データレイク活用の落とし穴、データ品質調整にかかる作業負荷をどう軽減する？

　ビッグデータが注目される近年、より大量のデータを扱う基盤として、データレイクの普及が進んでいる。データレイクは構造化・非構造化にかかわらずあらゆるデータを容易に扱えるため、データの収集・蓄積・共有などに優れ、マルチクラウド環境での活用も難しくなく、サイロ化対策の面でも有効となる。

　一方、データレイクには管理負荷を低減する効果がある半面、データ品質の調整は利用者が行わなければならないため、データ利用時の作業負荷が高いという課題もある。これを解消するには、あらゆるデータを仮想化によって結び付け検索性を高める、データ仮想化基盤の活用も検討すべきだろう。

　本動画では、Microsoft AzureとAmazon Web Services上での活用事例を紹介しつつ、データレイクの特長やそのメリットを解説。その上で、データ仮想化基盤を用いた柔軟なデータ連携の様子についてもデモ画面を用いて分かりやすく解説している。リアルタイムのデータサービスを安価に提供する本データ基盤について、詳しく見ていこう。