データマート、データレイクとは？違いや活用事例、導入時の注意点を解説

2024.09.25 株式会社システムインテグレータ

データ利活用、データ分析基盤のプラットフォームとして「データウェアハウス」「データマート」「データレイク」などがあります。本記事では、データマートとデータレイクについて、それぞれの概要や特徴、導入のポイントなどを初心者にも分かりやすく解説します。

データマートとは

データマートは、特定の組織や目的に最適化されたデータ集合体のことです。

より具体的には、データ分析を目的に収集されたデータウェアハウスから、目的にあわせて必要なデータのみを抽出し、分析しやすい形で保存する仕組みです。さらに、データマートにあるデータはBIツール等によりデータの可視化や分析レポートの作成に活用されます。

例えば、営業部門用のデータマートには、顧客情報や売上データが集約されています。営業部門はこのデータマートにアクセスし、効率的な意思決定を行うことが可能です。

データマートの主な特徴は、その専門性と使いやすさにあります。

データマートは、主に部門ごとの分析や予測に活用されます。

例えば、売上データをもとに、商品別・地域別の売上分析やトレンド予測を行ったり、顧客データをもとに、セグメント分析やキャンペーン効果測定を行ったりすることも可能です。会社や組織の部門レベルで、意思決定の迅速化や業務効率の向上に大きく貢献します。

データマート導入時には、いくつかの注意点があります。

目的や用途以外のデータが混在すると、パフォーマンスの低下やデータの品質が失われます。データマートを導入する際は、格納するデータを特定し必要なもののみを抽出することが重要です。

データレイクは、構造化、非構造化を問わず、多様な形式のデータをそのままの形で取り込み、一元管理するシステムです。データウェアハウスとは異なり、データの取り込み時には前処理や構造化を行わず、データの利用時に必要な構造（スキーマ）を適用するため、分析や活用の柔軟性が高いことが特徴です。

データレイクの主な特徴は以下の通りです。

データウェアハウスやデータマートと異なり、データを加工せずそのまま保存する点が大きな特徴です。

データレイクは、加工が不要な履歴データや、画像や動画などの非構造化データの保存に適しており、以下の用途で広く活用されています。

データレイク導入時には、いくつかの注意点があります。

データレイクはあらゆるデータが格納できるため、格納するデータ容量が膨大になります。データ容量が多ければ多いほど、必要なデータの抽出に時間がかかるため、データガバナンス（データを扱うためのルールを整備し、きちんとルールを守るよう監視すること）を行っていくことが重要です。

今回解説したデータマートとデータレイクの違いを、以下の表にまとめました。

比較項目	データマート	データレイク
データ形式	主に構造化データ	構造化、半構造化、非構造化すべてのデータ
目的	特定の業務部門やユーザーグループ向けのデータ分析	大量かつ多様なデータを保存し、データ分析や機械学習に活用
スケーラビリティ	比較的小規模、特定のニーズに合わせて構築	大規模、無制限に拡張可能
データの保存	データは加工・整理して保存	生データをそのままの形式で保存
導入・運用コスト	比較的低コスト	初期導入コストが高く、データガバナンスのコストが必要
データのアクセス	特定の用途に最適化され、高速にアクセス可能	全データにアクセス可能だが、データ抽出・分析に時間がかかる
活用例	販売部門の売上分析、キャンペーンの効果測定など	ビックデータ分析、機械学習モデルのトレーニングデータの保存など