データ基盤|データレイク・データウェアハウス・データマート・ETLとELT【ITパスポート】

ITパスポート試験

ITパスポート 第2部 データ・AIの利活用9-1 データ基盤最終更新 2026-10-18

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。

データ基盤の全体像。左から、業務システム・機械のログ・SNS・画像・音声の3つのデータの出どころが、データレイク(生のままためる)に流れ込む。データレイクから「加工」の矢印でデータウェアハウス(整えて蓄える)へ、そこからデータマートへ、さらに分析・活用へ進む。下の帯に、蓄積→加工→分析→活用の4つの役割が並ぶ。

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。

データレイク ── 元の形のままためる。湖の中に、表のデータ・文章・画像・音声・動画・ログの6種類のデータが浮かんでいる。右に2枚のカード。上=使い道が決まっていなくてもためられる。下=注意の印とともに、データスワンプ:何のデータか分からず、使えない沼になる。

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。

データウェアハウスとデータマート。左に大きな倉庫(データウェアハウス:全社のデータを整えて、過去の分まで蓄える)。そこから3本の矢印が、右の3つの小さな店(データマート)へ向かう。店にはそれぞれ、地域別の売上、商品別の在庫、月ごとの業績と書かれている。下に「目的に合わせて切り出した小さなまとまり」。

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。

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とELT ── 加工する順番の違い。上の段のETL:抽出→変換→格納の順に進み、データウェアハウスに入る。下に「加工してからためる」。下の段のELT:抽出→格納の順に進んで、データの格納先に入り、変換はその格納先の中で行う。下に「先にためて、使うときに中で加工する」。

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。

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)

教科書の一覧(現行の試験の順)教科書の一覧(新しい試験の順)過去問

ITパスポートのUdemy講座を口コミで比べる。動画講座3つ・問題集3つ、受講者数・★評価・口コミつき。広告を含むページですITパスポートのUdemy講座を口コミで比べる。動画講座3つ・問題集3つ、受講者数・★評価・口コミつき。広告を含むページです

Udemy の ITパスポート講座を、受講者数・★評価・口コミで比べたページです(広告を含みます)。

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。

タイトルとURLをコピーしました