データウェアハウス、データレイク、クラウド

古い書籍は、その手触りや見た目、 形式的なレイアウト、 長すぎる段落や固い言葉遣い、 脚注や参考文献のないところに 味わいがあります。 しかしカビ臭く、壊れやすいため、 貸し出すとさらに痛んだ状態で 返ってくるかもしれません。 自分の運用データをこのような状態で 保管することは考えられません。 データストアとしての書籍の時代は終わり、 私たちはデジタルのデータセットに 移行しました。 しかし現在でも、データが個人の パソコン上にローカルファイルとして 保管され、そのパソコンの デスクトップ以外で 活用できないことが多々あり、 組織はこのようなデータを 取り出す方法を探ってきました。 そしてデータの保存方法にいくつかの発展が あったことでその目標は達成され、 大量のデータを処理できるように なりました。 最初のソリューションは、 データウェアハウスの構築でした。 これは組織のデータセットを 一元的に保持する場所のことで、 すべてのデータセットを １台のサーバーに保管するようなものです。 メリットを挙げると、 １つ目に、データは通常、 適切に構造化され、厳選されています。 構造化されている理由は、 データウェアハウスは１種類のデータしか 保管できない場合が多く、通常は リレーショナルデータベースだからです。 さらに、データウェアハウスは 個々の組織単位で構成できます。 例えば、経理部門と営業部門が ウェアハウスの 別々の部分をそれぞれ独自に管理できます。 これはデータの整理方法の１つとして 70年代や80年代に非常に人気がありました。 しかし、データウェアハウスには データのデッドゾーン、すなわち、 データが放棄されるというリスクが ありました。 構造化データの利用はさまざまな用途で 役立ちましたが、ビッグデータの 爆発的増加により、データウェアハウスに 適さない大量の非構造化データが 生まれたのです。 さらに、ウェアハウスは組織のサイロ化、 すなわち部門間の壁を存続させ、 やり取りを難しくすることがありました。 実際、そのことでデータ革命の可能性は 一部阻害されていました。 多くの組織にとって、データウェアハウスは いくつかの問題を解決しましたが、 それ自体がいくつかの 潜在的問題をもたらすものでした。 そこで次のソリューションとして、…