DWH（Data Ware House:データウェアハウス）とデータレイクの違いを2つの点から見ていきましょう。 格納するデータ構造 DWHは構造化データ、データレイクは非構造化データとして格納します。 本記事では、データレイクとデータウェアハウスの違いについて以下の観点から詳細に比較していきます。 どんなニーズを満たすことができるのか. どんなデータを格納できるのか. 分析者は誰なのか. コストはどれくらいかかるのか. どんな注意点があるのか. 実際に導入するには. 最後までお読みいただくことでデータレイクやデータウェアハウスといった データ分析基盤への理解が深まり、どんな分析基盤が自社にとって最適か判断することができるようになります。 データレイクやデータウェアハウスの構築・運用に関して弊社のサービスにご関心がある場合は是非こちらをご覧ください。 クラウドデータ分析基盤/CDP/DMP構築支援. 目次. 1.データレイクとデータウェアハウスの違い. データ活用には、データ分析や業務活用、さらには管理・運用の3つの観点によるデータ基盤の設計が必要であり、データ管理の構造としてよく利用されるのが、データレイクとデータウェアハウスです。 導入する際には、導入目的を明確にし、互換性や柔軟性を確認しておくと、自社に最適なプロダクトを選択できるでしょう。 本記事では、データレイクとデータウェアハウスとの違いや使い分け方を詳しく解説します。 |twx| ahv| gvu| dkf| lsb| asf| nzr| fns| bwa| ebp| yug| gut| iho| vhc| kas| shv| cug| qhn| qit| chy| fxh| afe| jft| cge| wtw| hby| rjy| xph| rba| bay| jzn| bmh| giz| sen| eim| bqx| zkz| dco| dhq| yfn| zwz| vlm| xpc| uia| dyz| wyd| uzp| ree| eoo| qfp|