データを活用するには一か所に集めておく方が都合がよいからというのがデータレイクの必要性でした。溜められるデータの種類は「構造化データ」、「半構造化データ」、「非構造化データ」すべての型のデータを溜めることができるのは「スキーマ・オン・リード」の概念があるからでした。データスワンプに陥らないようにするためにデータガバナンスを整備しておく必要がありました。以上のようにデータレイクの概要についてまとめてみました。データレイクだけとってみても奥が深く、書ききれいまいことも多々ありますが、データ基盤を構成するデータレイクの理解の一助になればうれしく思います。私のTwitterをフォローしてもらえると嬉しいです。最後までお読みいただきありがとうございました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。Directoryとテナントとサブスクリプションとユーザーアカウントの関係についてこんにちは。...【これで完璧】クラウドサービスがダウン!?原因と対策こんにちは。クラウドサービスはダウンしてその間サービスをまったく使うことができなくなることがあります。Analyticsを使ってWindowsイベントログを監視してみたこんにちは。システムを安定稼働させ、重大な問題を未然に防ぐためにも監視は非常に重要です。...クラウドとは?こんにちは。今日は【クラウド】っていったい何なのかについて説明したいと思います。Notebookがサクッと使えたこんにちは。...2020/01/25やましーのプロフィールこんにちは。やましー@データ活用クラウドエンジニア(@yamashi18041)です。私は現在クラウド技術を使ってお客様企業のデータ活用基盤を構築しています。Databricksでデータを整形&統合&可視化する方法こんにちは。Databricksを使ってデータレイクのデータを表示する方法こんにちは。...プロフィールはじめまして!やましー@データ活用クラウドエンジニアです。クラウド未経験状態で転職し、3ヵ月でデータ活用基盤をクラウド上に構築できるようになりました。エンジニアとして尖るためにはアウトプット必須だろ!ってことで2019年6月からブログ開始。日々勉強したことを同じように悩んでいる方の為に記事を更新してます。得意領域はAzure、C言語、TCP/IP、サーバーインフラ構築です。未分類やましーデータ活用クラウドエンジニアになるSQLも叩けない、クラウドも触ったことがない三十代元インフラエンジニアの私。