データ レイクハウスとは何ですか?

データ管理におけるスケーラビリティと柔軟性

データ レイクハウスは、さまざまな種類のデータの種類にわたって増大するデータ量に対応してシームレスにスケールし、ビジネスが変化するデータ環境に適応するための機敏性を提供します。

Microsoft OneLake in Fabric は、無限にスケールし、構造化データと非構造化データを取り込み、大量のデータを処理し、分析エンジン全体でパフォーマンスを最適化できるオープン データレイクです。

データ レイクハウスは、機密データを保護するための堅牢なセキュリティ対策を組み込んでいます。たとえば、OneLake は業界をリードするセキュリティとガバナンツールを使用して、組織のデータの品質を確保し、適切な人々のみがそのデータに適切にアクセスできるようにします。これにより、組織は業界規制に準拠し、無許可のアクセスから保護されます。

コスト効率の良いクラウド ストレージと最適化されたデータ処理を通じて、データ レイクハウスは、構造化データと非構造化データの大規模データを保存および分析するための手頃なソリューションを提供します。Microsoft Fabric は、すべてのワークロードに使用できる単一のキャパシティとストレージのプールを提供することで、コストをさらに削減します。

データ サイエンティストやアナリストに、ストリーミング データに対してリアルタイム分析を行う能力を与えることで、データ レイクハウスは、組織が変化する状況に迅速かつ積極的に対応できるようにします。ワークロードの一例として Fabric Real-Time Intelligence は、ストリーミング データを取り込み、変換し、リアルタイムでクエリを実行し、応答に基づいてアクションをトリガーできます。

データ レイクハウス アーキテクチャは、データを管理し分析するための統一システムを作成するために連携するいくつかの主要なコンポーネントで構成されています。各コンポーネントの詳細な内訳は以下の通りです:

1. インジェスト。インジェスト レイヤーは、データベース、アプリケーション、IoT デバイス、外部 API など、さまざまなソースからデータを収集する役割を担っています。バッチ処理とリアルタイムの両方に対応しています。Fabric Data Factory は、データを取り込み、準備し、変換するためのデータ フローとパイプラインを実装することを可能にします。このレイヤーは、すべての関連データ (構造化データ、半構造化データ、非構造化データ) が分析のために利用可能であることを保証し、組織の全体像を提供します。

2. ストレージ。ストレージ レイヤーは、データ レイクハウスの基盤として機能し、大量の生データをスケーラブルでコスト効率の良いストレージ ソリューションを使用して処理します。このレイヤーでは、データを生の形式で保存でき、テキスト、画像、動画などのさまざまなデータ タイプに対応し、厳格なスキーマを排除することで、データのスケーラビリティを向上させます。

3. メタデータ。メタデータ レイヤーは、データ資産をカタログ化し、スキーマ情報を維持します。これにより、効率的なクエリのためのデータ品質が確保されます。データ チームは、作業しているデータのコンテキストと構造を理解できるため、より効果的な分析情報を得ることができます。

4. API。API レイヤーは、開発者、データサイエンティスト、アナリストがデータにアクセスし、対話するためのインターフェイスを提供します。このレイヤーは、異なるアプリケーションやユーザーが基盤となるアーキテクチャに関する深い技術的知識を必要とせずにデータを扱えるようにするため、重要です。

5. 消費。消費レイヤーは、各ユーザーがデータを分析し視覚化する能力を提供するツールとプラットフォームを含みます。これには、Power BI のようなビジネス インテリジェンス (BI) ツールや、Fabric Data Science のようなデータ サイエンスおよび機械学習ワークロードが含まれ、レイクハウスに保存されたデータを使用します。消費レイヤーは、生データを実用的な分析情報に変え、組織全体の利害関係者がデータに基づく意思決定を行えるようにします。

データを移行する場合でも、まったく新しいソリューションを設定する場合でも、データ レイクハウスを実装するにはいくつかの重要なステップがあります。プロセスのステップバイステップの概要と、重要な考慮事項を以下に示します:

1. ランドスケープを評価します。まず、データベース、アプリケーション、外部フィードなど、既存のすべてのデータ ソースを特定する必要があります。ストレージ要件を理解するために、これらのソース内のデータを構造化、半構造化、非構造化に分類する必要があります。

2. 要件と目標を定義します。次に、目標を明確に定義することが重要です。これにより、予想されるデータのボリュームと増加量に基づいてニーズを特定できます。機密データを保護するために、満たす必要のあるコンプライアンス要件を特定することも重要です。

3. テクノロジー スタックを選択してください。クラウドまたはオンプレミスのストレージ ソリューションを選択し、データ レイクハウスのニーズをサポートするオプションを評価してください。カタログ作成、ガバナンス、系列追跡に使用するツールを選択することも重要です。

4. 移行戦略の策定。移行戦略を策定する際には、重要度の低いデータから始める段階的な移行を計画することで、混乱を最小限に抑えることが重要です。データの品質を評価し、必要なクレンジングや変換タスクを特定し、データの整合性を確保するためのバックアップ戦略を確立する必要があります。

5. パイプラインを作成します。移行戦略を確立したら、API を使用してバッチおよびリアルタイムのデータ インジェスト プロセスを設定します。データ インジェストをさらに効率化するために、Microsoft Power Automate のような自動化ツールの導入を検討することもできます。

6. ストレージ管理を構成します。ストレージ システムを構成する際には、各データ タイプの定義された構造に従って行うことが重要です。データの発見可能性を確保するためのメタデータ管理の実践を確立し、データを保護するためのアクセス権限とセキュリティ プロトコルを定義する必要があります。

7. 分析フレームワークを確立します。この時点で、BI および分析ツールを接続したいと思うでしょう。Power BI を使用して、レポート作成と可視化を行います。開発者に機械学習や高度な分析のための必要なフレームワーク、ツール、アクセスポイントを提供することも必要です。

8. 監視、最適化、反復します。実装が完了したら、パフォーマンスを定期的に評価し、Fabric にあるエンド ツー エンドの監視機能を使用してストレージと処理能力を評価することが重要です。ユーザーとのフィードバック メカニズムを確立し、改善と最適化のための領域を特定することも重要です。

世界のトップの組織は、データ レイクハウ スアーキテクチャを使用してデータの利用を最適化し、意思決定を強化し、業務全体での革新を推進しています。成功した実装のいくつかの注目すべき例を以下に示します:

1. 信頼できる唯一の情報源
オランダに本拠を置く食品サプライ チェーン企業 Flora Food Group は、複数の分析ツールを単一のより効率的なプラットフォームに統合することを目指し、Fabric を利用してレポート作成、データ エンジニアリング、データ サイエンス、セキュリティ チャネルを一つのソリューションに統一しました。すべてのデータ ストリームを接続することで、同社はプラットフォーム アーキテクチャを簡素化し、コストを削減し、顧客により詳細でタイムリーな分析情報を提供できるようになり、その結果、サービス提供と顧客満足度が向上しました。

2. 高度な分析と機械学習
オーストラリアで二番目に忙しい空港であるメルボルン空港は、運用効率と乗客体験を向上させるためにデータ分析能力をアップグレードする必要がありました。Fabric を採用することで、組織は駐車場、販売、空港運用システムなど、さまざまなデータ ソースからデータを統合し、技術的および非技術的なビジネス ユーザーの両方にデータに基づく分析情報へのアクセスを拡大することができました。その結果、空港はすべてのデータ関連業務で 30% のパフォーマンス効率の向上を達成しました。

3. AI とディープ ラーニング
デジタル イノベーション企業である Avanade は、AI 技術を使用して組織内の戦略的意思決定プロセスを強化することを目指しました。Fabric でデータ資産を統一し、10,000 人以上の従業員にデータ分析のトレーニングを行うことで、Avanade はユーザーが AI をより容易に採用できる基盤を築きました。ユーザーは、学んだスキルを活用して、自然言語と Power BI の Copilot を基にしたさまざまなダッシュボードを含むカスタマイズされた AI ソリューションを開発できました。

4. リアルタイムの分析情報
Dener Motorsport は、ポルシェ・カレラ・カップ・ブラジルの主要な主催者であり、エンジニアと顧客の両方に車両の性能と修理に関する包括的で最新のデータを提供する任務を負っていました。Fabric を採用し、リアルタイム分析、ストレージ、レポート機能を実装することで、実行可能なリアルタイムの分析情報を提供し、組織は利害関係者に対してより良いサポートを提供できるようになりました。最近のレースでは、エンジニアがポルシェのレース カーの故障したエンジンを特定し、安全のためにその車を撤去することができました。