データレイク

データレイクとは

データレイク (Data Lake) は、構造化データ (CSV, JSON)、半構造化データ (ログ)、非構造化データ (画像, 動画) を生の形式で大量に保存し、後から分析・加工するストレージ基盤である。データウェアハウスが「スキーマを定義してからデータを投入」するのに対し、データレイクは「まずデータを保存し、分析時にスキーマを適用」する。

データウェアハウスとの比較

データウェアハウスとの主な違いを以下に比較する。

観点	データレイク	データウェアハウス
スキーマ	Schema-on-Read	Schema-on-Write
データ形式	生データ (何でも)	構造化データのみ
ストレージ	S3 (安価)	Redshift (高価)
用途	探索的分析、ML	BI、定型レポート
データ品質	低い (生データ)	高い (ETL 済み)

AWS でのデータレイク

AWS でのデータレイクを図で示す。

[データソース]
  DynamoDB Streams → Kinesis Firehose → S3 (Raw)
  CloudWatch Logs  → Kinesis Firehose → S3 (Raw)
  外部 API         → Lambda           → S3 (Raw)

[S3 データレイク]
  s3://data-lake/raw/        ← 生データ
  s3://data-lake/processed/  ← ETL 済みデータ
  s3://data-lake/curated/    ← 分析用データ

[分析]
  Athena  → SQL でアドホッククエリ
  Glue    → ETL ジョブ
  Redshift Spectrum → S3 のデータを Redshift から直接クエリ
  SageMaker → 機械学習

Athena で S3 を直接クエリ

Athena で S3 を直接クエリの例を示す。

-- S3 上の JSON ファイルを SQL でクエリ (サーバーレス)
CREATE EXTERNAL TABLE orders (
  order_id STRING,
  user_id STRING,
  amount DOUBLE,
  created_at TIMESTAMP
)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
LOCATION 's3://data-lake/raw/orders/';

SELECT user_id, SUM(amount) as total
FROM orders
WHERE created_at > DATE '2026-01-01'
GROUP BY user_id
ORDER BY total DESC
LIMIT 10;

データレイクのアンチパターン: データスワンプ

データレイクにデータを投入するだけで、カタログ化やガバナンスを行わないと「データスワンプ (データの沼)」になる。

問題	対策
どのデータがどこにあるか分からない	Glue Data Catalog でメタデータ管理
データの品質が不明	Glue DataBrew でプロファイリング
アクセス制御がない	Lake Formation で権限管理
重複データが大量にある	パーティショニングとライフサイクルポリシー

パーティショニング

パーティショニングを図で示す。

s3://data-lake/orders/year=2026/month=03/day=15/data.parquet

日付でパーティショニングすることで、Athena のスキャン量を削減しコストを抑える。

基礎から学ぶなら関連書籍が手がかりになる。