ビッグデータ活用法を考える徹底比較：データウェアハウス、データレイク、データマート、ODSの違いは？

データウェアハウス、データレイク、データマートなど、ビッグデータを収容する方法は少なくない。とはいえ、どの方法を選ぶかはデータの使用目的や使用者によって変わる。本稿では、これらの違いを考える。

[Bridget Botelho，TechTarget]

　企業はさまざまなソースから膨大な量のデータを収集する。その量は従来のリレーショナルデータベース（RDB）では処理しきれない。これがデータウェアハウスとデータレイクを比較する背景にあるものだ。データウェアハウスとデータレイクを使うのはそれぞれどういった場合で、何に適しているのか、またデータマート、オペレーショナルデータストア（ODS）、RDBとどう違うのか、などについても考える必要がある。

　以上で挙げたデータリポジトリは、いずれも核となる機能が似ている。ビジネスに関するレポートと分析のためにデータを収容するという点だ。違いは、目的、格納するデータの種類、データの取得元、データにアクセスするユーザーなどにある。

　一般に、こうしたデータリポジトリに収容されるデータは、CRM、ERP、HRや財務関連のシステムで生成される。このようなシステムが生成したデータレコードは、ビジネスルールに準拠しているかどうかが検証された後、データウェアハウスやデータレイクなどのデータストレージに送られる。

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　さまざまなビジネスアプリケーションで生成されたデータを1つのデータプラットフォームに集め、それらのデータをビジネス分析ツールで使用する。これによりトレンドを見極めたり洞察を得たりして、ビジネス判断を下すことが可能になる。

データウェアハウス vs. データレイク