2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Data Lakeとは？

Data Lakeの概要
Google CloudでのData Lakeの各サービスの特徴、利用シナリオ
Data LakeのPDE試験対策のポイント

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】Data Lake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の概要

Data Lakeとは何か：基本概念と定義

Data Lakeは、さまざまな情報源から集めたデータを、そのままの形で大きなデータ倉庫に保存して整理するシステムです。Data Lakeを使うことで、たくさんのデータを柔軟に保管でき、必要な時に簡単にデータを分析や処理できるようになります。Data Lakeは、データの元の姿を保持し、必要に応じて後からデータの形や使い方を変更できる、データの貯蔵庫です。

Data Lakeのメリットとビジネス上の価値

Data Lakeの大きな利点は、以下のようなものがあります。

データの柔軟な保管: Data Lakeは、大量のデータを保管する場所で、データの形式や種類に柔軟に対応できます。いろいろなデータをまとめて保存できるので、整理がしやすくなります。
高度な分析とデータサイエンス: Data Lakeを使うと、高度なデータ分析やデータサイエンスの作業ができます。これにより、重要な情報やトレンドを見つけるのが簡単になります。
迅速なデータアクセス: 必要な情報にアクセスするのが速くて便利です。データが一か所にまとまっているので、探す手間がかかりません。
低コストでの運用: Data Lakeは効率的な方法でデータを保管でき、コストを抑えることができます。
管理が簡単: 異なるデータソースから情報を一か所にまとめて管理するのが簡単になります。

Data LakeとData Warehouseの違い

Data LakeとData Warehouseは、どちらも大量のデータを管理するためのシステムです。

Data Lakeは、データをそのままの状態で保存し、必要に応じて変更して使います。これにより、データの種類や形式に制限がなく、柔軟に扱うことができます。

一方、Data Warehouseは、あらかじめ整理されたデータを特定の目的やクエリに合わせて格納します。データ Warehouseは、データが整然としていて、高速なデータ検索とデータの正確性を提供します。

Google CloudでのData Lakeの各サービスの特徴、利用シナリオ

BigQuery：分析向けデータレイクの中心

Google CloudのBigQueryは、使いやすいデータ解析ツールで、Data Lake内の情報を探索して分析できるサービスです。BigQueryを使えば、とても大きなデータを素早く調べたり、質問したりできます。Data Lakeに保存されている生データをスムーズに取り出して、分析に使える形に変えて、ビジネスに役立つ情報を見つけるのに役立ちます。特に、データサイエンス、大規模データ解析、機械学習のプロジェクトで役立つツールです。

Cloud Storage：大規模データ保存のハブ

Cloud Storageは、Google Cloud上で提供されるファイルやデータを保存するための便利な場所です。Cloud Storageは、さまざまな種類のデータを保管できるため、例えば写真、動画、ログファイル、バックアップなど、いろいろなデータを安全に保存できます。

また、Cloud Storageは世界中のデータセンターにデータを複製して保存するので、データが安全に保たれ、データを必要な時にアクセスできます。さらに、他のGoogle Cloudサービスとも簡単に連携させて、データを効果的に利用できます。

DataflowとDataproc：データ処理と変換のためのサービス

DataflowとDataprocは、データを扱うのに便利なツールです。

Dataflowは、データをリアルタイムまたは一括で処理できるもので、Apache Beamという技術を使っています。Dataflowにより、大量のデータを複雑に変えたり、処理したりするのが効率的に行えます。

Dataprocは、Apache HadoopとApache Sparkというデータ処理ツールをクラウド上で使えるサービスです。Dataprocを使うと、大きなデータを効率的に処理できて、必要に応じて処理能力を素早く調整できます。

DataflowとDataprocは、データを取り込んで、分析しやすい形に変えるのに役立ちます。

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Data LakeのPDE試験対策のポイント

データレイクアーキテクチャの設計に関する試験ポイント

Professional Data Engineer（PDE）試験では、データの管理に関する設計が大事なテーマの一つです。PDE試験では、ビジネスの必要に合わせて、最適なデータ管理方法を選んで設計するスキルが求められます。このためには、データの収集、保管、処理、調査、取得方法について理解が必要です。同時に、データの拡張性、速度、コスト効率についても考慮する必要があります。

特に、Google Cloudのサービス、具体的にはBigQuery、Cloud Storage、Dataflow、Dataprocなどについて、どういった特徴があり、どう使うかを深く理解しましょう。

データ統合と移行に関するPDE試験対策

データ統合と移行とは、さまざまなデータソースから情報をまとめてData Lakeと呼ばれる場所に集め、必要に応じてその情報を移動させるプロセスです。PDE試験では、異なるデータの形式を理解し、情報を取り出し、変えて、新しい場所に保存するための計画を立てるスキルが必要です。具体的には、データを抽出、変換、保存するプロセスの設計や、データの移動経路の作成などについて知識が求められます。Google CloudのDataflowやDataprocといったツールを使って実際にデータを処理した経験が役立ちます。

また、データのバッチ処理（定期的な処理）とストリーミング処理（リアルタイムの処理）の違いを理解し、これらを適切に組み合わせる方法についても知っておくことが大切です。