データウェアハウスとの違いを解説

データレイク vs データウェアハウス：構造と活用の違い

現代のデータ活用において、「データレイク」と「データウェアハウス」は共に重要な役割を担っているが、その構造・目的・活用方法には明確な違いが存在する。適切に理解・選択し、両者を連携させた設計を行うことで、柔軟かつ拡張性のあるデータ基盤が構築できる。

1. データレイクとは？

データレイクは、構造化・非構造化を問わず、あらゆる形式のデータを生の状態で大量に蓄積できるストレージ中心の仕組みである。

主な特徴：
- 生データをそのまま保存（ETL前）
- スキーマオンリード（必要なときにスキーマ適用）
- 格納対象：CSV、JSON、画像、動画、ログ、IoTデータなど
- クラウドストレージ（Amazon S3、Google Cloud Storage）と密接に連携

ある製造業では、設備のセンサーデータや音声ログをGCPのデータレイクに保存。後からML処理・異常検知などに活用され、品質改善のヒントが得られた。

また、ヘルスケア業界では、患者のモニタリングデータや診療記録、CT画像などの異種データをデータレイクに一元管理。後からデータサイエンティストがAIモデルにかけて病状予測を行い、医師の診断支援につなげるケースも増えている。

2. データウェアハウスとは？

データウェアハウス（DWH）は、主にビジネス分析・レポーティングのために、整形・統合された構造化データを高速に処理できる仕組みである。

主な特徴：
- ETL済みの整形データを保存
- スキーマオンライト（保存時にスキーマを適用）
- SQLベースのBIツール連携に強い（Looker、Tableauなど）
- 高速なクエリ応答・集計処理に最適化（BigQuery、Redshiftなど）

大手小売チェーンでは、全国のPOSデータをデータウェアハウスで管理し、日次・週次の売上レポートや在庫予測に利用している。

別の例では、SaaS企業がユーザー行動データをDWHに格納し、サブスクリプションの解約予測モデルを構築。売上チームにリスクアラートを通知する仕組みとして活用されている。

3. 両者の比較表

項目	データレイク	データウェアハウス
データ形式	構造化・非構造化すべて	構造化データ中心
スキーマ	オンリード	オンライト
ETLのタイミング	後処理	事前処理
目的	データ保存・AI/ML解析	BI分析・レポート
処理性能	柔軟だが遅い場合あり	高速かつ最適化

4. ハイブリッド活用の潮流（レイクハウス）

近年は「データレイクの柔軟性」と「ウェアハウスの高速性」を両立させる「レイクハウスアーキテクチャ」も注目されている。

代表例：Databricks Lakehouse Platform、BigQueryの外部テーブル機能、Amazon Redshift Spectrum
活用パターン：
- 生ログはデータレイクに保存 → 一部をDWHに連携し、BIで可視化
- 分析途中段階ではDWHを使い、最終処理はSparkやPythonで柔軟に分析

ある通信企業では、通話ログをリアルタイムでレイクに蓄積し、重要項目のみをDWHで即時分析。高度なマーケティング施策の実行スピードが向上した。

金融機関では、KYCデータ・取引履歴・問い合わせ音声など多種多様なデータをデータレイクに保存し、定期的にウェアハウスへ送信。コンプライアンスと予測分析の両立を実現している。