データ基盤は、社内外のあちこちで生まれるデータを集めてため、分析できる形に整え、業務の判断に生かすところまでを支える仕組みです。
データ基盤の4つの役割
ある小売の会社では、店舗のレジの売上は販売システムに、会員の情報は会員システムに、Webサイトの閲覧の記録はWebのサーバに、と別々の場所にデータがあります。 「会員がWebで見た商品を、どの店で買ったか」を調べたくても、このままでは1つの表にできません。 かといって、日中の注文や会計を処理している業務用のデータベースに重い集計を直接かけると、業務の処理が遅くなります。 そこで、業務のシステムとは別の場所にデータを集め、夜間などにまとめて移して、そこで分析する形がとられます。 業務用のデータベースそのものの仕組みは17-1 データベース方式で扱います。
データは、ためる・整える・読み取る・生かすの順に、基盤の中を流れていきます。
データ基盤の4つの役割
データ蓄積 … あちこちで生まれるデータを集めて、1か所にためる
データ加工 … 形式をそろえる、表記の揺れや重複を直すなど、分析に使える形に整える
データ分析 … 整えたデータを集計したり、グラフにしたりして、傾向を読み取る
データ活用 … 読み取った結果を、業務の判断や改善に生かす。結果をほかのシステムやサービスに渡すことも含む
データ基盤は、ためる・整える・読み取る・生かすを、1つの流れとして支える仕組みです。 分析の役割では、整えたデータをグラフや表で見せて判断に使うBIツール（Business Intelligence ツール）がよく使われます。 集計や統計の手法そのものは9-2 データ分析・データ利活用で扱います。 この流れの中で、データをためておく場所が3つあります。データレイク、データウェアハウス、データマートです。
データレイク ── 元の形のままためる
データレイクは、いろいろな出どころのデータを、加工も変換もせずに、元の形式のままためておく場所です。 表の形に整ったデータ（構造化データ）だけでなく、文章・画像・音声・動画のように決まった表の形を持たないデータ（非構造化データ）も、そのまま入れられます。
形の違うデータを、変換せずにそのままためておけます。ただし、ためっぱなしは沼のもとです。
データの量が膨大になると、どのデータが将来必要になるかを前もって選ぶのは難しくなります。 データレイクの役割は、使い道を決める前のデータを、元の形のままためておくことです。 使い道が決まったときに、必要な分を取り出して加工します。 ためる量が大きくなるので、クラウドの大容量の保存サービスを使って作ることが多くあります（クラウドの使い方は15-1 クラウドサービス）。
何でも入れられるぶん、だれがいつ入れた何のデータなのかを記録せずにためていくと、あとから探しても使えないデータの山になります。 この状態をデータスワンプ（データの沼）と呼びます。湖（レイク）が、濁って底の見えない沼（スワンプ）になってしまう、というたとえです。 データに付けておく記録（メタデータ）の管理や、データの扱いを決める組織のルール（データガバナンス）は、8-1 データマネジメントで扱います。
データウェアハウスとデータマート
データウェアハウス（DWH）は、複数のシステムから集めたデータを整理・加工して、表の形の構造化データとしてためておく場所です。 「データの倉庫」という名前のとおり、全社のデータを、過去の長い期間の明細まで時系列に保管できるので、「去年の同じ月と比べる」といった分析ができます。 データレイクには生のデータを、データウェアハウスには分析の目的に合わせて加工したデータを置く、という形で2つは共存します。
データマートは、データウェアハウスなどから、特定の目的や部門の分析に要る分だけを抜き出し、結合や集計をしておいた小さなまとまりです。 営業部が毎朝見る地域別の売上、商品部が見る商品別の在庫、のように、使う側の目的ごとに用意します。 対象を絞ってあるので、集計の答えがすぐに返ってきやすくなります。
倉庫に全社分を整えてため、使う目的ごとに必要な分を小さく切り出します。
3つのためる場所の使い分け
データレイク … 生のデータを、元の形のまま。構造化データも非構造化データも。使い道が決まっていなくてもよい
データウェアハウス … 整理・加工した構造化データを、全社分、過去の分まで。分析の目的が決まったデータ
データマート … データウェアハウスなどから、ある目的や部門の分析に要る分だけを切り出したもの
レイクは生のまま全部、ウェアハウスは整えて全社分、マートは目的の分だけ、と覚えます。 ためておくデータの量は、ふつう データレイク＞データウェアハウス＞データマート の順になります。
ある通信販売の会社が、コールセンターの通話の録音、問い合わせメールの本文、Webサイトのアクセスログを、使い道はまだ決めずに、元の形のまま1か所に集めておきたいと考えています。 このために用意するものとして、最も適切なのはどれですか。
× データウェアハウスは、整理・加工した構造化データをためる場所です。録音やメール本文を元の形のまま入れる場所ではなく、加工のしかたも決まっていないので、この段階では使えません。
○ 正解 データレイクです。
音声・文章・ログのように形の違うデータを、加工も変換もせずに元の形式のままためておけます。使い道が決まる前でもためられるのが、データレイクの役割です。
× データマートは、決まった目的や部門の分析に要る分だけを切り出したものです。使い道が決まっていないデータを集めておく場所ではありません。
× 日々の注文を記録・更新するためのデータベースです。録音やメール本文を元の形のままためておく場所ではなく、分析の集計を直接かけると業務の処理を遅くするおそれもあります。
ETLとELT ── 加工する順番の違い
出どころのデータを、ためる場所へ運び込むときの処理の流れを表すのがETLです。 Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（格納）の頭文字で、この順に進みます。 業務のシステムなどから必要なデータを抜き出し（抽出）、分析しやすい形に整え（変換）、データウェアハウスなどに書き込みます（格納）。 変換では、データの形式をそろえる、表記の揺れを直す、重複を取り除く、といった作業をします（直し方の中身は9-2 データ分析・データ利活用）。 ふつうは専用のツール（ETLツール）で手順を決めておき、人の手を介さずに定期的にまとめて自動で回すので、手作業による誤りも入りにくくなります。
ELTは、同じ3つの作業をExtract（抽出）→ Load（格納）→ Transform（変換）の順に行います。 抜き出したデータをいったんそのまま格納先に入れておき、使うときになってから、格納先の中で必要な形に変換します。 集めた時点では何に使うかが決まっていないデータを、先にためておく場面に向いています。データレイクにためてから使う流れと相性のよい方式です。
ETLは整えてからため、ELTはためてから中で整えます。
ETLとELTの違いは、「変換」と「格納」のどちらを先にするかです。 ETLは整えてからため、ELTはためてから整えます。どちらが優れているというものではなく、1つの基盤の中で両方を使うこともあります。
ある工場では、設備のセンサーの値を毎秒記録しています。どんな分析に使うかはまだ決まっていないので、まず加工せずにデータ基盤の格納先へ取り込んでおき、分析のテーマが決まってから、格納先の中で必要な形に変換することにしました。 この処理の流れを表す言葉として、最も適切なのはどれですか。
× ETLは、抽出したあと先に変換してから格納する流れです。ここでは変換より格納が先です。
× データマートは、目的や部門ごとに切り出したデータのまとまりで、処理の流れを表す言葉ではありません。
○ 正解 ELTです。
抽出（Extract）したデータをそのまま格納（Load）し、使うときに格納先の中で変換（Transform）しています。使い道があとから決まるデータに向いた順番です。
× BIツールは、整えたデータをグラフや表で見せて判断に使う道具です。データを取り込む順番を表す言葉ではありません。
まとめ
この回で持ち帰ること
1. データ基盤の役割は蓄積・加工・分析・活用の4つ。業務用のデータベースとは別の場所に集めて分析する
2. データレイク＝生のデータを元の形式のままためる。非構造化データも、使い道が決まる前のデータも入れられる。記録なしでためるとデータスワンプになる
3. データウェアハウス＝整理・加工した構造化データを、全社分・過去の分まで時系列にためる
4. データマート＝特定の目的や部門の分析に要る分だけを切り出した小さなまとまり
5. ETL＝抽出→変換→格納（整えてからためる）。ELT＝抽出→格納→変換（ためてから中で整える）
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出典：IPA「ITパスポート試験 シラバス（案）Ver0.1」（2026年8月31日）、「ITパスポート試験 シラバス Ver6.5」、 「データマネジメント試験（仮称）シラバス（案）Ver0.1」（2026年8月31日）、「基本情報技術者試験 シラバス Ver9.2」、 IPA「DX白書2023」第5部 第3章（2023年2月）、 一般社団法人コンピュータソフトウェア協会「ビッグデータ活用を支える技術」（厚生労働省ウェブサイト掲載）。 練習問題は当サイトが説明のために作ったものです。