今、急速に普及しているトランザクションデータレイクとは？
近年、企業のデータ活用はますますその重要性を増し、ビジネスの意思決定、顧客体験の向上、新たなサービスの創出など、あらゆる面でデータが不可欠な時代となりました。一方で、”データの「量」”と”データ「多様性」”の爆発的な増加は、同時にデータ活用の現場に新たな課題を突き付けることになりました。
そんな多くの課題を背負っているデータ管理システムにトランザクションデータレイクという新しい風が吹き始め、今、急速に導入が進んでいます。今回は、トランザクションデータレイクについてご紹介します。
はじめに：なぜ今、トランザクションデータレイクが注目されるのか？
トランザクションデータレイクについて解説する前に、少しだけ従来のデータ管理システムについて解説しておきます。
従来のデータ管理システム
従来のデータ管理システムは、大きく分けて「データウェアハウス（DWH）」と「データレイク」の2種類に分類されてきました。
データウェアハウスは構造化されたデータを格納し、高速な分析クエリに適していますが、柔軟性に欠け、非構造化データの扱いは苦手です。
一方、データレイクはあらゆる形式のデータをそのまま格納できる柔軟性を持つ反面、データの一貫性や品質管理が難しく、特に更新や削除といったトランザクション処理には不向きという弱点がありました。
例えば、多くの企業では、日々の業務で発生するトランザクションデータ（売上データ、顧客行動ログなど）はリアルタイムに近い鮮度で分析に活用したいというニーズがあります。
しかし、従来のデータレイクでは、データの更新や削除が困難であるため、過去のデータに誤りがあった場合の修正や、法規制に基づくデータ削除要請への対応が難しいという課題がありました。
これにより、データレイクに保存されたデータの信頼性が損なわれ、結果としてビジネス上の意思決定に遅れや誤りが生じるリスクがあったのです。
このような背景から、データレイクの持つ柔軟性と、データウェアハウスが持つ信頼性・一貫性を両立させる新たなデータ管理パラダイムが求められるようになりました。
そこで登場したのが、「トランザクションデータレイク」です。
トランザクションデータレイクは、従来のデータレイクの柔軟性を維持しつつ、データベースが提供するACID特性（原子性、一貫性、独立性、永続性）のようなトランザクション処理の能力を付加したものです。
これにより、データレイク上のデータに対して、信頼性の高い更新、削除、挿入操作が可能となり、リアルタイムに近いデータ分析や機械学習の基盤として、その真価を発揮し始めています。
トランザクションデータレイクとは？その本質的な価値
従来のデータレイクの課題：データの一貫性と信頼性
従来のデータレイクは、その登場によってデータ活用の柔軟性を飛躍的に高めました。
構造化、半構造化、非構造化を問わず、あらゆるデータを生のまま低コストで保存できるというメリットは、ビッグデータ時代において非常に魅力的でした。
しかし、この柔軟性の裏側には、ビジネスの現場で看過できないいくつかの重大な課題が存在していました。
データレイクの看過できないいくつかの重大な課題
課題1.データの更新や削除の困難さ
従来のデータレイクは、一度書き込まれたデータに対して、その場で部分的な更新や削除を行うことが非常に困難でした。
これは、データが不変（immutable）な形式で書き込まれることが多いためです。
例えば、ユーザーの個人情報を削除しなければならない場合や、過去の売上データに誤りが見つかった場合、新しい正しいデータを含んだバージョンを新たに作成し、古いデータを論理的に無効化する、といった複雑なプロセスが必要でした。
このプロセスは手間がかかるだけでなく、データの整合性が一時的に損なわれるリスクも伴いました。
課題2.アトミックなトランザクションの欠如
アトミックなトランザクションとは、一連の処理が「すべて成功するか、すべて失敗するか」のいずれかであることを保証する仕組みのことです。
従来のデータレイクでは、このようなアトミックなトランザクションがサポートされていませんでした。
例えば、複数のデータファイルにまたがる大規模なデータ更新処理を行っている最中に処理が中断した場合、データの一部だけが更新され、残りが古いままになるという不完全な状態が発生する可能性がありました。
これにより、データ分析の結果が不正確になるリスクが生じることになります。
課題3.データの一貫性の問題
複数のユーザーやアプリケーションが同時に同じデータにアクセスして書き込みを行う場合、競合が発生し、データが上書きされたり、矛盾が生じたりすることがありました。
特に、ストリーミングデータのように絶えずデータが追加される環境では、データの整合性を保つことが極めて困難でした。
これらの課題は、特に企業がミッションクリティカルな意思決定にデータを活用する上で大きな障壁となっていました。データ分析の基盤として利用するデータは、常に信頼できる（Trustworthy）ものでなければなりません。
従来のデータレイクは、その柔軟性とコスト効率の良さから「データの倉庫」としては優秀でしたが、「ビジネスの基盤」として十分な信頼性を提供するには至らなかったのです。
解説記事「今、急速に普及しているトランザクションデータレイクとは？」の続きは
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この記事を書いた人
株式会社APPSWINGBY マーケティング
APPSWINGBY（アップスイングバイ）は、アプリケーション開発事業を通して、お客様のビジネスの加速に貢献することを目指すITソリューションを提供する会社です。
ご支援業種
情報・通信、医療、製造、金融（銀行・証券・保険・決済）、メディア、流通・EC・運輸 など多数
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監修
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。
株式会社APPSWINGBY CTO 川嶋秀一
動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。
