2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Data LakeとBigQueryについて解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）
Data Lakeの基本概念
Data Lakeとは何か：基本概念と定義
Data Lakeは、さまざまな形式の大量のデータを一か所で保管し、必要に応じて簡単にアクセスできるようにするシステムです。Data Lakeは、一種の巨大なデータの貯蔵庫のようなもので、膨大な量のデータを格納し、後で分析やレポート作成に活用できるようにします。
Data Lakeの最大のメリットは、データの柔軟性とスケーラビリティです。異なるソースからのデータを一つの場所に集めることで、データをより効率的に管理し、新しい情報を得るための分析が容易になります。
Data LakeとData Warehouseの違い
Data LakeとData Warehouseは、しばしば混同されますが、主な違いはデータの構造化にあります。Data Lakeは構造化されていないデータや半構造化されたデータを含むあらゆる種類のデータを格納できます。Data Lakeは、より多様なデータソースと分析手法に対応可能です。Data Warehouseは、より構造化されたデータに特化しており、主にレポートや分析用に整理されたデータを保管します。
Google Cloud内のData Lakeサービス
BigQuery：分析向けデータレイクの中心
Data Lakeは、さまざまな形式やソースからなる、大量のデータを保管する大きな「貯蔵庫」です。BigQueryは、このData Lakeに保管されているデータを効率的に分析し、価値ある情報を引き出すために使われます。BigQueryは、Data Lakeに蓄積されたデータを有効活用するための分析ツールです。
ただし、BigQueryはData Lake専用の分析ツールではありません。Data Warehouseや、オンプレミスのデータベースなど、さまざまなデータセットを分析できます。
BigQueryは、ビジネスで集められる膨大なデータの中から重要な情報やパターンを見つけ出し、これを基にした洞察（深い理解や新しい発見）を提供します。この洞察は、ビジネス戦略を立てたり、製品改善の決定を下す際に重要です。
BigQueryは、ビジネスにとって重要な情報を大量のデータの中から迅速に見つけ出す強力なデータ分析ツールです。
AIエンジニア
Data LakeとBigQueryの関係
BigQueryとData Lakeの統合
BigQueryはデータ分析ツールで、Data Lakeと密接に統合されています。Data Lakeはさまざまなソースからの大量のデータを格納する場所です。BigQueryはこのデータを迅速に分析し、有意義な洞察を得るために利用されます。Data Lakeはデータの「保管庫」であり、BigQueryはそのデータを「解析するツール」です。
Professional Data Engineer試験対策
Data Lakeアーキテクチャの設計ポイント
Data Lakeアーキテクチャを設計する際には、データの収集、保存、アクセス、分析方法に注意を払う必要があります。これには、データのスケーラビリティ、柔軟性、セキュリティなどが含まれます。PDE試験では、これらの要素がどのように統合され、効率的なデータ管理を実現するかが問われます。
Data Lake環境でのデータ統合と移行
Data Lakeのデータ統合と移行は、さまざまなソースからのデータを一つの場所に集約し、統一された形式でアクセスできるようにするプロセスです。PDE試験では、異なるデータソースからData Lakeにデータを効率的に移行する方法や、データの品質を維持する方法が出題されます。Data Lakeのデータ統合と移行は、データの整合性を保ちながら、シームレスなデータアクセスを実現するために重要です。
Data LakeとBigQueryのセキュリティ
Data LakeとBigQueryのセキュリティは、データの保護とデータアクセスの管理に関連しています。PDE試験では、不正アクセスからデータを守るためのセキュリティ対策、アクセス制御、暗号化の実装方法が重要です。安全なData Lake環境の確立は、データ漏洩のリスクを減らし、信頼性の高いデータ分析を保証します。
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AIエンジニア
