【第01話】Databricks_ データレイクハウスとデータウェアハウスの関係

Databricks Certified Data Engineer Associate試験の合格を目指している皆さん、こんにちは！今回は、データレイクハウスとデータウェアハウスという二つの重要なコンセプトについて、仲間たちと一緒に学んでいきましょう。彼らの会話を通じて、これらのテーマについて深く理解することができますよ。

デタ杉「みなさん、今日はデータレイクハウスとデータウェアハウスについて話してみようか」

のびデータ「データレイクハウスってなんだろう？データウェアハウスと何が違うの？」

スキーマオ「ほら、のびデータがまた分からないことを聞いてきたよ。データレイクハウスとデータウェアハウス、この二つは全然違うんだよ」

デタ杉「そうだね、スキーマオ。では、まずデータウェアハウスから説明しよう。データウェアハウスは、企業の様々なシステムから集められたデータを一か所にまとめ、分析しやすい形に整えて保存する場所だよ。これによって、データの分析やレポートが簡単になるんだ」

のびデータ「へぇ、それは便利そうだね」

スキーマオ「でもな、データウェアハウスは構造化データには強いけど、非構造化データや大量の生データを扱うのは苦手なんだ」

デタ杉「その通り。そこで登場するのがデータレイクハウスだよ。データレイクハウスは、構造化データだけでなく、非構造化データや生データも保存できるんだ。そして、それらのデータを高速で分析できるように設計されている」

のびデータ「なるほど。でも、どうしてデータウェアハウスとデータレイクハウスを分けてるの？」

スキーマオ「データウェアハウスは歴史が長く、信頼性が高いんだ。だから、正確で信頼性のあるデータが必要な場合はデータウェアハウスを使うことが多い。一方で、データレイクハウスは新しい技術で、大量のデータを素早く分析することができる。だから、大規模なデータ分析や機械学習を使う場合に向いているんだよ」

デタ杉「まさにそうだね。それぞれの特徴を理解して、適切なツールを選ぶことが大切だよ」

のびデータ「なるほど、分かってきたよ。データレイクハウスとデータウェアハウス、うまく使い分けることが大切なんだね」

デタ杉「その通りだよ、のびデータ。これで試験の勉強もバッチリだね」

というわけで、データレイクハウスとデータウェアハウスの違いと関係について、仲間たちと一緒に学んでみました。これでDatabricks Certified Data Engineer Associate試験にまた一歩近づいたことでしょう。最後に、この記事はイメージを重視して作成されているため、一部正確でない表現が含まれている可能性があります。実際の試験には十分な準備をして挑んでくださいね。