データレイクとDWHの違い｜中堅企業の最適解を解説自社に合ったデータ基盤の選び方がわかる実践ガイド

データ活用の第一歩は「基盤選び」から始まる

「データを活用したい」と考えたとき、多くの企業が最初にぶつかる壁が「データレイクとデータウェアハウス（DWH）、どちらを選ぶべきか」という問題です。本記事では、この2つの違いを明確に整理し、中堅企業が自社の状況に合った基盤を選ぶための判断基準をお伝えします。具体的な比較ポイント、導入コストの目安、そして選定を間違えないためのチェックリストまで、実務で使える情報をまとめました。

IDC Japanの調査によると、国内企業のデータ活用基盤への投資は年率12%以上で成長を続けています。しかし、基盤選定を誤ったために期待した効果を得られないケースも少なくありません。正しい選択をするためには、まず両者の本質的な違いを理解することが重要です。

データレイクとは何か

データレイクとは、構造化データ・非構造化データを問わず、あらゆる形式のデータを「そのままの形」で蓄積できる基盤のことです。湖（レイク）にさまざまな水が流れ込むように、生のデータをそのまま保存するイメージから、この名前がつけられました。

データレイクの最大の特徴は、データを加工せずに保存できる点にあります。たとえば、工場のセンサーから送られてくる大量のログデータ、顧客がWebサイトで行った行動履歴、SNS上の投稿データなど、形式がバラバラなデータもそのまま蓄積できます。データサイエンティストやエンジニアが後から自由に分析・加工できるため、将来どのようにデータを使うか決まっていない段階でも導入しやすいという利点があります。

一方で、データレイクには注意点もあります。蓄積したデータを分析するには専門的なスキルが必要であり、適切に管理しないと「データの沼」と呼ばれる状態に陥るリスクがあります。必要なデータがどこにあるのかわからなくなり、結局活用できないまま放置されてしまうケースは珍しくありません。

データウェアハウス（DWH）とは何か

データウェアハウス（DWH）は、分析に適した形式であらかじめ整理・加工されたデータを蓄積する基盤です。倉庫（ウェアハウス）のように、データを整然と分類・整理して保管するイメージが名前の由来となっています。

DWHの特徴は、データを格納する前に「スキーマ」と呼ばれる設計図に従って構造化する点にあります。売上データ、顧客データ、在庫データなど、あらかじめ決められたフォーマットに変換してから保存するため、BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）との連携が容易です。経営層や現場の担当者が、専門知識がなくてもダッシュボードやレポートを通じてデータを活用できます。

ガートナーの調査では、DWHを導入した企業の約70%が「意思決定のスピードが向上した」と回答しています。定型的な分析やレポーティングが中心の企業にとって、DWHは非常に実用的な選択肢といえるでしょう。ただし、新しい種類のデータを追加するたびにスキーマの設計変更が必要になるため、柔軟性という点ではデータレイクに劣ります。

両者の違いを整理する

データレイクとDWHは、どちらもデータを蓄積する基盤ですが、その思想と使い方は大きく異なります。

まず、データの格納方式について比較します。データレイクは「スキーマ・オン・リード」と呼ばれる方式を採用しており、データを読み取るときに初めて構造を定義します。つまり、保存時点では加工せず、分析時に必要な形に整えます。一方、DWHは「スキーマ・オン・ライト」方式であり、データを書き込む前に構造を定義します。保存する段階で整理・加工を行うため、読み取り時の処理は軽くなります。

次に、扱えるデータの種類を見てみましょう。データレイクは構造化データに加え、画像・動画・テキストファイル・ログデータなどの非構造化データも格納できます。DWHは原則として構造化データのみを扱います。売上明細、顧客情報、在庫数量など、行と列で表現できるデータが対象となります。

コスト面では、一般的にデータレイクのほうがストレージ単価は安価です。大量のデータを低コストで保存できるため、「とりあえず貯めておく」という使い方に向いています。DWHはストレージ単価は高めですが、分析のための処理コストは抑えられる傾向にあります。

利用者のスキル要件も異なります。データレイクを活用するには、SQLに加えてPythonやSparkなどのプログラミングスキルが求められる場合が多いです。DWHはBIツールとの連携が前提となっているため、SQLの基本知識があれば現場担当者でも利用できます。

中堅企業が選ぶべきはどちらか

中堅企業がデータ基盤を選ぶ際には、「現在のデータ活用レベル」と「今後の目指す姿」の両方を考慮する必要があります。一般的な傾向として、以下のような判断基準が参考になります。

DWHが向いているのは、売上分析や在庫管理など定型的なレポーティングが中心の企業です。BIツールを使って経営ダッシュボードを構築したい、部門ごとのKPIを可視化したいといったニーズがある場合、DWHのほうが短期間で成果を出しやすいでしょう。データの種類が限定されており、分析の目的が明確な段階では、DWHを選択するのが合理的です。

データレイクが向いているのは、将来的にAI・機械学習を活用したい企業や、IoTセンサーなど多様なデータを扱う製造業などです。現時点では活用方法が定まっていないデータも、将来のために蓄積しておきたいという場合には、データレイクの柔軟性が活きてきます。ただし、データレイクを有効活用するには、データエンジニアやデータサイエンティストの人材確保が必要になる点は考慮すべきです。

最近では、両者の良いところを組み合わせた「レイクハウス」と呼ばれるアーキテクチャも登場しています。データレイクのコスト効率と柔軟性、DWHの分析パフォーマンスを兼ね備えた基盤として注目を集めており、中堅企業にとっても有力な選択肢となりつつあります。

よくある失敗パターンと回避策

データ基盤の導入で失敗するパターンには、いくつかの共通点があります。これらを事前に把握しておくことで、同じ轍を踏まずに済みます。

1つ目の失敗パターンは「目的が曖昧なままデータレイクを導入する」ケースです。「とりあえずデータを貯めておけば、いつか役に立つだろう」という考えで始めると、高い確率で「データの沼」化します。データを蓄積する目的、活用するタイミング、必要な人材体制を明確にしてから導入を検討すべきです。

2つ目は「現場のスキルを考慮せずDWHを選ぶ」パターンです。DWHは比較的扱いやすいとはいえ、SQLの知識やBIツールの操作スキルは必要です。現場にそうした人材がいない場合、導入しても活用されないまま終わる可能性があります。導入と同時に、社内の教育体制も整備することが重要です。

3つ目は「スモールスタートを怠る」失敗です。最初から大規模な基盤を構築しようとすると、コストが膨らむだけでなく、軌道修正も難しくなります。まずは特定の部門や業務に限定して小さく始め、成功体験を積み重ねながら拡大していくアプローチが推奨されます。

今すぐ始められる5つのステップ

自社に最適なデータ基盤を選定し、データ活用を推進するために、以下のステップから始めることをお勧めします。

第一に、現在社内に存在するデータを棚卸しすることです。どの部門にどのようなデータがあり、どの程度活用されているかを把握します。この作業により、構造化データと非構造化データの比率、データ量の規模感が見えてきます。

第二に、データ活用の目的を明確にすることです。「売上予測の精度を上げたい」「顧客離反を事前に検知したい」など、具体的なビジネス課題を設定します。目的が明確になれば、必要なデータと分析手法が見えてきます。

第三に、社内のスキル状況を確認することです。SQLを扱える人材、Pythonでデータ分析ができる人材がどの程度いるかを把握します。人材が不足している場合は、採用・育成・外部パートナーの活用を検討します。

第四に、予算とタイムラインを設定することです。初期構築費用だけでなく、運用・保守にかかるランニングコストも含めて試算します。中堅企業の場合、初期投資500万〜2,000万円、年間運用費100万〜500万円程度が一つの目安となります。

第五に、信頼できるパートナーを見つけることです。データ基盤の構築は専門性が高く、社内リソースだけで進めるのは困難な場合が多いです。自社の業界や規模に合った実績を持つパートナーと協力することで、成功確率を高められます。

GXOのデータ活用基盤構築支援

GXOでは、中堅企業のデータ活用を支援するサービスを提供しています。データ基盤の選定から設計・構築、運用支援まで、一気通貫でサポートする体制を整えています。

これまで180社以上の企業を支援してきた実績があり、製造業、小売業、サービス業など幅広い業種でデータ活用プロジェクトを成功に導いてきました。福岡本社とベトナム開発拠点の連携により、品質を維持しながらコストを最適化した提案が可能です。

「自社に合ったデータ基盤がわからない」「導入したものの活用できていない」といった課題をお持ちの方は、まずは現状の整理からお手伝いします。

まとめ

データレイクとDWHは、それぞれ異なる特性を持つデータ基盤です。データレイクは多様なデータを柔軟に蓄積でき、将来の活用可能性を広げます。DWHは整理されたデータを効率的に分析でき、定型的なレポーティングに適しています。中堅企業が選ぶ際には、現在のデータ活用レベル、社内のスキル状況、目指す姿を総合的に判断することが重要です。まずはデータの棚卸しと活用目的の明確化から始め、段階的に基盤を整備していくアプローチをお勧めします。

データ活用基盤の構築について詳しく知りたい方は、GXOにご相談ください。 お問い合わせはこちら

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