データウェアハウスのオンプレ構築の課題を解決するアプライアンス：オンプレ／クラウドDWH【前編】

データレイクを経てデータを分析するのがデータウェアハウス（DWH）だ。DWHのストレージ要件とはどのようなものか。オンプレミス構築の課題を解決してくれるDWHアプライアンスとはどのようなものか。

[Antony Adshead，Computer Weekly]

iStock.com/Andreus

　「データレイクとは何か――メリット、ストレージ、オンプレ／クラウドの是非」で、データレイクの考え方を確認した。今回はデータウェアハウス（以下DWH）を定義し、DWHを構成するデータの種類、必要なストレージ、製品やサービスを紹介する。

　DWHを定義する鍵は、そこに流れ込むデータのソースを理解することだ。それが、データレイクだ。

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　上記の記事で確認したように、データレイクは企業の全データのリポジトリだ。そこには構造化データも非構造化データも半構造化データもある。これを扱うのはデータサイエンティストの領分であり、ユーザーやほとんどのITスタッフにとってアクセスするようなものではない。

　データはメタデータによって検索でき、ある程度はクエリ可能だ。だが分析する場所ではない。データレイクは分析作業前にデータを配置し、データを処理する場所だ。

　分析を行うのはDWHだ。無秩序なデータレイクとは異なり、DWHは正しく整理されておりデータベースの構造化データで構成される。

DWHのストレージ