データレイクとデータウェアハウス：違いは何ですか？
公開: 2022-04-22データレイクとデータウェアハウスはどちらも、ビッグデータを効果的に収集して保存するのに役立ちます。 2つの用語は似ているように聞こえますが、いくつかの違いがあります。 データレイクは、組織化されていない生データのコレクションです。 データウェアハウスは、分析を容易にするために、処理されたデータを収集、保存、およびフィルタリングします。
これらの2つの用語は同じ意味で使用されることがよくありますが、データを使用してマーケティングキャンペーンを最大化するのに役立つ多くの違いと使用法があります。
そのため、このページでは、データレイクとデータウェアハウスの主な違いについて詳しく説明します。 だから、もっと学ぶために読み続けてください！
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データレイクとデータウェアハウスの定義
データウェアハウスとデータレイクの違いについて詳しく説明する前に、以下の各用語を定義しましょう。
データレイクとは何ですか？
データレイクは、すべてのデータを任意の規模で保存できるシステムです。 データレイクは、後で分析できる任意のサイズの未整理の生データを収集するのに役立ちます。
データレイクを実際の水域と考えてください。 あなたや他のチームメンバーがデータレイクを調べたり分析したりするまで、データレイクに大量のデータを保存することができます。
データウェアハウスとは何ですか？
データウェアハウスは、データの保存、管理、分析を可能にするシステムです。 データウェアハウスは、ダッシュボード、レポート、およびその他の分析ツールを使用して、データの整理と解釈を支援します。
データウェアハウスを実際のウェアハウスと考えてください。 データウェアハウスを使用すると、データを通路または行に収集して整理することができます。 次に、在庫インベントリまたはデータレポートを取り出して、特定のデータセットとメトリックを分析できます。
データレイクとデータウェアハウスの3つの主な違い
では、データレイクとデータウェアハウスの違いは正確には何ですか？ これらの2つの用語は最初は互換性があるように聞こえるかもしれませんが、それらの間にはいくつかの重要な違いがあります。
データウェアハウスとデータレイクの主な違いは次の3つです。
- データ型
- 目的
- ユーザー
1.データ型
データウェアハウスとデータレイクの違いに関しては、これらのシステムが保存するデータの種類と形式はさまざまです。
データウェアハウス
データウェアハウスは、処理および改良されたデータを格納します。 処理されたデータは、収集されて使用可能な情報に変換されるデータです。 言い換えれば、処理されたデータは、マーケティングキャンペーンとプロセスを改善して、ビジネスにより良い結果をもたらすのに役立つ実用的な洞察を提供できます。
たとえば、処理されたデータを使用して、ユーザーの人口統計データのコレクションを分析し、Webサイト訪問者の大多数の場所を表示できます。
次に、この情報を使用して、オーディエンスについて詳しく学び、その場所のユーザーをターゲットとするより効果的なキャンペーンを実装できます。
データレイク
データレイクには、生データと未処理のデータが格納されます。 生データは、ソースから収集されたが、まだ処理されていないデータです。 処理されたデータとは異なり、生データは元の形式でデータレイクに保存され、マーケティング戦略に実用的な洞察を提供することはできません。
たとえば、場所、役職、業界などの貴重な情報をソースから収集できます。 ただし、このデータは他のソースからのデータでは分析されないため、リードの大部分の役職と業界を理解できます。
2.目的
データレイクとデータウェアハウスのもう1つの重要な違いは、その目的です。 企業は、さまざまな理由でデータウェアハウスとデータレイクを使用します。
データウェアハウス
データウェアハウスを使用して、データを保存するだけでなく、さまざまなソースからのデータを整理、管理、分析することができます。 データウェアハウスを使用すると、データのコレクションを整理されたわかりやすい方法で分析するのに役立つカスタムダッシュボードを作成できます。
たとえば、サイトページで費やした時間、バウンス率など、ウェブサイトのユーザー行動指標を表示するダッシュボードを作成できます。
その結果、データウェアハウスを使用して、Webサイトデータの視覚的表現を分析し、訪問者がサイトをどのように操作しているかについての貴重な洞察を得ることができます。
データレイク
一方、データレイクを使用して、将来処理および分析する生データの膨大なコレクションを保存できます。 データウェアハウスとは異なり、データレイクでは、データの解釈と理解に役立つ分析ツールを利用できません。
ほとんどの企業は、データレイクを使用して大量のデータを保存し、社内チームの別のプラットフォームを使用してデータを整理および処理しています。
3.ユーザー
データウェアハウスとデータレイクのもう1つの違いは、それらを使用する人々と企業です。
データウェアハウス
中小企業（SMB）から企業まで、さまざまな企業がデータウェアハウスを使用してデータを保存および分析できます。 データウェアハウスは、データの解釈に役立つ多数の分析ツールと機能を提供するため、通常、企業の間で好まれる選択肢です。
さらに、チームが小さい場合やデータアナリストがまったくいない場合は、データウェアハウスを使用してデータを整理し、時間とリソースの両方を節約できます。
データレイク
データプロセッサとアナリストの大規模なチームを持つ大企業は、通常、データレイクに投資します。 これは、企業が通常、未処理の未処理データを格納するためにデータレイクを使用するためです。
データアナリストとプロセッサのチームは、データを解釈および整理して、マーケティング戦略に情報を提供するための実用的な洞察を作成できます。
データレイクとデータウェアハウス：どちらがあなたのビジネスに適していますか？
したがって、データウェアハウスとデータレイクの主な違いがわかったので、どちらがビジネスに最適か疑問に思うかもしれません。 あなたの選択はあなたのビジネスのユニークなニーズと目標に依存することができます。
膨大な量のデータを保存し、後でこのデータを整理して処理するためのリソースが必要な場合は、データレイクがビジネスに適している可能性があります。
一方、ビジネスに大量のデータを整理するための時間とリソースが不足している場合、またはカスタムダッシュボードと分析ツールを利用してデータを解釈したい場合は、データウェアハウスが会社に最適です。
ユーザーフレンドリーなインターフェースと分析機能により、データウェアハウスは通常、データドリブンマーケティングを始めたばかりの企業に好まれるオプションです。 これは、データウェアハウスが実用的な洞察を提供し、マーケティング戦略を最適化して、会社の売上と収益を増やすことができるためです。
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