データウェアハウスとデータレイク

日々の業務を回す データベース とは別に、分析や意思決定のためにデータを集約しておく 大きな置き場があります。代表が、データウェアハウスとデータレイクです。

• データウェアハウス … 分析しやすいように 整えて（加工・集計して）ためた 倉庫。形が決まっていて、集計やレポート作成が速い。
• データレイク … 加工前の 生データを、そのまま大量にためておく 場所。画像・ログ・文章など、形が定まらないデータも受け入れる。

flowchart LR
  SRC["いろいろな元データ"] --> LAKE["データレイク<br/>生のまま貯める"]
  LAKE --> DWH["データウェアハウス<br/>整えて貯める"]
  DWH --> BI["分析・レポート・AI"]

「整えてから貯める（ウェアハウス）」か、「貯めてから必要に応じて整える（レイク）」か、が大きな違いです。近年は両者の利点を合わせた「レイクハウス」という考え方も広がっています。こうして集めたデータは、経営判断や 機械学習 の学習データとして活用されます。