データ分析で、データの前処理が重要って言われているけど、結局、データ構造がしっかりしているかどうかな気がする。
自由すぎると、分析しづらいってのがあるのだろう。
※統計の専門家ではない、かつ、憶測で語っているので注意
データ分析に興味があるけど、やってない領域は、マジでチンプンカンプンだ。。。
チンプンカンプンって、今でも通用するのかな？
最近、あまり聞かないけど。
えってぃな用語と誤認されないことを祈る。
