おすすめのデータレイクツール：バイヤーズガイド

データレイクは、膨大な量の生の非構造化データを保持できる主要なストレージレポジトリであり、構造化されたファイルでデータを管理するデータウェアハウスとは異なります。

以下に、データレイクツールに関するポイントを５つ挙げましょう：

データウェアハウスは非構造化データを処理できず、維持費がかかり、そもそも柔軟性に欠ける。
データレイクの開発は、こうしたウェアハウスの限界に対処するものだった。
データウェアハウスには構造化されたデータが必要だが、データレイクは文書、画像、動画、音声ファイルなど、形式に関係なくデータを保存し、処理することができる。
データレイクは、生データ（または非構造化データ）、半構造化データ、構造化データを保存することができ、それによって機械学習やアナリティクスにおけるさまざまなユースケースに対応できる。
データレイクツールを使えば、データの状態に関係なく、多くのユースケースでデータを活用でき、企業はデータを全て同じレポジトリに統合して保存できる。

データウェアハウスは階層構造を採用していますが、データレイクのアーキテクチャはフラットです。また、データウェアハウスは階層構造内のデータを種類別に格納しますが、データレイクのオブジェクトストレージ（「オブジェクト」を最小単位とするストレージ方式）は各データにメタデータタグと一意のIDを割り当てるため、データレイク内のどこからでもデータを取り出すことができます。そして、オブジェクトストレージはオープンフォーマットが使われているため、データレイクツールを使うことで、複数の異種アプリケーションからデータに経済的にアクセスしてそれを使うことができます。

今日の企業では、高度なデータ分析アプリケーション、AI（人工知能）、ML（機械学習）が利用されていますが、データウェアハウスだけに頼っていたのでは、このすべてを扱うのは大変です。

データレイクツールの重要性

データレイクはさまざまな理由からデータ管理の重要な側面であり、最も重要なのは、データレイクがビジネス内で作成や生成されるデータを全てまとめてくれる点です。そこでスナップショットを見るだけでなく、一元化された柔軟で完全なデータのおかげで、その形式に関係なく全体像を把握することができます。

データレイクは次のような企業にとって極めて重要なものになります：

シンプルなデータ管理を重視している。
データの保存と処理に柔軟なアプローチが必要である。
大規模なデータセットのリアルタイム分析を高く評価している。
データウェアハウスのボトルネックとデータサイロを経験している。
選択した方法で異種データへのアクセスが必要なデータチームと非技術系の従業員を抱えている。
構造化された基幹業務データセットと、新しいソースから流入する非構造化タイプのデータを保存および管理が必要である。

データレイクで、今日の組織は、部門を１つ２つ覗き見るだけでなく、全社での実際の最新のインサイトを提供する総合的なデータを活用しています。そして、構造化データ、半構造化データ、非構造化データの取り込みや、その他の利点も含め、データレイクを今日のデータチームにとって完璧なデータストレージにしているはこの機能なのです。

データレイクツールについて

データレイクツールとは、データレイクへのアクセスや作成を提供する様々なプラットフォームやプロバイダーのことであり、今日の技術スタックに含まれる多くのツールと同様に、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドのデータレイクを選ぶことができます。データレイクツールをきちんと理解するために、「データレイクアーキテクチャ」とも呼ばれるその内容をこれから見てみましょう。

データレイクアーキテクチャはフラットです。映画「マトリックス」でモーフィアスとネオがふかふかの椅子に座っているような、広々とした「白い空間」を思い浮かべてください。

データレイクアーキテクチャは、組織が企業データに必要な「部屋」や「ゾーン」を選択するまでは、このようにフラットで空っぽなものですが、その「部屋」やゾーンというのはデータレイクそのものには当てはまらないということに注意が必要です。

データレイクの「ゾーン」とは、データレイクに接続するプラットフォームやツールのことであり、ゾーンがアーキテクチャーのフレームワークのどこに位置するかは、ゾーンタイプによって変わってきます。

これは決して網羅的なリストではありませんし、以下のゾーンが全てデータレイクに含まれる必要もありませんが、データレイクはこの基本的なゾーンと接続することができます：

ランディング：アプリ、ソフトウェア、その他のプログラムから来る非構造化データはここに降り立つ。
インジェスト：このゾーンは、データが元の形で保存される場所である。
ステージング／プロセシング：ステージングとプロセシングのゾーンにあるデータは、（必要であれば）変換され、適用可能な用途のために濃縮される。
データの洗い出し：データがステージング／処理ゾーンを出た後に存在するゾーン。
消費：ダッシュボード、コンシューマー、ユーザーアクセスを考える。これは、（ユーザーのアクセス権限に依存する）アクセス可能なデータが使用、分析、その他のタスクのために利用可できるユーザー向けのゾーンである。
探索：このゾーンでは、機械学習アナリストやデータアナリスト、データサイエンティストなどが、データとそのユースケースについてより深く学ぶために、データで「遊ぶ」ことができる。
データガバナンス：ガバナンスゾーンは、データ品質の維持、データ監査の監督、メタデータの管理を行い、ビジネスを展開する地域のさまざまなデータ取り扱い法とデータプライバシー規制を確実に遵守できるようにする。

でも、データレイクとデータレイクツールはどのように進化したのでしょうか？

データウェアハウスは、「データウェアハウスの父」と呼ばれるウィリアム・インモン氏が１９９０年に初めて提唱した言葉です。対するデータレイクは、今日企業が使用しているソフトウェアプログラム、機器、ツールの一部に比べれば、まだ誕生したばかりですが、テクノロジーも子供と同じで、成長はあっという間です。

データレイクとデータレイクツールが短期間に遂げた進化のほんの一部を以下で見てみましょう：

当時：「データレイク」という用語は２０１１年に作られたと考えられているが、この概念が広く採用され始めたのは２０１５年頃までである。また、企業は主に Hadoop 上にデータレイクを構築していた。
- 現在：企業は Hadoop から離れ、より高いリレーショナル性能、柔軟性の向上、監視の軽減を求めて、ハイブリッドや完全クラウドベースのウェアハウスなど、他のプラットフォームやデータストレージの種類を選ぼうとしている。
当時：データレイクは、アルゴリズムを見るデータサイエンティストやデータアナリストなど、データチームの特定のメンバーだけのものだった。
- 現在：レポート作成や探索など、より多くのユースケースや、データチーム担当者のレベルほどの技術知識がない可能性があるより多くのユーザーに対応するには、データレイクをよりユーザーにとって使いやすいものにする必要がある。
当時：データレイクは、運用上の要件だけのものと考えられていた。
- 現在：データレイクは分析ワークロードのキャパシティとして受け入れられ、データレイクツールやハイブリッド環境またはクラウド環境に基づくデータレイクの開発につながっている。

このようなデータレイクの進化により、ユーザーサポートが改善され、ユースケースの開発が実現され、柔軟性が上がったり、データキュレーションの方法がより洗練されたプラクティスと一致したりするようになりました。

適切なデータレイクツールの選び方

組織のデータ管理ソリューションを決めるのは、直面する課題と匹敵するくらい、その組織独特の経験であり、自社のビジネスに適したデータレイクツールを選択するかどうかは、それをどのように使う予定なのか、そこから何を得たいのか、さらには業種など、さまざまな要因によって決まります。

とはいえ、全組織に共通して当てはまるアドバイスも以下のようにあります：

予算のをきちんと見る

データレイクツールは通常、初期購入に加えて継続的なコストがかかります。例えば、データレイクツールは大抵がサブスクリプションベースであり、料金体系は使用状況に応じて大体変動しますが、事前に以下のような大まかな予測を立てておくことが重要です：

データ量
データストレージ
必要な機能
必要な統合

そして、データレイクツールのセットアップにかかる費用の追加が必要です。例えば、そのプラットフォームのツールの使い方を習得するのにトレーニングが必要でその費用がかかる場合、その費用が１人あたりなのか、１クラスあたりなのかなどを確認しましょう。

プラットフォームのセキュリティを確認する

データレイクのプロバイダーは、業界全体のサイバーセキュリティ要件や最新の脅威をすでに熟知しているはずです。なので、適切なデータレイクのプロバイダーを探す際には、以下を聞いてみましょう：

データ暗号化機能
ユーザーアクセス制御
リスクの監視および軽減

ショートリストの対応データ形式を確認する

データレイクはその性質上、多種多様なデータ形式に対応するように構築されていますが、複数の要因に応じて、さまざまなフォーマットが別々の反応を示し、それがデータレイクの機能に影響を与える可能性があります。

なので、選択したプロバイダーが、以下のような一般的なフォーマットに対応していることを確認しましょう：

CSV
Parquet
JSON

データレイクは、この３つのフォーマットのいずれかに最適化されていることが多いです。

現在のデータ管理ソリューションとの互換性を確保する

データレイクは、データ分析ソリューション、データ処理ツール、ML プラットフォームなどのツールを含む、より大規模なデータ管理アーキテクチャの一部に過ぎません。データチームは現在のセットアップに慣れていますが、チームのメンバーによってデータへのアクセスやデータ利用の理由は異なるため、新しいプログラムやプラットフォームはチームの各役割を考慮する必要があります。

なので、データレイクのプロバイダーを決める前に、他のプログラムを置き換える必要がないことを確認しましょう。そうすることで、チームの移行がしやすくなり、選択したソリューションが既存のアーキテクチャとうまく統合できることを確認できます。

データレイクツールの効果的な導入

個人や企業の成長の機会を提供しながら組織の通常のやり方をアップデートするのは、課題がないわけではありません。

データレイクの導入を成功させるには、小規模なものから始めましょう。パイロットプロジェクトから始めてその機能を試してみて、より広く展開する前に経験を積みましょう。つまり、最も価値のあるユースケースに最も重点を置くということです。

また、全チームメイトがデータレイクの情報を見つけて、その情報を理解して信頼できるように、最初からポリシーとプロセスを文書化しておきましょう。

役割ベースのアクセスも重要な対策です。これで特定のデータにアクセスする必要のある個人だけがアクセスできるようになりますからね。アクセス制御、アクセス監査、データ暗号化のセキュリティ対策も軽んじてはいけません。

データレイクを採用した後は、統合のベストプラクティスについても考慮する必要があります。以下に例を挙げましょう：

ソースツールからレイクにデータを移動するための再利用可能なパイプラインとCLI（コマンドラインインターフェース）を構築し、できることは何でも自動化する。
発見を促進するメタデータで、取り込んだデータのタグ付け、分類、カタログ化をする。
柔軟性を保ちながら構造を提供するスキーマとシリアライゼーションのフォーマットを使う。
スキーマ進化のための後方互換性ガイドラインを実装する。
品質を確保するために受信データの検証およびクレンジングをする。

データレイクを採用する際に生じる最もよくある課題には、以下のようなものがあります：

非構造化データとの格闘とガバナンスの欠如は、「データ沼」につながる可能性がある。
多様なデータソースと互換性のないフォーマット、インターフェース、セマンティクスを統合する。
分析ワークロードと運用ワークロードの両方を単一のプラットフォームで対応し難い。
データレイクのアーキテクチャとの単純な接続性や互換性に欠けるレガシー（旧式）分析ツール。

ただ、成功例もあります！例えば、２００８年、ストリーミング配信の巨大勢力である Netflix は、データベースの破損により大きな混乱に見舞われていましたが、データ管理の必要性を業界のライバルである Amazon に訴え、AWS（アマゾン・ウェブ・サービス）によるクラウドベースのデータ管理に移行しました。

データレイクツールの未来

テクノロジーは光のようなスピードで進化しており、ビジネスに携わるということは、次のような新たなトレンドやテクノロジーと歩調を合わせるということになります：

ガバナンスの合理化。ML（機械学習）を用いた自動化とメタデータ管理によるデータの分類とパイプラインの構築。
膨大なデータセットへの対応。AWS Redshift Spectrum や Azure Synapse Analytics のような分析に最適化されたクラウドネイティブストレージ。
より総合的な視点。データレイク、ウェアハウス、その他のソースを場所を超えてシームレスに統合するデータファブリックプラットフォーム。
セルフサービスの向上。セルフサービスの向上のために、アナリティクスとデータサイエンスのツールキットを直接レイクハウスに組み込む。
インメモリ処理。大規模なストリーミングデータのリアルタイム分析の実現にインメモリ処理でレイクを拡張する。
より詳細なインサイト。データパイプラインを管理し、相互依存関係をマッピングするためのデータオブザーバビリティ、系統追跡、影響分析プラットフォーム。

Integrate.io で複数ソースのデータをデータレイクに統合しよう

データレイクツールは、複数のソースからデータをデータレイクに取り込むことができますが、必ずしも一筋縄ではいきません。さまざまなデータ形式やお粗末なデータ品質を操作するのは大変な場合があり、スケーラビリティが問題になる場合もあります。

だからこそ、ETL（抽出、変換、格納）に体系的なアプローチを取り、ベストなデータレイクツールのみを使うことが重要なのです。

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Q&A

Q. データレイクとデータウェアハウスの主な違いは何ですか？

A. データウェアハウスがクエリやレポーティングに最適化された構造化された分析済みデータのみを保存できるのに対し、データレイクは非構造化、半構造化、構造化データをそのままの形式で保存できます。また、データレイクにはスキーマ要件がなく、多くのソースから大規模にデータを取り込むことができ、データウェアハウスには、BI ツールで使うデータのスキーマ要件があります。

Q. データレイクツールはビッグデータ分析にどのように対応していますか？

A. データレイクツールは、大量かつ多様なデータを扱うためのスケーラブルなストレージと分散コンピューティング機能を提供し、リアルタイムおよびバッチ分析の実行に対応しています。

Q. データレイクツールは既存の BI ツールと統合できますか？

A. データレイクのオプションの多くには、Tableau、Power BI、Looker などの BI ツールとの標準的な統合や接続性があります。例えば、BIツールからデータレイクに直接SQL クエリを送信でき、このクエリで BI ツールにデータを取り込んで、可視化やレポートに追加することができます。

また、データレイクは、BI ツールがビジネスインサイトを提供し続けるのに必要な構造化データを供給します。

Q. データレイクツールを使用する際のセキュリティ上の注意点は何ですか？

A. きめ細かいロールベースのアクセス制御、暗号化、データマスキング、監査は、ガバナンスにとって極めて重要であり、大抵のデータレイクのプラットフォームには、Ranger、Sentry、AAA システムとの統合などのセキュリティ機能があります。

Q.データレイクツールはどのようにリアルタイムデータ処理を促進するのでしょうか？

A. これは「リアルタイム処理」とも呼ばれ、情報がシステムに入力されるとすぐに処理および分析されます。そしてこれは、時間に敏感なインサイトを得る場合や、イベントに即座に対応する場合に非常に役立ちます。

データレイクツールは、即時のデータ分析のために設計された特別なストリーミング分析エンジンとインメモリーのキャッシング技術を備えており、遅延やタイムラグなしに入力データを常時処理することができます。そしてその結果として、モニタリング・ダッシュボード、API 経由のアプリケーション、またはカスタム・ルールに即座に反映されます。

Q. 小規模チームに適した費用対効果の高いデータレイクツールはありますか？

A. はい、Amazon S3 のようなオブジェクトストア上のクラウドネイティブなデータレイクは、従量課金制を採用しており、クラウドインフラ上の Apache Hudi のようなオープンソースの技術は、重いライセンスコストをかけずにデータレイク機能を提供できます。そしてこれらはオンデマンドで拡張できます。

Q. データレイクツールの選定において、ユーザーサポートとコミュニティはどのくらい重要ですか？

A. 極めて重要です。活発なコミュニティは、データ管理業界の経験と成熟度が注目点であり、よくある問題に対する文書化されたソリューションが利用できるということになります。専門的なサポートは、企業展開において SLA（サービス品質保証）を満たすために重要でしょうし、強力なカスタマーサービスとサポート、そして知識豊富なユーザーコミュニティを利用することで、Time-to-Value を短縮することができます。

Q. データレイクへのデータ移行のベストプラクティスとは何ですか？

A. データレイクへのデータ移行のベストプラクティスとしては、事前に計画を立てること、強力な ETL ツールやプラットフォームを組み込むこと、進めながらデータをクリーンアップすること、分析ツール、ダッシュボード、アプリが全て適切に動作していることを確認すること、機密情報が適切なアクセス制御を受け、暗号化されていることを確認することなどが挙げられます。

データレイク

おすすめのデータレイクツール：バイヤーズガイド

データレイクツールの重要性

目次：

データレイクツールについて

おすすめのデータレイクツール５選

１．Amazon S3 (Simple Storage Service)

２．Azure Blob Storage

３．Google Cloud Storage

４．Snowflake

５．Databricks