データがあふれる現代、企業が成功するためにはそのデータを適切に保存し活用することが求められます。しかし、「データレイク」「データベース」「データウェアハウス」「データマート」という言葉を耳にすると、何が違うのか混乱してしまうこともあるでしょう。
今回は、これらの用語について具体例を交えながら、中学生でもわかるようにわかりやすく解説します！
データレイク：なんでもためる大きな湖
特徴
データレイクは、大量のデータを整理せずそのまま保存する場所です。名前の通り、「湖」のようにいろんな種類のデータが一箇所に集められます。写真や動画、テキスト、センサーの記録など、形式を問わず保存できるのが特徴です。
具体例
例えば、アパレル会社が「購入履歴」「SNSの口コミ」「商品の画像や動画」などを将来活用するためにとりあえず全部保存しておく場所がデータレイクです。
使いどころ
- データをまだ整理する段階ではないが、とりあえず保存しておきたいとき。
- AIや機械学習のトレーニング用に、大量のデータを保持したいとき。
データベース：毎日の業務用の整理された本棚
特徴
データベースは、日々の業務で使うデータをきっちり整理して保存する場所です。特定の目的やアプリケーションで利用するため、データは検索や更新が簡単にできるように整えられています。
具体例
レストランチェーンでは、店舗ごとの売上や在庫を記録するためにデータベースを使用します。「今日の売上」や「在庫の残り」など、すぐに確認できます。
使いどころ
- 日々の業務で必要なデータを管理するとき。
- 顧客情報、売上情報、商品情報などを正確に記録したいとき。
データウェアハウス：経営分析用の大型倉庫
特徴
データウェアハウスは、経営戦略や意思決定のために使われる分析用のデータを保存する倉庫です。保存前にデータをきちんと整理しておくため、大量のデータを効率的に分析できます。
具体例
eコマース企業が全国の顧客の購入履歴を集めて「月ごとの売上推移」や「地域別の人気商品」を分析するために利用するのがデータウェアハウスです。
使いどころ
- 大量のデータを一元管理して効率的に分析したいとき。
- 過去のデータを活用してビジネス戦略を立てたいとき。
データマート：特定部門用の小さな専門店
特徴
データマートは、データウェアハウスの中から特定の部門やチーム用に必要なデータだけを切り出したものです。特定の目的に絞られているため、使いやすくなっています。
具体例
マーケティング部門が「SNS広告の効果」や「テレビCMの効果」を比較するために、広告関連のデータだけを抽出して利用するのがデータマートです。
使いどころ
- 部門やチームが特定のデータを分析しやすくするため。
- 必要なデータを効率的に取り出して活用したいとき。
ビジネスでの違いを表にまとめる
| 用語 | イメージ | データの整理 | 主な用途 | 具体例 |
|---|---|---|---|---|
| データレイク | なんでもためる湖 | 必要なし | あらゆるデータを保存する | SNS口コミ、購入履歴、カメラ映像をまとめて保存 |
| データベース | 整理された本棚 | 必須 | 日々の業務で使う情報管理 | 店舗ごとの売上管理、商品在庫管理 |
| データウェアハウス | 分析用の大型倉庫 | 必須 | 大量のデータを分析する | 全国の売上データから「人気商品」を分析 |
| データマート | 部門専用の小さな専門店 | 必須 | 特定の部門のデータ分析用 | マーケティング部門が広告効果を分析 |
まとめ
- データレイクは、あらゆるデータを整理せずに保存するスタート地点。
- データベースは、毎日の業務で必要なデータを管理するための場所。
- データウェアハウスは、経営分析や戦略立案のためにデータを一元管理する大型倉庫。
- データマートは、特定の部門が使いやすいようにデータを小分けした専門店。
それぞれの仕組みを正しく理解し、ビジネスで効果的に活用することが成功への第一歩です。ぜひ、自分のビジネスに最適な方法を見つけてみてください！