データレイクとは

データレイクは、2000年代後半から2010年代初頭にインターネットに接続されたアプリやサービスによって生成された大量のビッグデータを組織が管理できるように生まれました。従来のデータベースやデータウェアハウスとは異なり、データレイクは厳格なスキーマを強制せず、今日のデータレイクは手頃な価格でスケーラブルなクラウド・ストレージを使用しているため、大量の多様なデータに最適です。

データレイクは現在、多くの組織のデータ・アーキテクチャーのコア・コンポーネントとなっています。低コストの汎用ストレージとして、古いデータや未使用データのアーカイブとして、受信データの保持領域として、あるいはデータサイエンス、機械学習（ML）、人工知能（AI）、ビッグデータ分析のワークロードに必要な膨大な非構造化データセットの保存に使用されます。

データニーズが進化し、（データレイクハウスなどの）新たなアーキテクチャーが登場しているにもかかわらず、データレイクの低コストの柔軟性は、大量のデータから価値を生み出す企業にとって有利であることを証明し続けています。2030年までに、データレイクの世界市場は458億米ドルに達し、2024年から23.9%のCAGRで成長すると予想されています。¹

エンタープライズ・データの量は、夜空に浮かぶ星のように無限に感じられ始めています。膨大で、境界がなく、果てしなく続くように見えるからです。

データはモノのインターネット（IoT）センサー、ソーシャル・メディア・フィード、エンタープライズ・アプリケーション、その他無数のソースから届きます。すべてを保管するためのコスト効率が高くスケーラブルな場所がなければ、組織はペタバイト単位のデータを未知の状態や未使用のままにしてしまうという戦略的ミスのリスクを冒すことになります。

このデータには、新たな収益源を解き放つのに必要な洞察が含まれている可能性があり、真の業務効率を向上し、超個別化された顧客体験を提供する可能背があります。また、AI投資が効果的かつ収益性を生むためにも中心的な役割を果たす可能性もあります。CEOの72%は、独自データこそがジェネレーティブAI（生成AI）の価値を解き放つ鍵だとまで述べています。²

しかし、このデータの価値を実現するには、単にデータを置く場所だけでは不十分です。また、共同で使用するためには簡単なアクセスも必要です。IBM Institute for Business Valueが2025年に実施した調査によると、調査対象となった最高データ責任者の82%が、従業員が意思決定のためにデータにアクセスできなければ、データが無駄になると考えています。³

データレイクは一元化リポジトリーとして、これまでサイロ化されていたデータへのアクセス性を大幅に向上させることができます。通常、セルフサービスのデータアクセスを提供し、非技術系ユーザーがビジネス全体から信頼できるデータセットにアクセスして分析できるようにすることで、コラボレーションを促進し、イノベーションを加速させます。

長い間、組織はデータの管理にリレーショナル・データベース（1970年代に開発）とデータウェアハウス（1980年代に開発）に依存してきました。これらのソリューションは現在でも多くの組織のITエコシステムの重要な部分となっていますが、主に構造化データセット向けに設計されました。

インターネットの成長、特にソーシャル・メディアやストリーミング・メディアの登場により、組織は自由形式のテキストや画像など、膨大な量の非構造化データを扱うようになりました。データウェアハウスとリレーショナル・データベースは、厳格なスキーマと比較的高価なストレージ・コストのため、このリアルタイムデータの流入に対応するのに十分な設備が整っていませんでした。

2011年、当時Pentaho社の最高テクノロジー責任者であったJames Dixon氏が、「データレイク」という言葉を作り出しました。Dixon氏は、データレイクをデータウェアハウスの代替品と考えました。ウェアハウスでは対象を絞ったビジネスユースケース向けに処理済みデータを提供しますが、Dixon氏はデータレイクを自然な形式で格納された大規模なデータ体として構想しました。ユーザーはこのレイクから必要なデータを引き出し、好きなように使用できます。

最初のデータレイクの多くは、オープンソースのフレームワークであり、Apache Hadoopの主要コンポーネントの1つであるHadoop分散ファイルシステム（HDFS）上に構築されました。これらの初期のデータレイクはオンプレミスでホストされていましたが、データ量が急増し続けるとすぐに問題になりました。クラウド・コンピューティングは、データレイクをよりスケーラブルなクラウドベースのオブジェクト・ストレージに移行するというソリューションを提供しました。

データレイクは現在も進化を続けています。現在、多くのデータレイク・ソリューションは、データ・セキュリティーやガバナンス・ツール、データ・カタログ、メタデータ管理など、安価でスケーラブルなストレージ以上の機能を提供しています。

データレイクは、データレイクハウスのコアコンポーネントでもあります。データレイクハウスは、データレイクの低コストストレージとウェアハウスの高性能分析機能を組み合わせた比較的新しいデータ管理ソリューションです。

一般的なデータレイク・アーキテクチャーは複数の層に編成され、それぞれの層がデータライフサイクルの段階をサポートします。

• 取り込み層
• ストレージ層
• データ・カタログおよびメタデータ・レイヤー
• 処理および分析レイヤー
• セキュリティーおよびガバナンス・レイヤー
• アクセス・レイヤー

取り込みレイヤーは、中央のデータレイクストレージと、データベース、アプリ、モノのインターネット（IoT）デバイス、センサーなどのさまざまなデータソースを接続します。ほとんどのデータレイクは、このレイヤーで抽出、ロード、変換（ELT）（抽出、変換、ロード（ETL）ではなく）プロセスを使用します。さまざまなデータパイプラインから元の状態のデータを取り込みますが、必要になるまでは変換しません。データがアクセスされる場合にのみスキーマを適用するこのアプローチは、「スキーマ・オン・リード」と呼ばれます。

初期のデータレイクはApache Hadoop上で構築されていましたが、現代のデータレイクの核はクラウド・オブジェクト・ストレージ・サービスであり、オンプレミス、プライベートクラウド、パブリッククラウド環境に展開可能です。一般的なオプションには、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、Microsoft Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、IBM Cloud Object Storageなどがあります。

クラウド・オブジェクト・ストレージを使用すると、組織はさまざまな種類の未加工データをすべて同じデータ・ストアに保管できます。また、一般的にオンプレミスのストレージよりもスケーラブルで費用対効果が高いです。クラウド・ストレージ・プロバイダーを利用すると、組織は大規模なストレージ・クラスター（統合システムとして機能するサーバー）をオンデマンドで立ち上げることができ、支払いを必要とするのは使用したストレージのみです。

データカタログおよびメタデータ・レイヤーは、ユーザーがデータレイク内のデータを見つけ、理解することを可能にします。データ・カタログは、データの詳細なインベントリーとして機能します。メタデータ（作成者、作成データ、ファイルサイズなど）とデータ管理ツールを使用して、ユーザーがデータを簡単に発見、理解、管理、キュレーション、アクセスできるようにします。

この層がなければ、データレイクはデータ・スワンプ（メタデータ、構造、ガバナンスが欠如しているため、優れたデータにアクセスできない汚れた沼）へと劣化してしまう可能性があります。データ・スワンプは、事実上データの「投棄場所」です。

データレイク・アーキテクチャーでは、ストレージとコンピュートは分離されているため、データ処理と分析はコンピュート・エンジンとの統合によって実行されます。この層では、データレイクは幅広いツールをサポートしています。一般的な例としては、Apache SparkやHiveのようなビッグデータ処理エンジン、TensorFlowのような機械学習やディープラーニングのフレームワーク、Pandasのような分析ライブラリーなどが挙げられます。

とりわけ、データレイクのストレージは、特に従業員や顧客に関する個人情報や機密情報が含まれる場合は、安全でなければなりません。セキュリティーとガバナンスのレイヤーには、統合されたデータ・ガバナンス・ソリューション、暗号化、IDおよびアクセス管理（IAM）によるアクセス制御などの機能が含まれます。これらのソリューションは、不正アクセスから保護し、他のレイヤー全体で効果的なデータ管理をサポートします。

これらの機能は、一般データ保護規則（GDPR）や米国医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）などのデータプライバシー法の規制要件を満たすのにも役立ちます。

データレイクの主な利点は、これまでアクセスできなかった生のデータへのアクセスを提供することです。アクセス層により、ユーザーはデータレイクからクエリー、洞察、抽出を行うことができます。下流ユーザーには通常、データエンジニアやデータサイエンティスト、技術的専門知識があまりないビジネスユーザーが含まれます。

この層は、クエリー・インターフェースとアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を使用して、ユーザーをデータに接続します。一般的な例としてはSQLクエリーエンジンとしてのPrestoやSpark APIがあります。

データレイクは、共有と使用を容易にすることで、組織がデータからより多くの価値を引き出すのに役立ちます。具体的には、データレイクは次の機能を提供できます。

• 柔軟で簡単なデータ収集と取り込み
• コストとリソースの最適化
• 拡張性とパフォーマンス
• より迅速で協調的な意思決定

データレイク、ウェアハウス、レイクハウスは、すべて異なるタイプのデータストレージ・ソリューションです。しかし、それらの違いは互いに補完し合い、さまざまなユースケースをサポートするために統合データ・アーキテクチャーで一緒に使用されることがよくあります。

データレイクと同様に、データウェアハウスは、異種のソースからのデータを中央ストアに集約します。主な違いは、データウェアハウスでは通常、データを取り込む前にクリーンアップと準備が行われるため、すぐに分析の準備が整うという点です。

ウェアハウスは構造化データ用に最適化され、分析エンジンとビジネス・インテリジェンス（BI）ダッシュボードとデータの可視化ツールに緊密に統合されています。そのため、ウェアハウスはパフォーマンスが優れているものの、コストが高く、データレイクよりも柔軟性が低い傾向があります。組織では通常、特定の分析プロジェクトにデータウェアハウスを使用し、大規模で多目的なデータ・ストレージにはデータレイクを使用します。

データレイクハウスは、データレイクの柔軟で低コストのデータ・ストレージとウェアハウスの高性能の分析機能を組み合わせたデータ管理ソリューションです。データレイクと同様に、データレイクハウスは低コストであらゆる形式のデータを保管できます。ただし、クラウド・データレイク・ストレージ上にウェアハウス・スタイルの分析インフラストラクチャーも提供されます。

組織はレイクハウスを使用して、AI、ML、BI、リアルタイム分析など、さまざまなワークロードをサポートできます。レイクハウスは、データ・アーキテクチャーのモダナイゼーションの経路としても機能します。組織は、コストのかかる総入れ替え作業を行わずに、既存のレイクやウェアハウスの横にレイクハウスを配置できます。

組織は、業種・業務で幅広い目的のためにデータレイクを使用できます。最も一般的な例として、以下のような場合があります。

• 多目的ストレージ
• データのバックアップとアーカイブ
• 高度な分析とAI
• データ統合

多くの組織にとって、データレイクは大量のデータの汎用ストレージ・ソリューションとして機能します。取り込み用のデータの変換に時間と参考情報を費やす代わりに、組織は、事実上あらゆる形式のペタバイト単位のデータを簡単に格納できるスケーラブルなオブジェクト・ストレージに生の受信データを保管できます。ユーザーは、必要に応じて、分析エンジンを使用してレイクから直接データを照会することも、データをウェアハウスまたは他のデータ・プラットフォームに動かすこともできます。

組織は、データレイクを使用して、まだ定義されていないユースケースの「念のため」のデータを保管することもできます。オブジェクト・ストレージは比較的安価でスケーラブルであるため、組織はまだ必要のないデータに過剰に支出することを心配する必要がありません。

大容量のストレージを備え、ストレージ・コストが比較的低いデータレイクは、重要なデータのバックアップや災害復旧戦略における一般的な構成要素となっています。データレイクは、コールド・データや使用頻度の低いデータを低コストで保管するためにもよく使用されます。このアプローチは、古いデータをアーカイブし、コンプライアンス監査、規制調査、または将来の分析ユースケースに備えて履歴記録を維持するのに役立ちます。

例えば、業界は、株式市場、クレジット・カード、その他の金融活動から高速取引データを生成します。また、規制および監査要件を満たすために、法的文書やその他の記録を保持しておく必要があります。データレイク・アーキテクチャーは、このような混合データ形式を保存し、レガシーデータや履歴データを保存して簡単に照会できるようにするのに適しています。

2025年のIBM CEO Studyによると、トップクラスの業績を誇るCEOの61%が、最先端の生成AIツールを導入することで組織に競争上の優位性がもたらされることに同意しています。データレイクは、予測モデルの構築や生成AIシステムのトレーニングなど、AI、ML、ビッグデータ分析ワークロードで重要な役割を果たします。

これらのプロジェクトでは、構造化データ、非構造化データ、半構造化データの大規模で多様なデータセットへのアクセスが必要です。データレイク・アーキテクチャーは、コスト効率が高くスケーラブルなストレージと処理フレームワークとの統合機能を提供し、こうしたニーズをサポートします。

IBM Institute for Business Valueのベンチマークデータによると、64%の組織が、データ共有に対する組織の障壁を取り除くことが、人材に関する最大の課題の一つであると報告しています。データがサイロ化され、アクセスが困難であれば、組織はデータから十分にメリットを得ることができません。

データレイクは、複数のソースからのデータの一元的なリポジトリーを提供することで、データ統合の取り組みのサポートに役立ちます。多様なデータを1つの環境に統合することで、下流における調和とトランスフォーメーションの強力な基盤が構築されます。

データレイクには拡張性、柔軟性、コスト面のメリットがありますが、組織が考慮すべき主な課題は3つあります。

• データ品質：データレイクは厳密なスキーマを強制せず、多くのソースからさまざまなデータタイプを受け入れるため、データガバナンスとデータ品質に苦労する可能性があります。適切な管理がなければ、データレイクは簡単にデータ・スワンプになってしまいます。
  
  
• データ・セキュリティー：データレイクには、数多くの異なるソースからの多様なデータが大量に保管されます。これらすべてのデータが許可なくアクセス、使用、または変更されないようにし、データプライバシー規制に完全に準拠していることを確認することは困難な場合があります。
  
  
• 性能：データレイクには、多くのウェアハウスやレイクハウスにあるような組み込みの処理および照会ツールがありません。データレイクに取り込まれるデータの量が増えるにつれて、特にデータが取得用に最適化されていない場合、分析と性能のパフォーマンスが低下する可能性があります。

データ・スワンプを避けるには、初日から強力なデータ・ガバナンス、データ品質、データ・セキュリティーの実践が必要です。データ標準、メタデータ管理とドキュメンテーション、アクセス制御を定義して実施することは、データレイクが整理され、有用で安全な状態を維持するのに役立ちます。

IBMソフトウェアのシニア・バイス・プレジデントであるディネシュ・ニーマル氏は、生成AIをサポートするデータレイクを準備する際には、これらの原則が特に重要であると指摘します。

「データは非構造化データですが、構造化データに使用しているものと同じガバナンスとセキュリティーを適用することが重要です。そこには大きなチャンスがあります。生成AIは、管理された信頼できるデータをモデルに与えた場合にのみ成功します」

AIや機械学習、データサイエンスのために大量の半構造化データや非構造化データを管理するのでなければ、データレイクは必要ないかもしれません。データレイクは、個別のコンピューティングを備えた、コスト効率が高くスケーラブルなクラウド・ストレージを提供します。あるいは、データレイクハウスは、その拡張性とデータウェアハウスの内蔵されたデータ分析機能を組み合わせたものです。

データレイクはデフォルトでは安全ではなく、大量のデータ（一部は機密情報）の一元管理リポジトリーであるため、セキュリティー脅威の主な標的となる可能性があります。セキュアなデータレイクは、データの暗号化、アクセス制御、ネットワーク保護を使用して、データセットを不正アクセスから保護します。

はい、データレイクは機械学習に非常に適しています。なぜなら、MLモデルのトレーニング、検証、チューニング、デプロイに必要な膨大で多様な生データを保管するからです。データ処理および分析エンジン（Apache Sparkなど）を使用することで、データサイエンスチームはレイク内で生のデータセットに直接アクセスして準備し、モデルを構築して改良することができます。