定義

データレイクアーキテクチャ

データレイクは「スキーマ・オン・リード」アプローチを採用し、データ保存時ではなく読み込み時にスキーマを定義。これによりビッグデータの柔軟な分析と機械学習のデータソースとして活用できます。

レイヤー設計原則

• Raw Layer：生データの完全保存、データ系譜の維持
• Processed Layer：クリーニング済みデータ、スキーマ適用
• Curated Layer：ビジネス要件に最適化されたデータマート

具体例

クラウド実装パターン

• AWS：S3 + Glue + Athena + Redshift Spectrum
• Azure：ADLS Gen2 + Synapse Analytics + Data Factory
• GCP：Cloud Storage + Dataflow + BigQuery + Dataproc

データフォーマット最適化

• Parquet：カラムナー形式、圧縮率高、分析クエリ高速化
• Delta Lake：ACID トランザクション、タイムトラベル機能
• Apache Iceberg：スキーマ進化、ストリーミング対応

活用事例

産業別実装事例

• 金融：取引ログ分析、不正検知、リスク管理
• ヘルスケア：医療画像、遺伝子データ、臨床試験データ
• IoT製造：センサーデータ、予知保全、品質管理
• メディア：ログ解析、コンテンツ推薦、視聴行動分析

データガバナンス実装

• Apache Atlas：メタデータ管理、データ系譜追跡
• Apache Ranger：細粒度アクセス制御、監査
• データカタログ：自動メタデータ収集、検索機能

関連概念

モダンデータスタックでは、Snowflake、Databricks、dbtと組み合わせてELTパイプラインを構築。Fivetran、Stitch、Airbyte等のCDCツールでリアルタイムデータ取り込みを実現。機械学習ワークロードでは、Feature Store連携が重要。

パフォーマンス最適化

• パーティショニング：時系列、地理的分割で90%+のクエリ高速化
• データ圧縮：Zstd、LZ4で70-80%のストレージ削減
• インデックス：Bloom Filter、Zone Map等
• キャッシュ戦略：ホットデータの階層化ストレージ