データレイクとは

データレイクと分析プラットフォームを構築する企業は、いくつかの主な機能について検討する必要があります。以下のような機能があります。

データの移動

データレイクでは、リアルタイムで送信されるデータをいくらでもインポートできます。データは複数の情報源から収集され、元の形式のままデータレイクに移動されます。このプロセスによりデータを任意のサイズにスケールできるようになり、データ構造、スキーマ、変換を定義する時間を節約できます。

データのセキュアな保存とカタログ化

データレイクでは、リレーショナルデータ (運用データベース、および基幹業務アプリケーションからのデータ) と非リレーショナルデータ (モバイルアプリケーション、IoT デバイス、ソーシャルメディア) を保存することができます。また、データのクローリング、カタログ化、インデックス作成によって、どのデータがデータレイクに保存されているかを把握する機能も提供します。さらに、データアセットを保護するためにデータはセキュアである必要があります。

分析

データレイクでは、データサイエンティスト、データデベロッパー、ビジネスアナリストなど、企業内のさまざまな職務を担当するユーザーが、任意の分析ツールやフレームワークを使ってデータにアクセスできます。これには、Apache Hadoop、Presto、および Apache Spark などのオープンソースフレームワークと、データウェアハウスベンダーおよびビジネスインテリジェンスベンダーからの商用製品が含まれます。データレイクでは、データを別の分析システムに移動させる必要なく分析を実行することができます。

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機械学習

データレイクを使用する企業では、履歴データのレポートを作成することや、結果予測モデルを構築する際に機械学習を実施することなどにより、さまざまなタイプのインサイトを生成し、最適な結果を得るための所定のアクションとして幅広い選択肢を提示することができます。

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これまでよりも多くの情報源から、より多くのデータをこれまでよりも短い時間で活用できる機能、ならびにユーザーがさまざまな方法でデータのコラボレーションと分析を行うことができる機能により、的確な意思決定を迅速に行えるようになります。データレイクでは、以下のような分野で付加価値が発生します。

お客様とのやり取りの改善

データレイクは、顧客データを、ソーシャルメディア分析を伴う CRM プラットフォーム、購入履歴を含むマーケティングプラットフォーム、およびインシデントチケットからの顧客データを組み合わせることができ、最も利益の高い顧客コホート、顧客離れの原因、およびロイヤルティを向上させるプロモーションまたは特典を理解する力をビジネスに提供します。

研究開発のイノベーションにおける選択肢の増加

データレイクは、研究開発チームが仮説を検証して仮定を修正し、結果を見積もるうえで役立ちます。例えば、製品設計で高速化のために最適な素材を選択すること、遺伝子研究によって効果的な医薬品を開発すること、どのような属性を設定すると顧客が購買意欲を示すかを把握することができます。

業務効率の向上

IoT によって、製造などのプロセスでデータを収集するさまざまな方法が登場しています。このような方法では、インターネットに接続されたデバイスからデータをリアルタイムで取得できます。データレイクでは、機械が生成した IoT データの保存と分析が簡単になり、運用コストが削減されると同時に品質が向上します。

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データレイクはクラウド内でデプロイするために理想的なワークロードです。クラウドには、パフォーマンス、スケーラビリティ、信頼性、可用性、多様な分析エンジン、圧倒的なスケールメリットといった利点があるためです。ESG 社の調査では、回答者の 39% がクラウドを分析の主なデプロイ先として検討しており、41% がデータウェアハウスのデプロイ先、43% が Spark のデプロイ先として検討していることがわかりました。クラウドがデータレイクに有効だとお客様が考えている主な理由は、優れたセキュリティ、デプロイ時間の短さ、高い可用性、機能の頻繁なアップデート、高い伸縮性、利用可能地域の広さ、実際の使用量に応じたコストです。