データレイクとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

データレイク（Data Lake）

データレイクとは、表の数値、文章、画像、音声など、形式の違うデータを、加工せずそのままためておく大きな保管場所のことです。湖のように、いろいろな川（データ）が流れ込む様子にちなんだ名前です。使うときに必要な形へ加工するため、将来の使い道が決まっていなくても集められます。ただし整理を怠ると、使えないデータの沼になります。

データレイク（Data Lake）関連用語

データレイク（Data Lake）に関連する単語は以下の通りです。

• データウェアハウス（Data Warehouse）整理して保管する倉庫との違いは？→
• ビッグデータ（Big Data）集まるデータの特徴は？→
• メタデータ探しやすくする仕組みは？→
• データガバナンス沼にしない管理のコツは？→
• データクリーニング（Data Cleaning）取り出した後の掃除は？→
• データセット（Dataset）必要な形にまとめるには？→

データレイク（Data Lake）で知っておくと得する有益情報

データレイクは自由度が高い反面、管理が大切です。覚えておきたい3つの点です。

• そのままためられるデータの形が違っても、先に整えずに保管できます。
• 使うときに整える分析する段階で、必要な形に加工します。
• 管理がないと沼になる何のデータか分からなくなると、誰も使えません。

データレイクとウェアハウスの違い

データレイクの必要性チェック

自社の状況に合うか、確認してみましょう。

• 文章や画像など表以外のデータが多い
• 将来の使い道が決まっていないデータがある
• データを管理する担当者を置ける
• データの出どころを記録できる
• まず小さな範囲で試せる

確認できた数 0 / 5

まず表計算ソフトや倉庫型で足りるかを確認しましょう。

ためやすさの裏にある管理の手間を、先に考えておきましょう。

データレイク（Data Lake）やさしい解説

データレイクって、何でも放り込んでいい場所？

押し入れに似ています。何でも入りますが、整理しないと必要なものが見つかりません。

ラベルを付けて置けば、後から取り出しやすくなります。

仕事に置き換えると、通話の録音、問い合わせメール、商品の写真、売上の表が別々に保存されている状態です。データレイクにまとめて入れておけば、将来AIで分析したくなったときに、すぐ使えます。何のデータかを記した一覧は、必ず作っておきましょう。

データレイク（Data Lake）についてのみんなの疑問

データレイクとデータウェアハウスはどちらが良いですか？

目的次第です。併用する会社も多くあります。レイクに生のデータをため、必要なものを整えて倉庫に移す構成が一般的です。まず用途を決めましょう。

中小企業にも必要ですか？

多くの場合、すぐには必要ありません。データが少ない間は、クラウドの保存場所と整理ルールで足ります。画像や音声を大量に扱うようになったら検討しましょう。

データレイクが沼になるのを防ぐには？

データの説明書きと担当者を決めることです。メタデータの登録、利用ルール、定期的な棚卸しが有効です。何のデータか分からないものは作らない運用が大切です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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