デジタルトランスフォーメーションが加速する中、企業がデータを資産として活用するための基盤はどのように進化しているのでしょうか。最新の市場動向と技術トレンドをインフォグラフィックで解説します。
全世界のデータ生成量は指数関数的に増加しており、それを管理・分析するプラットフォームの市場価値も同様に拡大しています。市場は今後5年間で年平均成長率（CAGR）18%で成長すると予測されています。
ビジネスニーズの多様化に伴い、データ基盤も進化を遂げてきました。ここでは、データウェアハウス、データレイク、そして最新のデータレイクハウスの主な違いを比較します。
| 特徴 | データウェアハウス (DWH) | データレイク | データレイクハウス |
|---|---|---|---|
| 主なデータ | 構造化データ（処理・整形済み） | あらゆる形式のデータ（生データ） | あらゆる形式のデータ（生データ＋構造化） |
| スキーマ | スキーマ・オン・ライト（書き込み時に定義） | スキーマ・オン・リード（読み込み時に定義） | 両方の利点を活用 |
| 主な用途 | BI、レポーティング | 機械学習、データ探索 | BIと機械学習の統合 |
| データの信頼性 | 高い | 低い | 高い |
各プラットフォームは、その特性に応じて異なる用途で採用される傾向にあります。BI用途では依然としてDWHが強い一方、機械学習ではデータレイクの柔軟性が評価され、レイクハウスが両方の領域で存在感を増しています。
データがビジネス価値を生み出すまでには、収集から分析、活用までの一連のプロセスが存在します。データレイクハウスは、このプロセス全体を単一の基盤でシームレスに支援することを目指しています。
構造化・非構造化データ
生データの蓄積と処理
ETL/ELT処理
BIツール & 機械学習モデル
今後、BIとAIのワークロードを分断することなく、単一のプラットフォームで管理できるデータレイクハウスの採用がさらに加速すると予測されます。データの民主化とリアルタイム分析が、企業競争力の源泉となるでしょう。
2028年までに主要企業が
レイクハウスを採用予測
AI/MLワークロードの
年間平均成長率予測