こんにちは！マーケティング担当の寺田です。今回は、「データレイクの活用」をテーマにお届けします。

ログやセンサーなどのIoTデータ、映像や音声などの非構造データなど、企業が取り扱うデータの量も種類も日に日に増え続ける昨今。

とにかくいろいろなデータを貯め込む使い勝手のよい箱として構築されがちな「データレイク」ですが、
貯めたデータをBIツールなどから「いざ使ってみよう！」と思うと...

• データが汚すぎて使える状態じゃない・・

• データをキレイにする前準備に時間も手間もかかりすぎる・・

というお悩みをよく耳にします。

弊社が実施したアンケート調査からも、新しくデータを活用する際に「データの変換や修正、整形、名寄せ」にもっとも苦労されていることがわかります。

分析の工程を100とすると、実際には「データを準備する」ことに全行程の80％が費やされていると言われています。

これでは、分析をスタートする頃にはデータの鮮度はすっかり落ちてしまって、まったく使えませんよね。。。

そこで、データレイク活用の鍵となるのは
「データをどうクレンジングして使える状態にするか？」
ということ。

この絵のように、汚れてしまったデータレイクから、ろ過されたキレイなお水が出てくるのが理想です。

データをクレンジングしてキレイなデータとしてすぐ使えるようにするためにアプローチとして有用なのが、「ETLツール」です。

データレイクの構築にあたっては、実装手段として分散処理環境（Hadoop）が選択されるケースが増えています。
ですが、Hadoopでデータを加工していくのは、たとえIT部門であっても敷居が高いと言われています。
その敷居、実はETLツールを利用することでその取っ払うことができてしまうんです！

なぜETLツールなら敷居を下げることができるのか？
気になる理由は、ぜひ動画でご確認ください！