データレイクの過去と現在、そして未来

6ワークロード データレイク編 【2】クラスメソッド

解説者：クラスメソッド株式会社 データアナリティクス事業本部 プリセールスアーキテクト
甲木 洋介氏
Twitter：@yokatsuki

はじめに

データ分析の世界において「データレイク」という概念が登場してから10年程になります。弊社クラスメソッドのデータアナリティクス事業本部は、企業様が持つデータ分析のためのクラウド基盤作りや機械学習の推進など、ビジネス加速の支援に取り組んでいます。第5回目の今回は、データ分析基盤を構築するプリセールス活動の中で、個人的視野で捉えたデータレイクの登場と進化の歴史的な流れをまとめ、データレイクの未来の姿を考えます。

データレイクのはじまり

既存データウェアハウスに対する課題

データレイク登場よりも前、1990年代にはデータウェアハウスという概念が既に実装された製品と共に存在していました。日々発生する業務データを管理している基幹システムから、業務分析に必要なデータを抽出し、分析に適した形に加工・集約されたデータの全体、およびそのデータを管理するシステムのことを当時から「データウェアハウス（DWH）」と呼んでいます。 データウェアハウス（ここでは分析用データ全体の意味）から、固定レポートやダッシュボード表示のために、あるいは分析操作を高速化する目的で、分析用途ごとの集約・集計データを作成することがあります。この集約・集計データを「データマート」あるいは「キューブ」と呼んでいます。 これら「データウェアハウス」「データマート」「キューブ」等のデータを、分析のためのソフトウェアやExcelの分析機能を使って分析することで、経営判断のために必要な情報を得る、という流れは現在も多くの企業に採用されています。

しかしデータウェアハウスには、いくつかの解決すべき課題がありました。

この課題の解決のために「安いコストで柔軟に容量確保が可能」かつ「事前設計不要ですぐに保存開始が可能」なデータの蓄積場所が必要となってきました。この必要性を満たすデータの蓄積場所が実現できれば、諸般の事情で今までは廃棄していた「もしかしたら分析に使えるかもしれない」レベルのデータもあらかじめ蓄積できるようになるのでは、との期待が生まれました。

データレイクの登場

「データレイク」という言葉が登場したのは2010年頃のようです。2010年10月、データ統合ツール等のベンダーPentaho社のCTOであるJames Dixon氏が、自身のブログにおいてデータマートと比較する形でデータレイクの概念について言及しています。

参考：Pentaho, Hadoop, and Data Lakes | James Dixon’s Blog

この頃のデータレイクの実現イメージは、現在のデータレイクのようなオブジェクトストレージではなく、当時「ビッグデータ」や「NoSQL」という単語と共に注目されていたデータ分散処理技術”Hadoop”を使った基盤で構成するというものでした。データを複数のサーバマシンで処理することで、1台では抱えきれなかった膨大なデータを高速で処理できるようになりました。またJSONなどの半構造化データも柔軟に扱うことができるため、データレイクの基盤として注目されるようになりました。

しかし、このHadoop基盤を使ったデータレイクは、爆発的な普及までには至りませんでした。なぜならば、2010年代はGoogle CloudやAmazon Web Services、Microsoft Azureなどのパブリッククラウドサービスが広く普及し始めた時期です。そこで提供されるようになったGoogle Cloud Storage(GCS)、Amazon Simple Storage Service(S3)、Azure Blob Storageなどのオブジェクトストレージサービスが、データレイク実現の手段として広がりを見せたのです。 パブリッククラウドのオブジェクトストレージサービスは、先に述べた「安いコストで柔軟に容量確保が可能」かつ「事前設計不要ですぐに保存開始が可能」なデータの蓄積場所をまさに実現できるものでした。また、「オブジェクト」ストレージサービスは、構造化データを格納したCSVファイル、半構造化データを格納したJSON、XMLファイルに加えて動画、音声などの非構造化データも格納できます。そこで「パブリッククラウドのオブジェクトストレージサービスでデータレイクを作り、とにかく何でもデータレイクに入れれば、データ分析の問題は全て解決する」と考えられるようになりました。

こうして、Amazon S3などのパブリッククラウドのオブジェクトストレージサービスにあらゆるデータを格納・蓄積する機運が生まれました。

これが今日も続くデータレイク普及のきっかけになります。

初期のデータレイクに対する反省と、改善の取り組み

データレイクができたことで、さまざまなメリットが得られるようになりました。

しかし実際にデータレイクを運用してみると、新たな課題が見えてきました。新たに発生した代表的な課題を２つ挙げてみます。

このような状況を受けて、マッキンゼーは2017年に「データレイクに飛び込むためのよりスマートな方法」というタイトルの論文を発表しています。

参考：A smarter way to jump into data lakes | McKinsey Digital

この論文では、データレイクはそれ自身で独立して使うものではなく、データ分析基盤の重要な要素として活用するものである、との主張がなされています。それぞれのステージの説明詳細については、原文をご参照ください。

現在のデータレイク

このように今まで発表された論文や、実際にデータレイクを構築した企業が経験した実績を元に、データレイクは少しずつ進化しています。2021年の現在においては、データレイクにおける課題３を解決するために、名称は統一されていないものの、データレイクに格納したデータを段階的なETL処理を施して内部的に複数の階層に分けて構成する方法が検討・採用されてきています。

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  データレイクとその周辺機能

また課題４においては、データレイクに蓄積されたデータに関する、以下のメタ情報を把握する必要があります。

このメタ情報管理を実現するために「データカタログ」と呼ばれる各種管理情報を保持する仕組みが導入されますが、データカタログ機能を提供する製品・サービスはデータレイクとは異なります。従ってデータカタログはデータレイク構築とは別に、要件や予算規模に応じて検討・導入する必要があります。

ここまででデータレイクがどのように登場し、進化してきたかを見てきました。ここからは、未来のデータレイクの姿について考察していきます。