適切に構造化されたデータレイク アーキテクチャの重要性は、どれだけ強調してもしすぎることはありません。 企業が増え続けるデータの流入に対処するにつれて、強固かつスケーラブルで効率的なデータ ストレージ ソリューションの必要性が非常に重要になっています。そこで、企業がデータを保存、アクセス、分析、計算する方法に革命をもたらす概念である「データレイク アーキテクチャ のデザイン」について見てみましょう。
［重要なポイント］
データ レイク アーキテクチャのデザインを深掘りして、以下を見てみましょう：
- 最新のデータ レイクのデザインとデータ アーキテクチャの本質
- 適切にデザインされたデータレイクの変革的な利点
- 回復力のあるデータ レイクを構築するための主要なコンポーネントとベスト プラクティス
- データ レイク、クラウド データ レイク、従来のデータベースの明確な対照
- 自動化とコード不要のデータ パイプライン プラットフォームが、企業に最先端のデータ レイク ソリューションを提供する方法
データ レイク アーキテクチャとデータ構造について
データレイク、特に AWS （Amazon Web Service） 上のようなクラウド データレイクの作成は、企業が大量の情報を保存や処理および分析する方法に革命をもたらしました。 構造化データを必要とする従来のデータベースとは異なり、データ レイクは、構造化データセットから非構造化の SNS の会話や半構造化ファイルに至るまで、さまざまな種類のデータを保存できる動的リザーバーであり、 この多用途性は、その独自のアーキテクチャとデータ構造によって支えられています。
データ レイクのアーキテクチャは多面的です。 ストレージ層は基盤であり、多くの場合、スケーラビリティとコスト効率を高めるために AWS などのオブジェクト ストレージ ソリューションを活用します。 次に、処理層が機能し、データ統合ツールを使って生データをより使いやすい形式に変換します。そして分析層はさまざまなプラットフォームと統合して詳細なデータ分析を実現し、消費層はビジネスユーザーがダッシュボードや視覚化ソリューションを通じてインサイトに簡単にアクセスできるのを保証します。
データ レイクの極めて重要な側面は、スキーマオンリード（schema-on-read）のアプローチです。 データ レイクは、データの取り込み時にデータを所定の構造に限定するのではなく、柔軟なファイル システムに生の形式で保存し、アクセスされた場合にのみスキーマに適合し、それが比類のない柔軟性と適応性の提供になります。 この強固なセキュリティ プロトコルとメタデータの戦略的使用を組み合わせてユーザーをガイドするアプローチにより、データレイクは、意思決定にデータの可能性を最大限に活用することを目指す企業にとって不可欠なツールとして位置付けられます。
データレイクのデザインの利点
データ管理では、データ レイクの台頭により、企業がデータ タイプを保存、アクセス、分析する方法が変化しており、 DX（デジタル変革）が業界全体に広がり続けるにつれ、適切に構造化されたデータ レイク アーキテクチャのデザインの重要性がますます明らかになってきています。では、このようなデザインを採用すると、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか? そこで、綿密にデザインされたデータレイクがもたらす利点を詳しく見てみましょう。
一元化されたデータストレージ
今日企業が直面している最も重要な課題の 1 つは、データのサイロ化です。 ローカル サーバー上のスプレッドシートからクラウドベースの CRM（顧客関係管理）システムに至るまで、データはあらゆる場所に存在していますが、データ レイクはこのデータを一元管理し、ソース形式やネイティブ形式に関係なく、ビジネス データ全てに単一のレポジトリを提供します。
利点：一元化によりデータ管理がシンプルになり、ストレージ コストが削減され、さまざまな部門やシステムからのデータが相互に「通信」できるようになり、それによって全体的なインサイトへの道が開かれる。
比類のない柔軟性
従来のデータベースでは、多くの場合、データを事前確定されたスキーマに適合させる必要があり、それは制限が厳しい場合があります。 一方、データレイクにはスキーマがなく、データベースなどの構造化データと、メール、ビデオ、SNS のファイルなどの非構造化データを保存できます。
利点: この柔軟性により、企業は将来の潜在的なユースケースを心配することなく、現在あらゆるデータを確実に保存でき、データレイクは、ビジネス ニーズの進化に応じて新しいデータ タイプに簡単に対応できる。
最高のスケーラビリティ
適切にデザインされたデータ レイク アーキテクチャによりスケーラビリティが確保され、企業はパフォーマンスを下げることなくペタバイト規模のデータを保存できるようになります。
利点: ビジネスが成長するにつれて、データのニーズも増大するが、データ レイクを使うと、スケーラビリティが問題になることがなくなり、企業は大量のデータ ワークロードを管理するのではなく、データから価値を引き出すことに集中できるようになる。
高度な分析と BI（ビジネス インテリジェンス）
データ レイクは、ビッグ データ分析とBI（ビジネス インテリジェンス）のために構築されており、そのデザインによって、データを移動することなく、保存されたデータに対して高度な分析ツールと機械学習アルゴリズムを直接利用できるようになっています。
利点: それによって、予測分析、顧客行動分析、AI （人工知能）主導のインサイトへの扉が開かれ、企業が常に時代の先を行き、リアルタイムでデータ主導の意思決定を行えるようになる。
リアルタイムのデータ処理
今日の常時稼働のビジネス環境では、リアルタイムのインサイトで状況がガラリと変わる可能性があります。 データ レイクはリアルタイムのデータ処理に対応し、それによって企業はデータを受信したときに分析できるようになります。
利点: リアルタイムの株式市場データであっても、ライブの SNS のセンチメント分析であっても、企業は即座に反応し、それによって機会の活用や、課題の軽減が実現する。
費用対効果の高いデータ管理
大量のデータを保存すると、特にボリュームが大きい場合、コストが高くなる可能性がありますが、データレイク、特に AWS などのクラウド ソリューションに基づくデータレイクには、大量のデータを保存するためのコスト効率の高い方法があります。 それは多くの場合、従量課金制モデルで運用されており、企業は使用したストレージに対してのみ確実に料金を支払うようになっています。
利点: ストレージ コストの削減をより価値重視の取り組みに振り向けることができ、データ投資に対するより高い ROI （投資利益率）を確保できる。
データ品質とガバナンスの強化
適切にデザインされたデータ レイクには、データ クレンジング、品質チェック、データガバナンスのためのツールが内蔵されており、これによって、レイク内のデータは常に高品質であり、すぐに分析できることが保証されます。
利点: 高品質のデータは正確なインサイトにつながり、企業は 強固なガバナンス プロトコルによって、規制へのコンプライアンスを確保し、それによってデータの信頼性がさらに上がる。
適切にデザインされたデータ レイク アーキテクチャの利点は多岐にわたり、一元化されたストレージと比類のない柔軟性から、コスト削減と高度な分析機能に至るまで、データ レイクは企業がデータを表示および処理する方法を一変させます。 データが指数関数的な速度で増加し続ける中、強固なデータレイク アーキテクチャのデザインへの投資は、単なる技術的な決定ではなく、戦略的なビジネスの動きなのです。
安全なデータレイクの構築
データ レイクは、膨大な量の構造化データと非構造化データを保存する貴重な資産となっていますが、その価値が非常に大きいため、サイバー脅威の主な標的にもなります。 なのでデータ レイクの強固なセキュリティを確保するには、次のような多層アプローチが必要です：
- ネットワーク セキュリティ：監視、生体認証制御、ファイアウォール、侵入検知システムを使って、インフラストラクチャとネットワークを不正アクセスから保護する。
- データ暗号化：高度なプロトコルを使って保存中および転送中のデータを暗号化し、侵害された場合でも確実にデータにアクセスできないようにする。
- アクセスコントロール： ロールベースのアクセス制御 （RBAC）を実装して、ユーザーが自分のロールに関連するデータのみにアクセスできるようにして機密情報を保護する。
- データのマスキングとトークン化：機密データを架空のデータまたはトークン化されたデータに置き換え、セキュリティを強化しながらユーティリティを維持する。
- 監査と監視：セキュリティの遵守を定期的にチェックし、ツールを使って異常や不正アクセスの試みを検出する。
- バックアップとリカバリ：侵害が発生した場合にデータをリカバリする戦略を立て、データ損失とダウンタイムを最小限に抑える。
- 継続的な更新：セキュリティ プロトコルを更新し、新しい手法を採用することで、進化するサイバー脅威の先を行く。
- トレーニング：セキュリティのベストプラクティスについてユーザーを教育し、人的エラーを減らし、迅速な侵害への対応を保証する。
安全なデータレイクには、総合的で進化し続けるアプローチが必要であり、それによって技術的対策とユーザー教育のバランスがとれ、データへのアクセスと保護が確保されるのです。
データレイク と 従来のデータベース と クラウドのデータレイク
データ管理、データ レイク、従来のデータベース、データ ウェアハウスには、それぞれ以下のような独自の利点があります：
- データ レイク：構造化データと非構造化データを生の形式で保存する柔軟なリザーバー。 スケーラブルで適応性があり、多様なデータタイプに最適である一方、分析には強固な処理が必要。
- 従来のデータベース：SQL などの構造化システムは、数十年にわたってビジネスの中心となってきており、それはトランザクション処理用に最適化されているが、膨大で多様なデータを処理する場合は俊敏性が下がる可能性がある。
- データ ウェアハウス：分析用にデザインされた大規模なストレージの設備であり、さまざまなソースからの構造化データを効率的に処理し、複雑なクエリとレポート用に最適化されている。
データ レイクには比類のない柔軟性があり、従来のデータベースはトランザクション処理に優れており、データ ウェアハウスは分析の強力な手段になりますが、 どれを選ぶかは、特定のビジネス ニーズと問題のデータの性質によって違ってきます。
オススメ記事：データレイクとデータウェアハウス：7 Key Differences
データレイクデザインのベストプラクティス
ビッグデータを扱う際のデータレイクの重要性は劇的に増えました。 企業が扱うデータ量が増え続ける中、多様なデータの種類を保存できる集中レポジトリの魅力は否定できません。 ただ、データ レイクの成功はそのデザインにかかっています。データレイクのデザインが不十分だと、すぐにデータスワンプ、つまり混沌とした管理不能な混乱に陥る可能性があります。なので、データ レイクが価値ある資産であり続けるには、そのデザインと実装におけるベスト プラクティスに従うことが重要です。 そこで、効果的なデータ レイク アーキテクチャデザインを支える主要な戦略を以下で見ていきましょう。
１．明確な目標を定める
専門的な内容に入る前に、明確なビジョンを持つことが不可欠です。 なぜデータレイクを構築するのか? どのようなビジネス上の問題に対処できるのか? リアルタイム分析の強化、機械学習イニシアチブの推進、データ統合の効率化など、明確に定められた目標を持つことがデザインプロセスの指針となります。
２．データ品質を優先する
データレイクの価値は、それが保有するデータに応じてのみ価値があります。 なのでデータ品質の確保が最優先事項であり、それには以下が含まれます：
- データ クレンジング：定期的に重複を削除し、不正確さを修正し、欠損値を埋める。
- データ検証：検証ルールを実装して、受信データが事前確定された品質基準を満たしていることを確認する。
- メタデータ管理：メタデータを使ってコンテキストを提供すると、データの取得が効率的かつユーザーにとってやりやすくなる。
３．強固なセキュリティ対策を実施
セキュリティは後から考えるものではなく、基礎的なものです。 データの機密性を考慮すると、多層セキュリティ プロトコルの実装は交渉の余地がありませんが、それには以下が含まれます：
- データ暗号化：保存中と転送中の両方。
- アクセスコントロール：ユーザーの役割と権限を定め、ユーザーが自分の役割に関連するデータのみにアクセスできるようにする。
- 監査証跡：全データアクセスと変更のログを維持することで、透明性と説明責任を提供する。
４．スケーラビリティを考慮した最適化
データ量は必然的に増大していくので、シームレスに拡張できるデータ レイクをデザインすることが重要です。 Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud などのクラウドベースのソリューションを活用すると、多額のインフラ投資をせずに必要なスケーラビリティを実現できます。
５．相互運用性の促進
データ レイクは、従来のデータベース、データ ウェアハウス、BI ツールなど、他のシステムと共存することがよくあります。 標準化されたデータ形式と API を通じて相互運用性を確保することで、データ レイクのユーティリティが強化され、それによってシステム全体でのシームレスなデータ フローが実現します。
６．多層ストレージ戦略を採用する
すべてのデータが平等にアクセスされるわけではありません。なので頻繁にアクセスされるデータを高性能ストレージに保存し、アクセス頻度の低いデータをアーカイブする多層ストレージ戦略を導入すると、パフォーマンスが最適化され、コストを削減できます。
７．監視と維持
データ レイクは、一度設定すれば後は放っておくいうソリューションではなく、 定期的な監視、メンテナンス、最適化が不可欠であり、それには以下が含まれます。
- パフォーマンスのモニタリング：クエリのパフォーマンスを定期的にチェックし、必要に応じて最適化する。
- データ プルーニング：古いデータまたは冗長なデータを定期的に削除する。
- プロトコルの更新：ビジネス ニーズが進化するにつれて、データレイクも進化が必要であることから、 ビジネス目標に合わせてスキーマ、ワークフロー、ツールを定期的に更新する。
８．連携の促進
データ レイクは、データ サイエンティストからビジネス アナリストに至るまで、多様なユーザーグループにサービスを提供することから、共有ワークスペースと共同作業ツールを通じて連携を促進すると、データ レイクから最大限の価値が得られます。
適切にデザインされたデータレイクは、現代のデータ環境における強力なツールですが、その有効性はそのデザインにかかっています。そこで企業は、ベストプラクティスに従うことで、データレイクのナビゲート性と安全性を維持し、ビジネス目標と整合性を保つことができます。 また、データの量と多様性が増大し続けるにつれて、強固なデータ レイクアーキテクチャのデザインの重要性はますます高まり、データレイクはデータ主導型の ビジネスにおいて不可欠な資産として位置づけられます。
オススメ記事：データレイクをビジネスで価値のあるものにするには？
BI（ビジネス インテリジェンス）によるデータ レイクの強化
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コード不要のデータ パイプライン プラットフォームでデータ戦略を強化しよう
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