Data Lakeの方が新しくて自由そう…なのに、なんで企業はわざわざData Warehouseを使うのでしょうか🤔🤔
実務で考える「LakeとDWHの違い」と、使い分けのポイントをやさしくまとめてみました。
Data LakeとData Warehouseの違いと、DWHを選ぶメリットとは？
✅ ざっくり特徴の比較
| 特徴 | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|
| データの種類 | 構造化／非構造化なんでもOK | 構造化データが中心（表形式） |
| 柔軟性 | 高い（加工前でも保存OK） | 低め（事前に設計が必要） |
| 処理コスト | 安い（容量あたり） | 高め（高性能なSQLエンジン） |
| ユースケース | 分析前の「データの貯め場所」 | 集計やレポートなど「整った情報の配信元」 |
| 主な利用者 | データサイエンティスト／エンジニア | BIユーザー／ビジネス部門 |
☝️ Data Warehouseを使うメリット！
1. 「分析・可視化」に強い！
DWHは整った構造のデータに特化していて、Power BI や Tableau などのBIツールと相性バツグン。
「経営会議用のグラフ」「営業部向けレポート配信」などに最適。
2. パフォーマンスが安定する！
SQLでの検索やJOINが高速＆安定。Data Lakeは処理が重くなることも…。
→ 決まった形式のレポートを高速で配信したいときに強い！
3. 権限管理・セキュリティ面がしっかり
「この列は役職者のみ」など、アクセス制御がしやすい。
→ 情シスや管理部門の“安心できる選択肢”。
4. ユーザーにやさしい
加工済データを使う前提なので、非エンジニアでも扱いやすい。
→ 「いいデータを、ラクに使ってもらいたい」ならDWH！
💡 実際の使い分け例
Data Lake → 加工 → Data Warehouse → Power BIで可視化
🧠 たとえで覚えるなら？
- Data Lake：押し入れ（とりあえず何でも入れる）
- Data Warehouse：整頓された本棚（すぐ使える形で並んでる）
まとめ
Data Lakeは柔軟で拡張性が高い反面、整備された状態ではない。
一方、Data Warehouseは“使う人”のために整えられた場所。
データを貯めたいのか、届けたいのか？
その目的で選び分けるのが大事！