▼この記事でわかること

• データレイクの基本的な概念、メリット・デメリット、そして具体的な活用事例
• データレイクとデータウェアハウス、データベース、データマートとの明確な違い
• データレイクの導入・運用方法から成功のコツ、さらには最新トレンドまで

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データレイクとは？わかりやすく解説

データレイクとは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データといった、あらゆる種類・形式の生データを、加工せずにそのままの形で一元的に保存・管理できる巨大なリポジトリ（貯蔵庫）です。

企業内外で生成される膨大なデータを、将来的な分析や活用目的が明確に定まっていない段階からでも、まずは収集・蓄積しておくことを可能にします。これにより、従来は見過ごされていたデータから新たな洞察を得たり、機械学習のトレーニングデータとして活用したりするなど、データ活用の可能性を大きく広げることができます。

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データレイクのメリット

データレイクのメリットを端的にまとめると、以下5点となります。

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• 多様なデータをそのままの形式で保存できるため、データの取り込みが迅速かつ容易
• 事前のスキーマ定義やデータ変換処理が不要なため、時間とコストを削減可能
• 生データを保持しているため、新たな分析手法や視点が出てきた場合でも、柔軟に対応可能
• 安価なストレージを活用できる場合が多く、大容量データの保管コストを抑えやすい
• 機械学習やAIの学習データとして、質の高い多様なデータを提供できる基盤となる

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データレイクのデメリット

一方で、データレイクには以下のようなデメリットや注意すべき点も存在します。

• 管理が不十分だと、データの意味や品質が不明確になり活用が困難になる「データの沼（データスワンプ）」に陥りやすい
• 生データをそのまま保存するため、データ品質の担保やセキュリティ、プライバシー保護のための適切なデータガバナンス体制の構築が不可欠
• データを活用するためには、専門的な知識やスキルを持つ人材が必要となる

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データレイクの活用事例

メリット・デメリットだけでは、イメージを掴みにくい部分もあると思います。そこで、下記よりその活用事例を紹介したいと思います。

製造業におけるデータレイク活用事例

製造業では、データレイクが生産性の向上、品質管理の強化、そして新たな価値創出のための重要な基盤として活用されています。

工場内に設置された多数のIoTセンサーから収集される温度、振動、圧力、稼働状況といったリアルタイムデータや、製造実行システム（MES）からの生産実績データ、品質検査データ、さらにはサプライチェーンに関わる調達データや在庫データなどをデータレイクに集約します。

これらの膨大な生データを分析することで、従来は困難だった高度な予知保全が可能になります。例えば、機器の微細な振動パターンの変化を機械学習モデルで分析し、故障の兆候を早期に検知することで、計画外のダウンタイムを削減し、メンテナンスコストを最適化します。また、製品の品質検査データと製造プロセスデータを突き合わせることで、不良品発生の根本原因を特定し、歩留まりの改善や品質の安定化に繋げることができます。

さらに、エネルギー消費のパターンを分析して無駄を削減したり、サプライチェーン全体のデータを可視化してリードタイムの短縮や在庫の最適化を図ったりといった活用も進んでいます。

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小売業におけるデータレイク活用事例

小売業においてデータレイクは、顧客理解を深め、パーソナライズされた顧客体験を提供し、効率的な店舗運営を実現するための鍵となっています。

POSシステムから得られる詳細な購買履歴、ECサイトでの顧客の閲覧履歴やカート投入情報、会員プログラムの顧客属性データ、さらにはSNS上のブランドや商品に関するコメント、気象情報、地域のイベント情報といった多様なデータをデータレイクに統合します。

これらのデータを組み合わせることで、顧客一人ひとりの嗜好や購買行動パターンをより深く理解し、精度の高い顧客セグメンテーションを行うことができ、その結果に基づいて、個々の顧客に最適化された商品レコメンデーションをECサイトやアプリで表示したり、ターゲットを絞った効果的なマーケティングキャンペーンを展開したりすることが可能になります。

また、過去の販売実績と天候やイベント情報を組み合わせた需要予測モデルを構築し、在庫の最適化や食品ロスの削減に繋げている事例もあります。店舗内のカメラ映像やWi-Fiアクセスポイントのデータから顧客の動線分析を行い、店舗レイアウトの改善や商品陳列の最適化に役立てる動きも広がっています。

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金融機関におけるデータレイク活用事例

金融機関では、データレイクがリスク管理の高度化、不正検知の強化、そして顧客サービスの向上に不可欠な役割を果たしています。日々の膨大な取引履歴データ、顧客の属性情報、口座情報はもちろんのこと、市場の変動データ、ニュースフィード、ソーシャルメディア上の風評、さらにはコンタクトセンターに寄せられる音声やテキストデータといった非構造化データまで、多岐にわたる情報をデータレイクに集約します。

これらのデータを活用することで、例えばクレジットカードの不正利用やマネーロンダリングといった不正取引のパターンを機械学習でリアルタイムに検知し、被害を未然に防ぐ体制を強化できます。

また、顧客の取引パターンやライフステージの変化を分析し、より適切な金融商品を提案したり、個々の顧客のリスク許容度に合わせたポートフォリオをアドバイスしたりするなど、パーソナライズされたサービス提供が可能になります。

与信審査においても、従来の審査項目に加えて多様なオルタナティブデータを活用することで、より精緻なリスク評価を行い、融資機会の拡大と貸し倒れリスクの低減を両立させる取り組みが進められています。

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医療分野におけるデータレイク活用事例

医療分野におけるデータレイクの活用は、診断精度の向上、個別化医療の推進、そして創薬研究の加速に大きく貢献しています。電子カルテに記録された診療情報、CTやMRIといった医用画像データ、血液検査などの検査結果、ウェアラブルデバイスから収集される患者の日常的なバイタルデータ、さらにはゲノム配列情報や学術論文といった研究データなど、極めて多様かつ機微な情報がデータレイクに統合されます。

これらのデータを高度に分析することで、特定の疾患の早期発見や発症予測モデルの開発が進められています。例えば、過去の類似症例の画像データと診療記録をAIに学習させ、診断支援システムを構築することで、医師の見落としを防ぎ、診断精度を高める試みがあります。

また、患者一人ひとりの遺伝子情報や体質、ライフスタイルといったデータに基づいて、最適な治療法や投薬を選択する個別化医療（プレシジョン・メディシン）の実現に向けた研究も活発です。

新薬開発の分野では、膨大な化合物データや臨床試験データを解析することで、有望な候補物質の発見や開発プロセスの効率化が期待されています。

これらの事例は、データレイクが多様なデータを活用してビジネス価値を創出する強力な基盤となることを示しています。

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データレイクとデータウェアハウスの違い

データレイクとデータウェアハウス（DWH）は、しばしば比較されるデータ管理基盤ですが、その目的と特性には明確な違いがあります。データレイクは、前述の通りあらゆる形式の生データをそのまま格納し、将来の多様な分析ニーズに備えることを主目的とします。分析対象や方法が事前に定まっていない段階でもデータを収集・蓄積できる柔軟性が特徴です。

一方、データウェアハウスは、主に構造化されたデータを、特定の分析目的（例えば経営レポート作成やBIツールでの可視化など）のために事前に処理・加工・統合して格納します。つまり、利用目的が明確なデータを、分析しやすいように整理して保管する倉庫のような役割を果たします。データの品質や一貫性が高く、定型的な分析やレポーティングに適しています。

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データレイクとデータベースの違い

データレイクとデータベースもまた異なる概念です。データベースは、特定のアプリケーションやシステムが効率的にデータを読み書きできるように、構造化されたデータを整理して格納するシステムです。トランザクション処理（OLTP）を高速に行うことを目的としたリレーショナルデータベース（RDB）などが代表的です。データの整合性や即時性が重視されます。

対してデータレイクは、データベースのように特定のアプリケーションに直接利用されることを主目的とはせず、多様なデータを将来的な分析のために大規模に蓄積することに重きを置いています。データの種類も構造化データに限定されません。

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データレイクとデータマートの違い

データマートは、データウェアハウスの中から、特定の部門やユーザーグループが必要とするデータだけを抜き出し、特定の目的に特化して構築された小規模なデータベースです。例えば、営業部門向けの売上分析用データマートや、マーケティング部門向けの顧客行動分析用データマートなどがあります。データウェアハウスに集約されたデータの中から、より迅速かつ容易に必要な情報へアクセスできるようにする役割を持ちます。

データレイクとの関係で言えば、データレイクに蓄積された生データの中から必要なデータを抽出し、加工・整理してデータマートを構築するという流れも考えられます。データレイクが全社的なデータ収集基盤であるのに対し、データマートはより具体的な利用シーンに合わせたデータ提供手段と言えるでしょう。

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データレイク製品比較一覧

データレイクを構築・運用するための主要なクラウドサービスやソフトウェアはいくつか存在します。以下に代表的な製品の特徴を比較表にまとめます。

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※各製品の料金体系や詳細な機能は、提供元の最新情報を必ずご確認ください。

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データレイクは「オンプレ」「クラウド」どっち？

データレイクを構築する際、オンプレミス環境とクラウド環境のどちらを選択するかは重要な決定事項です。

オンプレミスで構築する場合、既存のITインフラを活用でき、セキュリティポリシーを自社で厳密にコントロールしやすいという利点があります。特に機密性の高いデータを扱う場合や、既存システムとの連携が密な場合に検討されることがあります。しかし、初期投資が大きくなりがちで、需要の変動に応じた柔軟な拡張や縮小が難しく、専門の運用体制も必要になります。

一方、クラウドで構築する場合、初期費用を抑えられ、スケーラビリティに優れているため、ビジネスの成長やデータ量の増加に合わせて柔軟にリソースを調整できます。また、AIや機械学習といった最新技術との連携サービスが豊富に用意されている点も大きなメリットです。運用管理の負荷も軽減される傾向にあります。ただし、データ転送コストや、クラウド環境特有のセキュリティ対策への理解が必要となります。

現在では、多くの企業がクラウドの柔軟性や拡張性、コスト効率を評価し、クラウドベースのデータレイクを選択する傾向が強まっています。

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データレイクの導入方法

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以下よりデータレイクの導入方法について、順々に説明いたします。無事に導入するためにも、以下の流れで計画的に進めることを推奨いたします。

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ステップ1：目的の明確化

まず最初に、データレイクを導入する「なぜ」を明確にします。具体的には、データレイクを活用してどのようなビジネス上の課題を解決したいのか、どのような新しいビジネス価値を生み出したいのかを定義します。

例えば、「顧客理解を深め、LTVを20%向上させる」「製造ラインの故障予知精度を高め、ダウンタイムを30%削減する」といった具体的な目標を設定することが重要です。この目的が、後のステップすべての指針となります。

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ステップ2：収集データの特定

次に、目的達成のために必要となるデータを特定します。社内外に存在するどのようなデータを収集すべきか、データの種類（構造化、半構造化、非構造化）、データの量、発生頻度、データの鮮度、そしてデータの品質などを詳細に洗い出します。

既存システムからのデータだけでなく、IoTデバイスからのセンサーデータや、外部の公開データなども対象として検討します。

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ステップ3：アーキテクチャの設計

収集するデータが決まったら、データレイク全体のアーキテクチャを設計します。

具体的には、データをどのように取り込むか（バッチ処理、ストリーミング処理など）、どのようなファイル形式で保存するか（Parquet, ORC, JSON, CSVなど）、データレイク内でのディレクトリ構造や命名規則、データへのアクセス権限管理、セキュリティ要件（暗号化、マスキングなど）、そしてデータカタログの整備方針などを検討します。

これには、将来的な拡張性や柔軟性も考慮に入れた設計が求められます。

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ステップ4：製品・サービスの選定と構築

設計したアーキテクチャに基づいて、最適なクラウドサービス（AWS S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storageなど）やソフトウェア、必要なツールを選定します。各製品の機能、コスト、既存システムとの連携性、サポート体制などを比較検討しましょう。

製品選定後、実際にデータレイク環境の構築作業に着手します。これには、ストレージの設定、データ取り込みパイプラインの構築、セキュリティ設定などが含まれます。

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ステップ5：検証とテスト

データレイクの基本環境が構築できたら、実際にテストデータを用いて検証作業を行います。

計画通りにデータが取り込まれるか、正しく保存されるか、定義したアクセス権限が機能しているか、想定したパフォーマンスでデータにアクセスできるか、そして基本的な分析が行えるかなど、一連のプロセスをテストし、問題点を洗い出して修正します。

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ステップ6：スモールスタートと段階的な展開

初期段階では、比較的小規模な範囲、例えば特定の部門や限定されたユースケースからデータレイクの利用を開始する「スモールスタート」のアプローチが有効です。

まずは小さな成功事例を作り、そこから得られた知見や課題を基に改善を重ねながら、徐々にデータソースや利用範囲を拡大していきます。これにより、リスクを低減しつつ、組織全体のデータ活用文化を醸成していくことができます。

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データレイクの運用方法・成功のコツ

データレイクの価値を継続的に引き出し、効果的に活用していくためには、以下の運用ポイントを意識し、実践していくことが不可欠です。

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運用ポイント1：データ品質の継続的な維持管理

データレイクの信頼性を保つ上で最も重要なのが、データ品質の維持管理です。

まず、データレイクに取り込まれるデータの正確性、完全性、一貫性、適時性などを定義し、これらを継続的に監視する仕組みを構築します。データプロファイリングツールなどを活用してデータの状態を把握し、品質基準に満たないデータが発見された場合には、適切なクレンジング処理や修正プロセスを実行します。

この品質管理サイクルを定常的に回すことで、利用者が安心してデータを使える状態を保ちます。

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運用ポイント2：データカタログの整備と拡充

データレイク内にどのようなデータが、どこに、どのような形式で、どのような意味を持って格納されているのかを記録・管理するデータカタログの整備は、データ活用の効率を大きく左右します。

データの出自（データソース）、更新頻度、スキーマ情報、ビジネス上の定義、担当部署などのメタ情報を充実させ、利用者が目的のデータを容易に検索・理解できるようにします。

データカタログは一度作成したら終わりではなく、新たなデータが追加されたり、データの意味合いが変わったりするのに合わせて、継続的に更新・拡充していく必要があります。

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運用ポイント3：セキュリティとコンプライアンスの徹底

データレイクには機密情報や個人情報を含む多様なデータが集約されるため、セキュリティ対策とコンプライアンス遵守は最優先事項です。データへのアクセス権限を役割や必要性に応じて厳密に設定・管理し、不正アクセスや情報漏洩を防止します。

データの暗号化、マスキング、匿名化といった技術的対策に加え、GDPRや個人情報保護法など国内外の関連法規を遵守するための体制とプロセスを整備し、定期的な監査や見直しを行います。

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運用ポイント4：パフォーマンスの監視と最適化

データレイクのパフォーマンスは、利用者の満足度やデータ活用のスピードに直結します。データ取り込み処理の遅延、データアクセス時の応答時間、分析クエリの実行速度などを常に監視し、ボトルネックとなっている箇所を特定します。

問題が発見された場合は、ストレージの階層化の見直し、データパーティショニングの最適化、クエリのチューニング、あるいは必要に応じてコンピューティングリソースの増強など、適切な最適化策を講じます。

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運用ポイント5：コスト管理と最適化の推進

データレイクの運用には、ストレージコスト、データ転送コスト、データ処理のためのコンピューティングリソース利用料などが継続的に発生します。これらのコストを定期的にモニタリングし、詳細に分析することで、無駄なコストが発生していないかを確認します。

例えば、アクセス頻度の低いデータを低コストなストレージクラスに移動したり、利用されていないリソースを停止したりするなど、コスト効率を高めるための施策を継続的に実施します。

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運用ポイント6：ユーザーサポートとトレーニングの提供

データレイクを構築しても、それを利用するユーザーが効果的に活用できなければ意味がありません。データレイクの利用者に対して、データの検索方法、分析ツールの使い方、データ倫理などに関するトレーニングやワークショップを定期的に提供します。

また、問い合わせ窓口を設置したり、FAQや利用ガイドを整備したりするなど、ユーザーがスムーズにデータを活用できるようなサポート体制を整え、組織全体のデータリテラシー向上とデータ活用文化の醸成を支援します。

これらの運用ポイントを継続的に実践することで、データレイクは真に価値あるデータ基盤として機能し続けることができます。

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データレイクの最新トレンド

データレイクを取り巻く技術や考え方は、常に進化しています。AIなど最新トレンドを抑えることで、より効果的で効率的な運用ができないか、常時チェックすることをおすすめします。

以下、記事執筆時、2025年5月のデータレイクにおける最新トレンドを5つご紹介いたします。

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トレンド1：データレイクハウスの台頭と普及

データレイクの最新トレンドとして最も注目されているのが、「データレイクハウス」アーキテクチャの普及です。

これは、従来のデータレイクが持つあらゆる形式のデータを柔軟に格納できる利点と、データウェアハウス（DWH）が提供してきた構造化データの効率的な管理、信頼性の高いトランザクション処理（ACID特性）、スキーマ適用といった堅牢な機能を融合させるアプローチです。

データレイクハウスは、データレイク上のファイルに対して直接、高性能なSQL分析やBI、さらにはAI/機械学習のワークロードを実行できる環境を提供します。これにより、データをDWHへ別途コピー・移動させる手間やコスト、それに伴うデータのサイロ化を解消し、より迅速で一貫性のあるデータ活用を実現します。

Delta Lake、Apache Iceberg、Apache Hudiといったオープンフォーマットがこのアーキテクチャの基盤技術として重要な役割を担っています。

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トレンド2：AI・生成AI活用を加速するデータレイク

AIおよび機械学習（ML）、特に近年急速に発展している生成AI（Gen-AI）の活用において、データレイクの役割はますます重要になっています。高品質で多様な大量のデータはAIモデルの精度向上に不可欠であり、データレイクはその最適な供給基盤となります。

特に注目されているのが、RAG（Retrieval Augmented Generation）と呼ばれるアーキテクチャです。これは、データレイク内に蓄積された企業独自のドキュメント、ナレッジベース、製品情報などを活用し、生成AIがより正確で文脈に即した回答を生成できるようにする技術です。

データレイクは、これらの学習データや参照情報を一元的に管理し、AIモデルへ効率的に提供することで、企業固有のニーズに応じた高度なAIソリューション開発を強力に支援します。

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トレンド3：データメッシュとデータファブリックによる分散型アプローチ

大規模な組織において、中央集権的なデータ管理の限界が認識されるようになり、より分散的でドメイン指向のデータアーキテクチャである「データメッシュ」や「データファブリック」への関心が高まっています。

データメッシュは、データの所有権と管理責任を各ビジネスドメイン（事業部門など）に分散させ、ドメインがデータを「プロダクト」として提供するという考え方です。これにより、データの発見性、アクセス性、理解性を向上させ、データ活用の俊敏性を高めることを目指します。

一方、データファブリックは、組織内外に散在する多様なデータソースへのアクセスを仮想化・自動化し、必要なデータをオンデマンドで利用者に提供するための統合的なデータ管理レイヤーです。

これらのアーキテクチャは、データレイクを構成要素の一つとしつつ、より柔軟でスケーラブルなデータ活用基盤の実現を追求しています。

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トレンド4：オープンテーブルフォーマットによるデータレイクの信頼性向上

データレイク上のデータに対して、従来のデータベースが持つような信頼性と管理機能を提供する「オープンテーブルフォーマット」の進化と採用が急速に進んでいます。代表的なものとして、Apache Iceberg、Apache Hudi、そしてDelta Lakeが挙げられます。

これらのフォーマットは、オブジェクトストレージなどに格納された大量のデータファイル群に対して、ACIDトランザクション、スキーマの進化（スキーマエンフォースメントとスキーマエボリューション）、データのバージョニングとタイムトラベル（過去の特定時点のデータへのアクセス）、効率的なデータの更新・削除といった高度な機能を提供します。

これにより、データレイクは単なるデータの貯蔵庫から、より信頼性が高く、構造化・半構造化データ分析にも適した堅牢なプラットフォームへと進化しています。

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トレンド5：進化し続けるセキュリティとプライバシー保護技術

データレイクに集約されるデータ量の増大と、その活用の高度化に伴い、セキュリティとプライバシー保護の重要性はますます高まっています。これに対応するため、データマスキング、トークナイゼーション、匿名化、差分プライバシーといったプライバシー強化技術（PETs）の適用が進んでいます。

また、データへのアクセス制御も、従来のロールベースアクセス制御（RBAC）に加え、属性ベースアクセス制御（ABAC）やポリシーベースアクセス制御（PBAC）といった、よりきめ細かく動的な制御方式が採用されるようになっています。

さらに、データの来歴（リネージ）を追跡・管理することで透明性を高めたり、AI技術を活用して不正アクセスや異常なデータ操作を検知したりする高度なセキュリティソリューションも登場しており、データレイクの安全な運用を支えています。

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データレイクの総括

データレイクは、現代のデータ駆動型ビジネスにおいて、その中核をなす重要なデータ基盤です。構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを一元的に蓄積し、分析やAI活用に繋げることで、企業は新たなビジネス価値を創出し、競争優位性を確立することができます。

データレイクの導入と運用には、データの沼化リスクやセキュリティ確保といった課題も伴いますが、明確な目的設定、適切なガバナンス体制、そして段階的なアプローチによって、これらの課題を克服し、その恩恵を最大限に引き出すことが可能です。データレイクハウスやAIとの連携といった最新トレンドも踏まえつつ、自社のニーズに合ったデータレイク戦略を策定し、実践していくことが、これからのデータ活用時代を勝ち抜くための鍵となるでしょう。