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title: "データレイクハウス"
slug: "data-lake-2"
category: "infra"
updated_at: "2025-12-31"
description: "データレイクとデータウェアハウスの融合。"
tags:
- "データ
- 分析
- ストレージ"
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## データレイクハウスとは？
## 意味・定義
データレイクハウスは、データレイク（大規模なデータストレージで、構造化・非構造化データを格納）とデータウェアハウス（分析用に整形されたデータを保存するシステム）の特性を併せ持つ新しいアーキテクチャです。このアプローチでは、データを一元的に管理できるため、企業は分析や機械学習などの高度なデータ処理を効率的に行えます。データレイクはデータの柔軟性を提供し、データウェアハウスはパフォーマンスを提供しますが、データレイクハウスはこの二つの利点を統合しています。
## 目的・背景
データレイクハウスは、従来のデータ管理システムが抱える課題を解決するために登場しました。企業は膨大なデータを扱う中で、データの取得、保存、分析にかかるコストや時間を削減したいと考えています。これにより、データのサイロ化（特定の部門やシステムに限定される状態）を防ぎ、データの活用を促進します。データを一元化することで、より迅速な意思決定が可能になり、ビジネスの競争力を高めることが期待されます。
## 使い方・具体例
- データ分析チームは、データレイクハウスを利用して、リアルタイムでデータを取得し、即座に分析結果を得ることができます。
- マーケティング部門は、顧客データをデータレイクに格納し、データウェアハウスに必要な情報を抽出してキャンペーン効果を測定します。
- 機械学習エンジニアは、データレイクハウス内の多様なデータセットを使用して、モデルのトレーニングを行い、新しい予測アルゴリズムを開発します。
- 経営層は、データレイクハウスから得たビジュアル化されたデータを元に、戦略的な意思決定を行います。
- IT部門は、データレイクハウスを活用して、データのセキュリティやアクセス権管理を一元化し、効率的な運用を実現します。
## 関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
- [データレイク](/data-lake/)
- [データウェアハウス](/data-warehouse/)
- [ビッグデータ](/big-data/)
- [データマイニング](/data-mining/)
- [ETL](/etl/)
## まとめ
- データレイクハウスは、データレイクとデータウェアハウスの特性を統合した新しいデータ管理アーキテクチャである。
- 膨大なデータを効率的に扱うことで、企業の迅速な意思決定を促進する。
- 様々な業務シーンでデータ分析や機械学習に活用される。
## 現場メモ
データレイクハウスの導入には、既存のデータ管理システムとの統合が課題になることが多いです。特に、データの移行やフォーマットの変更が必要になる場合、時間とリソースがかかることがあります。また、全社的にデータの活用方法を見直すことが求められるため、関係者間での調整が重要になります。データレイクハウス
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