データウェアハウス vs データレイク：Hadoopでの違いを解説
Hadoopのデータウェアハウスとデータレークは、大量データを保存および処理するための解決策ですが、それらにはいくつかの主要な違いがあります。
- データウェアハウスは、清掃および整理済みのデータを格納し、分析やレポート作成に利用するための構造化されたストレージシステムです。通常、データウェアハウスはスターモデルまたはスノーフレークモデルを採用し、データの構造とパターンは事前に定義されています。
- データ湖は、未加工および未クリーン化されたデータを保管する集合であり、事前に定義されたデータ構造は必要なく、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含むさまざまな種類のデータを保存できます。
- データウェアハウスは通常、ETL（抽出、変換、読み込み）プロセスを使用して、さまざまなソースからデータを抽出し、クリーニングして倉庫に読み込みます。一方、データ湖はより柔軟で、事前にクリーニングする必要がなく、さまざまなソースからのデータを受け入れることができます。
- データウェアハウスは一般的なビジネスインテリジェンスやデータ分析のケースをサポートするために使用されますが、データレイクは主に大量のデータ分析、機械学習、人工知能などの高度な分析ケースに適しています。
データ倉庫は主に構造化データを処理し、伝統的なビジネスインテリジェンスのケースをサポートするために適していますが、データ湖は主に大規模な生データ、リアルタイムデータ、および多様なデータタイプを処理するために適しています。実際のアプリケーションでは、企業は通常、異なるデータの保存および分析ニーズを満たすためにデータ倉庫とデータ湖を同時に使用します。
