企業はデータレイクを活用することで、データの弾力性を高め、機敏なデータ配信を行うことができます。しかし、データレイク構想の課題に対処しなければ、これらの利点を享受することはできません。例えば、異種データから分析に適したデータセットを手作業で作成しようとすると、非常に複雑で時間のかかるプロジェクトの真っ只中にいることにすぐに気がつくでしょう(不可能ではないにしても)。そして、すべてのデータがようやくビジネスで利用できるようになったときには、すでに時代遅れになっているのです。
データレイク、データマート、データウェアハウスの違いとは?
データレイクを深く掘り下げる前に、データレイク、データウェアハウス、データマートの違いについて説明します。データレイク、データウェアハウス、データマートは、いずれも分析やレポート作成のためにデータを保存する機能を備えていますが、構造、データ型、機能に関してはいくつかの重要な違いがあります。
データウェアハウス
データウェアハウスは、ERP、基幹システム、カスタムアプリケーションなど、特定のソースから大量のデータを取得する企業で、通常、ビジネスインテリジェンス、バッチレポート、データの可視化などに使用されます。データウェアハウスは通常、次のような特性を持っています。
●対象分野ごとに整理された、抽象化されたビジネスの全体像を表す。
●高度に変換され、構造化されている。
●データは、その用途が定義されるまで、データウェアハウスにロードされない。
●一般に、次元モデリングやテキスト曖昧さ回避などの方法論に従う。
データマート
データマートは基本的にデータウェアハウスのサブセットであり、含まれるデータは特定のユーザーやデータ消費者向けに精度の高いものである。データマートは、特定のユーザーグループのニーズを満たすように設計され、その部門の戦術的な意思決定を行うことができる。
データレイク
データレイクは、ソーシャルメディア、デバイス、アプリ、生産性の高いデータベースなど、さまざまなソースから取得した、構造化または非構造化された生のデータを保存するものです。主な用途は、機械学習、データ発見、予測分析です。データレイクに含まれるデータは、正確でもなく、改善もされていない、まさにデータ本来の状態です。データレイクの特徴としては、以下のようなものがあります。
●すべてのデータはソースシステムからロードされ、データが捨てられることはありません。
●データはリーフレベルで未変換またはほぼ未変換の状態で保存されます。
●データは変換され、分析ニーズを満たすためにスキーマが適用される。
●データレイクはすべてのデータを保持する。
最近、データレイクを作成するための一般的なソリューションがいくつか市場に出回っています。Amazon S3、Azure Data Lake、Snowflakeなどの主要なソリューションは、クラウドベースのシステムアーキテクチャを使用しています。
データレイク・イニシアティブの開始方法
社内の複数のシステムから、すべての情報を新しいデータレイクシステムに移行することがミッションであるシナリオを想像してください。他の本番システムに影響を与えずにこの作業を行うには、どのような方法があるでしょうか。
Syniti Data Replicationのようなソリューションを使用すれば、複数のソースシステムからData Lakeへの接続をすべて処理することができ、目標を達成し、財務的な悪影響を与えずに効率性と正確性を向上させることが可能になります。
通常、データレイク・プロジェクトを開始するには、フルロードプロセスまたは「リフレッシュプロセス」を通じてシステムから現在のデータを移動する必要があり、そのデータをいつ、どのようにロードするかをスケジュールすることができます。例えば、夜間に自動的にデータを一括してロードするようにスケジュールを組むことで、毎日の業務開始時に新鮮で最新の状態にすることができます。このようなデータロードのプロセスは、ネットワークやユーザーの問題を未然に防ぎ、データレイクの作成をできるだけスムーズかつ容易にするのに役立ちます。
新しいデータレイク・システムに現在のデータがすべて保存されているため、ログ読み取り技術を使用して変更されたデータのみをキャプチャするChange Data Capture(CDC)などの機能を利用することができますのようなソリューションは、ソースシステムからデータを取り込むための非侵入性で、低負荷のCDCプロセスを提供します。
データレイク・イニシアチブを加速させる
ユーザが詳細を知りたい時にデータレイクのイニシアチブをスタートするための方法はたくさんあります。クライムはSynitiの評価プロセス通してのテクニカルサポートを含む、すべての製品機能を備えた無料の試用版を提供準備しています。この画期的なソリューションが、膨大な量のデータを活用してビジネスを戦略的に改善するためにどのように役立つかを知ることは、リスクではないでしょう。
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