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今回の「一問一答」シリーズでは、このデータレイクの要点を取り上げます。
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――データレイクとは何ですか?
データレイクとは、各種データの大きなかたまりを、本来のフォーマットのままで保管しておく「データの貯水湖」です。
――なぜ重要なのですか?
ほかのデータプラットフォームではたいてい、データを固有の構造に適合するよう整形して、はじめて保管できるようになります。たとえば、データウェアハウスは行と列で構成されたデータしか受けつけず、通話記録のような非構造化データは通常アップロードできません。
一方のデータレイクは、データの構造にかかわらず、データを元の形式のまま取り込みます。つまり、データレイクは通話記録のような非構造化データを取り込めることだと、アドビシステムズ(Adobe Systems)の製品マネージャー、トレバー・ポールセン氏は説明します。あらゆるフォーマットを取り込むことで、データレイクはより多くのデータを扱えるのです。
こうしてデータレイクの導入企業は、「すべてのデータを保存しておき、あとからその用途を見つける」ことが可能になると、データ管理会社セマーキー(Semarchy)のCMO、マイケル・ヒスキー氏は述べています。
――どんな企業がデータレイクを使うのですか?
理論上は、多種多様のデータを組み合わせて活用したいすべての事業者が該当します。メディアやマーケティング企業が代表格ですが、大学、病院、企業全般で有効活用できるはず。
――具体的にはどのように使われているのですか?
例として、一般消費財を扱う企業が、多種多様なソースから得たデータの分析に取り組むことを考えてみます。特定の広告が実店舗の売上を促進したかどうかを判断するために、広告サーバーから得たユーザーIDや閲覧データといったさまざまなデータフォーマットと、自社の出荷データを組み合わせることが可能でしょう。
「アナリストから『これこれの情報からデータセットを作りたい』と依頼されるとき、データレイクならすべてのデータを保管しておけるので、一層容易に作業できる」と、デマンドサイドプラットフォーム(DSP)のターン(Turn)でマーケティングサイエンスサービス担当VPを務めるマックス・ナイト氏は述べています。「以前は、そうした情報はそれぞれ異なるシステムに存在していた。データレイクはより普遍的なアクセスを実現する」。
――そうした使い方は、データ管理プラットフォーム(以下DMP)とかぶるのでは?
ある意味そうです。ただし、DMPはユーザーとメディアに関連するデータ、たとえばクッキーIDやオーディエンスセグメントなどを中心に構築されています。それに対し、データレイクはより包括的で、ロジスティクスや生産といった問題に関するオフラインのデータも含めることができる、とナイト氏は指摘します。
――Dropboxの巨大なフォルダと何が違うのですか?
純粋に保管だけを考えれば、大きな違いはありません。しかし、一般消費者向けのファイルホスティングサービスと違って、データレイクは「SQL」「R」「BigML」「Python」といった分析ツールを数多く提供しているため、アナリストは大量のデータポイントを素早く精査できると、ポールセン氏は述べています。
――頼もしいですね。欠点はありますか?
コストです。マイクロソフトの「Azure(アジュール)」のようなクラウドサービスで100テラバイトを保管すると、月額費用はおよそ3000ドル(約34万円)になるでしょう。データレイクはまた、「Apache Hadoop」のような無料のオープンソースソフトウェアで構築することも可能ですが、その場合もデータレイクを構築するWeb開発者への支払いが必要です。
もうひとつの欠点は、データの積み過ぎでしょう。データレイクを導入しても、蓄積したデータで何をするのかを考えなければ、ビッグデータはまったく役に立たないのです。また、大量のデータが一元化されることで、アナリストが必要なデータを探すのに手間取ってしまうおそれもあります。
「なんでもかんでも保管すると、問題を解決できる真の分析を見失いがちになるし、さらに悪いことに、永久に見つからなくなるかもしれない」と、アドテクの独立コンサルタント、マイケル・コリン氏は警告しています。
【 「一問一答」シリーズの はこちら 】
Ross Benes (原文 / 訳:ガリレオ)
Image from Getty Images
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