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データレイクとは？データウエアハウスとの違いやデメリットは（下）
2018/10/19
自分たちが解決しようとしている問題が分からないのだとしたら、いつか何かを建てたいという理由でレンガを1つでも多く集めているのと同じだとGreenbaum氏は主張する。「計画がないのなら、そこにあるのはレンガの山だけだ。もし材木が必要になったらどうするのか。最初から設計があれば、何が必要なのか分かるはずだ」
Greenbaum氏が冷めた見方をするのは、以前データウエアハウスでも同じ展開を目にしたからだ。「この映画は前にも見た。出演者は違うが、筋書きも結末も同じだ。戦略的に進めなければ、データウエアハウスの時と同じで、データレイクにもかなりの無駄金を費やすことになる」
何の狙いもないデータレイクは、高価な「転ばぬ先の杖」で終わる。一方、戦略的に構築したデータレイクであれば、例えば顧客の行動パターンなど、将来的にさまざまな形で分析してアクションに生かしたいデータを保管しておく素晴らしい手段になる。単一の用途にしか使えない段階まで事前処理をする一般的なデータウエアハウスとは異なる。
（了）
翻訳：内山卓則＝ニューズフロント
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