DWH(データウェアハウス)とデータレイクの違いって?
データマネジメント/アナリティクス業界では、すべての企業が理解しておくべき多くの用語が飛び交っています。これらの用語の多くは、簡単に混同してしまいます。今回のテーマであるデータウェアハウスとデータレイクのケースがそれに当たります。2つの最も重要な違いは何か、そしてビジネスにおいてどういった形で最も効果的に使用することができるでしょうか? Table of Contents 1. データウェアハウスとデータレイク 2. 人気のデータレイク 3. 人気のデータウェアハウス データウェアハウスとデータレイク データウェアハウス は、企業が構造化され統合済みのデータを保存するリポジトリです。ここで保存されたデータは、重要なビジネス上の意思決定をサポートするためのBI(ビジネスインテリジェンス)に使用されます。データレイクもデータリポジトリですが、データレイクは構造化されたデータと非構造化されたデータの両方の形で様々なソースからのデータを保存するのに使用されます。 多くの人は、データレイクとデータウェアハウスは同じものだと誤解しています。確かに2つには以下のようにいくつかの共通点があります。 データを保存するためのリポジトリ クラウド型またはオンプレミス型 驚異的なデータ処理能力 しかし、それ以外の多くの部分には大きな違いがあります。 注)Data Lake(左) Warehouse(右) スキーマ・オン・リード vs. スキーマ・オン・ライト すべてのデータタイプ vs. 構造化データ 分離されたストレージとコンピューティング vs. 密接に組み合わされたストレージとコンピューティング 汎用的なデータ vs. すぐに活用できるデータ データ保持時間が長い vs. データレイクとデータウェアハウスの違いとは. 短い ELT vs. ETL 変更やスケールの変更が容易 vs. 困難 1.
もちろん、利用用途が明確になっているのであれば、データウェアハウス(DWH)を構築するのがベストです。 データレイクを活用するにはクラウドを利用しましょう データレイクは先述の通り、容量が大容量になる場合があります。場合によってはペタバイト級の容量が必要になる場合があります。ペタバイト級のデータを保存する場合、高性能なストレージ製品が数台~数十台必要になります。加えて、データ分析用のコンピュータも用意する必要があります。このように、データレイクを一から構築するには、多大なコストがかかってしまいます。 従って、AWSやGoogle Cloudのようなパブリッククラウドのサービスを利用してみましょう。先述のように、AWSのS3やGoogle CloudのCloud Storageを利用すれば、大容量のデータレイクがすぐに構築できます。また、 Google CloudのBigQuery を利用すれば、構造化データのみになりますが、データの保存のほかに、高速な分析も可能になります。 他の企業との競争力を維持するためにも、クラウドサービスを利用し、データの利活用を積極的に行ってみてはいかがでしょうか? 弊社トップゲートでは、 Google Cloud 、または Google Workspace(旧G Suite) 導入をご検討をされているお客様へ「Google Meet で無料個別相談会」を実施いたします。導入前に懸念点を解決したい方、そもそも導入した方がいいのかをお聞きしたい方はお気軽にお申し込みください! トップゲート経由でGoogle Cloudをご契約いただけるとGoogle Cloudの利用料金はずっと3%オフとお得になります! お申込みはこちら データ活用にご興味がある方におすすめの記事をご紹介! 最後までご覧いただきありがとうございます。以下では、データ分析に関する記事をピックアップしております。データ分析基盤やGoogle CloudのBigQueryに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。 データ分析基盤間の違いを理解したい方にオススメの記事 データ分析の歴史から紐解く!データウェアハウスとデータマートの違いを徹底解説 データ分析基盤の一つであるデータマート概要と設計ポイントをご紹介! データウェアハウスとデータレイクは何が違うのか？. データウェアハウス(DWH)とは?メリットや活用例まで一挙に紹介 クラウドベンダー間のデータウェアハウス(DWH)を比較したい方にオススメの記事 クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS, Azure, GCPを比較しながら分析の手順も解説!
05. 13 DWHで解決できる課題と導入メリットとは? 続きを読む ≫
ビジネスではしばしば、性能面で優れているデータレイクを導入するのが正解という意見を見聞きします。しかしながら、必ずしもデータレイクが正解とは言えません。大切なのは、ビッグデータ分析に何を求め?かつ予算との兼ね合いなどを考慮することです。 データウェアハウスは長年発展してきた経緯から、コモディティ化が進みデータを管理するためのコストがデータレイクよりも圧倒的に安くなります。そのため、非構造化データを扱わないような企業の場合、性能面で優れているデータレイクよりもデータウェアハウスを導入する方が正解だと言えます。 何が正解で何が不正解なのかは各企業の環境と、ビッグデータ分析などの目的に応じて変わります。自社にとって必要なものは何か?をしっかりと見極めていきましょう。
データレイクのメリット データレイクはデータを元の形式のまま取り込んでいくため、データの蓄積自体が非常に容易です。また、すべてのデータを集約してプールしておくので、必要なデータは必ずその中から探し出すことができます。これは完全に統合された環境下でデータを一元管理できるということです。 また、多種多様なデータが常に蓄積されていることにより、状況によって突然、「こんな分析がしたい」というニーズが出てきたとしても対応できる可能性が高いといえます。 データレイクにはこのようなメリットがありますが、かわりに非構造化データは大抵、ファイルサイズが大きく、量も膨大になります。多様で大量なデータから必要データのみを抽出し目的に合わせて整理する、といった活用のための作業には、特殊な技術やツールが必要となります。 4.
経営上の意思決定スピードを高めるためのデータ活用が当たり前になった昨今のビッグデータ時代において、データを適切な状態で保管することが大きな課題になっています。企業が生み出すデータ量は年々増加しており、その構造は複雑化しています。これらの問題を解消し、課題解決に向けたソリューションを提供するのがデータウェアハウスやデータレイクです。ですが、これら2つのシステムもまた用途が異なり、適材適所で活用できないと思うようなデータ分析活動には取り組めません。本記事では、このデータウェアハウスとデータレイクの違いをご紹介します。 データウェアハウス・データレイクとは?
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コンテンツ 関西学院大学社会学部 社会心理学研究室 清水裕士のWebサイトです。 ここでは清水裕士の研究活動について紹介します。 以下のようなカテゴリーの記事があります。 研究テーマ → 研究テーマや活動についての記録 心理統計学 → 主にベイズ統計学やマルチレベルモデルについて 統計ソフトHAD → 統計分析プログラムHADについて 清水ゼミ → 関西学院大学社会学部 清水ゼミについて 資料 → プログラムやレジュメなどの資料置き場 プロフィール → 自己紹介・研究内容など 業績 → 業績一覧 随時更新 リンク → 役立つサイトへのリンク 著書の紹介 『社会心理学のための統計学』 誠信書房 『個人と集団のマルチレベル分析』 ナカニシヤ出版
!、立地も良いから。 投稿者ID:675916 卒業生 / 2016年度入学 2020年10月投稿 3.
応用を学べる講義もある。 2年の後期からゼミが始まります。ゼミはいくつかあり、紹介されている冊子もあるが、実際に個々に開催されている説明会に参加して選ぶことをお勧めします。先輩方がムービーなどを通して紹介しているため、研究内容だけでなくゼミの雰囲気を知ることもできます。 キャリアセンターでは、相談に乗ってくれたりOB・OGの情報を得られるため積極的に利用した方が良い。 最寄駅は阪急今津線の仁川駅・甲東園駅です。どちらの駅からも徒歩15分程度で、甲東園からだと坂道がきついのでバスを利用することをお勧めします。また、学校周辺や駅周辺は住宅街なので、カフェやショッピングを楽しめる場所はあまりない。 校舎が改装されて間もないため綺麗です。コモンズという自習室や松屋・ケンタッキーといった飲食店もあるため充実している。 1年の時にクラス制の授業があるため、仲良くなれる友達ができやすい。サークルや部活も充実しているため、所属すると交友関係がより広がります。 サークルは文化系?