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データレイクのツール - 製品一覧から機能の違いや活用事例を紹介

データレイク

データレイクのツール一覧

Apache Kylin
Apache Hive
Google BigLake
AWS Glue Data Catalog
Azure Data Lake Storage
Onehouse
IBM watsonx.data
Microsoft Fabric
Qubole
Cloudera
Google Cloud Storage
Trino
Starburst
Dremio
Apache Hudi
Apache Iceberg
Delta Lake
Apache Hadoop
Dataplex
Amazon S3 on Outposts
AWS Lake Formation
Amazon Simple Storage Service Glacier
Amazon S3
Amazon Athena
AWS HealthLake
Amazon FinSpace
AWS Data Exchange
Cloud Storage
Analytics Hub
Databricks

データレイクの活用事例

Apache Kylin
Apache Kylin
Apache Software Foundation

大規模OLAP分析向けの分散型データウェアハウス。多次元分析と高速クエリを提供

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Apache Hive
Apache Hive
Apache Software Foundation

Hadoop上で動作するデータウェアハウスシステム。大規模データのクエリと分析をSQLライクな言語で実行

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Google BigLake
Google BigLake
Google Cloud

Apache Icebergデータレイクハウス向けのマネージドサービスで、高速分析・ストリーミング・AI処理と自動ガバナンスを提供

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AWS Glue Data Catalog
AWS Glue Data Catalog
Amazon Web Services

組織内の様々なデータ資産のメタデータを一元管理するリポジトリで、スキーマや保存場所などを統合

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Azure Data Lake Storage
Azure Data Lake Storage
Microsoft

ペタバイト級データを高スループットで管理するデータレイクで、階層型名前空間、HDFS互換アクセス、ファイルレベルのセキュリティを提供

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Onehouse
Onehouse
Onehouse, Inc.

ファイルサイズ管理やマスキング・クラスタリングの手間を排除したクラウドネイティブSaaSで、オープンフォーマット上にデータを取り込み、格納、最適化、変換する基盤サービス

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IBM watsonx.data
IBM watsonx.data
IBM

ハイブリッドでオープンなデータレイクハウスで非構造化データの取り込み・改善・配信を自動化し、構造化データと統合してAI向け高精度データを提供

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Microsoft Fabric
Microsoft Fabric
Microsoft

Microsoft Fabricは、データの移動、データレイク、データエンジニアリング、データ統合、データサイエンス、リアルタイム分析、ビジネスインテリジェンスなどの機能を統合したエンドツーエンドの分析プラットフォームです。

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Qubole
Qubole
Idera

機械学習、ストリーミング、アドホック分析のためのシンプルでオープン、セキュアなデータレイクプラットフォーム。クラウドデータレイクコストを50%以上削減しつつ、エンドツーエンドサービスを提供。

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Cloudera
Cloudera
Cloudera

オンプレミスとクラウド間でデータ、アプリケーション、ユーザーを双方向に移動できる、業界唯一の真のハイブリッドデータ、分析、AIプラットフォーム。

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Google Cloud Storage
Google Cloud Storage
Google Cloud

非構造化データを保存するためのマネージドオブジェクトストレージサービス。あらゆる量のデータを保存し、好きな頻度で取得可能。

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Trino
Trino
OSS

ビッグデータ分析のための高速分散SQLクエリエンジン。Hadoop、S3、MySQLなど多様なデータソースに接続し、単一クエリで複数システムからデータをアクセスできる。

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Starburst
Starburst
Starburst Data

TrinoとApache Icebergに基づくデータレイクハウスアーキテクチャ上に構築された、アプリとAIのためのデータプラットフォーム。全てのデータへの統一アクセスを提供し、AI開発を加速。

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Dremio
Dremio
Dremio

AIと分析を加速するデータレイクハウスプラットフォーム。ETL不要でデータソースを統合し、高品質なデータセット作成を簡素化。自律的なパフォーマンス最適化でAIを加速する。

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Apache Hudi
Apache Hudi
OSS

データベース機能をデータレイクにもたらす、高性能なオープンテーブルフォーマットに基づいたオープンデータレイクハウスプラットフォーム。低レイテンシ分析のためのインクリメンタル処理を提供。

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Apache Iceberg
Apache Iceberg
OSS

大規模な分析データセット向けの高性能なオープンテーブルフォーマット。SQLテーブルの信頼性とシンプルさをビッグデータにもたらし、複数エンジンでの安全な同時利用を可能にする。

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Delta Lake
Delta Lake
OSS

Lakehouseアーキテクチャ構築を可能にするオープンソースのストレージフレームワーク。Spark等多くのエンジンと互換性があり、UniFormでIceberg/Hudiからも読取可能。

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Apache Hadoop
Apache Hadoop
OSS

大規模データセットの分散処理を可能にするオープンソースフレームワーク。単一サーバーから数千台のマシンにスケールアップ可能で、高い可用性を持つ。

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Dataplex
Dataplex
Google

データプラットフォーム全体で、データやAI関連の成果物を一箇所で検出、管理し、監視し、制御できるようにします。これにより、信頼性のあるデータへのアクセスが可能になり、大規模な分析やAIの活用が促進されます。

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Amazon S3 on Outposts
Amazon S3 on Outposts
Amazon Web Services, Inc.

AWS OutpostsラックにAmazon S3のオブジェクトストレージ機能を提供するサービス。ローカルデータ処理やデータレジデンシー要件に対応。

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AWS Lake Formation
AWS Lake Formation
Amazon Web Services, Inc.

安全なデータレイクを数日で簡単にセットアップできるフルマネージドサービス。S3上のデータの収集、カタログ化、クレンジング、変換、保護を一元管理。

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Amazon Simple Storage Service Glacier
Amazon Simple Storage Service Glacier
Amazon Web Services, Inc.

(S3 Glacier) データアーカイブと長期バックアップのための、安全で耐久性があり、非常に低コストなAmazon S3ストレージクラス。

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Amazon S3
Amazon S3
Amazon Web Services, Inc.

(Simple Storage Service) あらゆる量のデータを保存・取得できる、業界をリードするスケーラビリティ、データ可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービス。

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AWS HealthLake
AWS HealthLake
Amazon Web Services, Inc.

ヘルスケアプロバイダー、製薬会社、研究機関などが、ペタバイト規模の医療データを安全に保存、変換、クエリ、分析できるHIPAA適格サービス。

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Amazon FinSpace
Amazon FinSpace
Amazon Web Services, Inc.

金融サービス業界(FSI)の顧客が、大量のデータを容易に保存、カタログ化、分析準備できるデータ管理および分析サービス。

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AWS Data Exchange
AWS Data Exchange
Amazon Web Services, Inc.

認定されたサードパーティプロバイダーのデータ(金融、ヘルスケア、小売など)をAWS上で簡単に検索、購読、利用できるサービス。

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Cloud Storage
Cloud Storage
Google

スケーラブルで耐久性の高いオブジェクトストレージサービス。データアーカイブからウェブコンテンツ配信まで多様な用途に対応。

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Analytics Hub
Analytics Hub
Google

組織内外でのデータアセットの安全な共有、発見、利用を容易にするプラットフォーム。BigQueryと連携。

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Databricks
Databricks
データブリックス・ジャパン株式会社

Databricks のデータインテリジェンスプラットフォームは、組織全体でのデータと AI の活用を促進させます。
レイクハウスを基盤とするプラットフォームが、あらゆるデータとガバナンス要件をサポートするオープンな統合環境を提供。インテリジェンスエンジンが、ビジネスの特性に即したデータ処理を可能にします。

従来の方法では分断されていた分析、データサイエンス、機械学習を統合することで、データのサイロ化を解消し、最新のデータスタックをシンプルにします。
また、オープンソース、オープンスタンダードが基盤となっており、最大限の柔軟性を提供します。
更に、一貫したデータ管理、セキュリティ、ガバナンスが、業務の効率化と革新を支援します。

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