データレイク市場 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2025 - 2032) 分析

データレイク市場規模は、2023年の122.6億米ドルから2030年には571.0億米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は24.6%である。データレイクとは、膨大な量の構造化データ、半構造化データ、非構造化データを保存する一元化されたリポジトリのことである。データレイクにより、企業は膨大な量のデータを必要な時までそのままの形式で保存できる。データレイクは、組織が膨大な量のデータから洞察を導き出し、リアルタイムの意思決定を支援するのに役立つ。データレイク市場の主な促進要因としては、データ量の増加、高度な分析の必要性、コストの最適化、洞察の迅速化などが挙げられる。

データレイク市場は、コンポーネント、展開、組織規模、ビジネス機能、業種、地域によって区分される。コンポーネント別では、ソリューション（データディスカバリー、データ統合・管理、データレイクアナリティクス、データ可視化、その他）とサービス（マネージドサービス、プロフェッショナルサービス）に区分される。ソリューション分野は、生形式のデータを収集、保存、分析するニーズの高まりにより、最大の市場シェアを占めている。データ発見、データ統合、分析、可視化などのソリューションがデータレイクソリューションの成長を促進している。

データレイク市場の地域別洞察：

• 北米は予測期間中、データレイクの最大市場となる見込みで、2022年の市場シェアの30%以上を占める。北米市場の成長は、データ分析ソリューションの早期導入、大手テクノロジープレイヤーの存在、ビッグデータとAI（人工知能）への投資の拡大に起因している。
• 欧州はデータレイクの2番目に大きな市場となる見込みで、2022年の市場シェアの23%以上を占める。欧州市場の成長の背景には、データ保護とプライバシーに関する政府規制、自動車製造企業の存在、クラウドベースのソリューション採用の増加がある。
• アジア太平洋地域は、データレイクの急成長市場であり、2022年の市場シェアの27%以上を占めると予想される。アジア太平洋地域の市場成長の背景には、業界全体におけるデータ生成量の増加、企業による技術支出の増加、主要アナリティクスベンダーによる戦略的開発がある。

図1.世界のデータレイク市場シェア（%）、地域別、2022年

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アナリストの視点

データレイク市場は今後数年で大きく成長する見通しです。従来のデータウェアハウスは、組織が自由に使えるようになったデータの量、速度、多様性を処理するには不十分と見なされるようになっています。データレイクは、大規模な非構造化データセットの保存と分析のための柔軟でスケーラブルなソリューションを提供するため、これがデータレイク導入の主要な推進力となっている。セキュリティは、ガバナンスとアクセス制御の改善によって懸念が解消されたとはいえ、一部の組織にとって依然として制約となっている。

ビッグデータと高度なアナリティクス技術に対する企業の投資が堅調なため、データレイク市場は現在北米が支配的である。しかし、アジア太平洋地域が最も速い速度で成長すると予想されている。この背景には、戦略的優位性のためにデータを活用しようとしている中国、インドなどの国々の民間企業と政府組織の両方におけるデジタルトランスフォーメーションの取り組みがある。小売業、製造業、医療分野の多くの組織が、予測保守、個別化マーケティング、臨床研究などのユースケースを強化するために、すでにデータレイクを導入している。

データレイク・ベンダーには、データ統合、品質、カタログ化、検索に関する機能をさらに拡張する機会が存在する。また、セルフサービス・オプションを提供することで、ビジネス・ユーザーによる採用が加速する可能性もある。

データレイク市場の促進要因

• データ量と種類の増加： データ量と種類の継続的な増加は、データレイク市場の主要な促進要因である。各業界でデジタル化が進むにつれ、生成されるデータ量は飛躍的に増加している。このデータは、ソーシャルメディア、モバイルデバイス、センサー、エンタープライズアプリケーションなどのソースからもたらされる。膨大な量の構造化、半構造化、非構造化データを管理することは、組織にとって課題である。従来のデータ管理システムは、ビッグデータの速度、量、多様性を扱うには不十分です。そのため、データを生のまま取り込み、コスト効率よく保存できるデータレイクの導入が進んでいる。企業はデータレイクを導入することで、異種ソースからのデータを中央レポジトリに統合し、より深い洞察を得ようとしている。例えば、2022年6月、データ・クラウド企業のスノーフレークは、スノーフレーク・データ・クラウドにデータレイクを構築・展開するためのUnistoreを発表した。Unistoreにより、企業はSnowflakeの単一の統合プラットフォームを使用して、データレイクの開発、デプロイ、管理を行うことができる。
• 高度なアナリティクスとAI： 高度なアナリティクスと人工知能（AI）のニーズが、データレイクの導入を促進しています。データレイクは、機械学習やAIのアルゴリズムをより正確に訓練するのに役立つ、最も粒度の細かい形式でデータを保存することを可能にします。加工されていない生のデータが利用できるため、より優れた予測モデリングが容易になる。データレイクは、予測分析、顧客セグメンテーション、予測モデリングなどにクリーンで集約されたデータを提供することで、ML（機械学習）／AI（人工技術）ツールを補完する。データレイクとML/AIを組み合わせることで、金融サービスや情報技術などの業界全体で、インテリジェントかつ迅速な意思決定が可能になります。
• リアルタイムのデータ処理： リアルタイムのデータ分析は、データレイクの重要な推進力である。一刻を争う洞察のために、企業はストリーミング・データを取り込み、リアルタイムの分析を可能にするソリューションを必要としている。データレイクでは、ラムダ・アーキテクチャやApache Sparkなどの機能を通じて、継続的なデータの取り込みと処理が可能です。これにより、古くなったデータバッチを分析する代わりに、最新のアナリティクスが可能になります。データレイクは、IoT（モノのインターネット）デバイス、クリックストリーム、センサーなどからのリアルタイムのデータを処理し、迅速に洞察を生み出すことができる。データ主導の意思決定を即座に行う必要性が、データレイクの採用に拍車をかけている。
• クラウドの導入： クラウドテクノロジーの採用が、クラウドベースのデータレイクの需要を促進している。クラウドネイティブのデータレイクは、ビッグデータのワークロードに俊敏性、拡張性、信頼性を提供します。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどの大手クラウドプロバイダーは、完全に管理されたデータレイクソリューションを提供しています。これにより、オンプレミスのデータレイク用にインフラをプロビジョニングする必要がなくなります。クラウドベースのデータレイクは弾力性があるため、動的な要件に応じてコンピュートとストレージをスケーリングできる。また、クラウドデータレイクは、いつでもどこからでもデータへのアクセスを容易にします。このように、クラウド展開の利点が市場の成長を後押ししている。

データレイク市場の機会

• ハイブリッドとマルチクラウドのデータレイク： ハイブリッドクラウドとマルチクラウドアーキテクチャは、データレイク市場にとって重要な機会となる。企業は多くの場合、オンプレミスのデータセンターと複数のパブリッククラウドにデータを分散させている。ハイブリッドやマルチクラウドのデータレイクを採用することで、環境間のデータを統合プラットフォームに集約することができる。集約されたデータは、より深いビジネスインサイトを提供することができる。ハイブリッドデータレイクは、クラウドとオンプレミスのソースからのデータを統合できる。マルチクラウド・データレイクは、異なるクラウドプラットフォーム間での相互運用性を可能にする。データレイクベンダーは、ハイブリッドおよびマルチクラウドの機能を強化し、企業がこれらの新しいアーキテクチャを導入できるよう支援している。
• リアルタイム分析とストリーム分析： リアルタイム・データ分析は、データレイク市場の成長にとって大きなチャンスとなる。タイムクリティカルな洞察を得るためには、企業は静的なデータセットではなく、データストリームを分析する必要がある。ベンダーはまた、データレイク・ソリューションとストリーミング分析ツールを統合し、リアルタイム処理を実現しようとしている。これにより、企業は意思決定を導くためのタイムリーな洞察を得ることができる。ストリーミングやリアルタイム分析と統合されたデータレイクは、今後数年間で高い需要が見込まれる。
• データの民主化： データレイクを通じたデータの民主化は、市場拡大の大きなチャンスである。セルフサービス・アナリティクスを備えたデータレイクでは、技術系ユーザーも非技術系ユーザーも簡単にデータにアクセスできる。これにより、ビジネスユーザーはコーディングの専門知識がなくても、それぞれの状況に応じた洞察を引き出すことができる。データレイクベンダーは、メタデータ管理、データカタログ、ガバナンス機能を強化し、データ発見を簡素化している。データ準備を強化することで、IT/データチームへの依存を軽減します。データレイクを活用したデータの民主化イニシアチブは、組織全体の事実に基づく意思決定をサポートします。例えば、オラクルは2022年9月、顧客が洞察に至るまでの時間を短縮できるよう、新しいOracle Unity Data Lake Serviceを発表した。この新しいクラウド・ネイティブ・サービスにより、開発者はあらゆるタイプのデータを一元化されたリポジトリに簡単に取り込むことができる。
• エッジ・コンピューティングの統合： データレイクとエッジ・コンピューティング・ソリューションの統合は、イノベーションの大きなチャンスとなる。IoTの普及に伴い、膨大な量のデータがエッジで生成されています。エッジ分析とデータレイクを組み合わせることで、エッジデバイスから有用なデータをフィルタリングし、統合することが可能になります。データレイクと組み合わせたエッジコンピューティングは、クラウドへのデータ転送を削減することで、リアルタイムのアナリティクスを強化する。データレイクベンダーは、この重要な機能を構築するために、エッジコンピューティングプラットフォームとの統合を強化している。

データレイク市場の動向

• クラウドデータレイクの採用拡大： クラウドベースのデータレイクの採用が大きなトレンドとして高まっている。AWS、Microsoft Azure、Google Cloudが提供するクラウドデータレイクソリューションは、スケーラビリティ、信頼性、弾力性などのメリットを提供する。主要なクラウドプロバイダーは、安全で完全に管理されたデータレイクの迅速な展開を可能にしている。クラウドデータレイクのサーバーレスアーキテクチャは、企業のインフラストラクチャオーバーヘッドを削減する。このような利点により、クラウドホスト型データレイク、特にハイブリッドクラウドやマルチクラウドの実装が好まれている。
• DataOps手法： データパイプラインを管理するためのDataOpsアプローチは、データレイク市場における新たなトレンドです。DataOpsは、CI/CDのようなDevOpsのベストプラクティスをデータ分析のライフサイクルに適用します。DataOpsの文化とプロセスを採用することで、生データの取り込みから実用的な洞察までの時間を短縮することができます。アジャイルなデータモデリング、自動化されたデータ検証、バージョン管理システムは、データエンジニア、アナリスト、科学者間のコラボレーションを改善します。これにより、製品開発と意思決定が加速します。データレイクベンダーは、このトレンドに合わせてDataOps中心のツールを統合している。
• メタデータ管理： 効果的なメタデータ管理は、データ資産を取り巻くビジネス・コンテキストを構築するために、データレイクのトレンドとして高まっています。記述的なメタデータにより、全社的なデータの発見とガバナンスが容易になります。データレイクはメタデータを維持するために、自動化されたタグ付け、カタログ化、インデックス化、オントロジーを導入している。自然言語処理とMLアルゴリズムはメタデータの品質を向上させる。フル機能のデータカタログ、ビジネス用語集がセルフサービス分析を強化します。拡張されたデータ準備により、下流の分析エラーが減少します。データレイク・ソリューションは、堅牢なメタデータ機能にますます重点を置くようになっている。例えば、2023年3月、データインテグリティのグローバルリーダーであるPrecisely Holdings, LLCは、データウェアハウスとアナリティクス機能で知られるクラウドベースのデータプラットフォームであるSnowflakeとのパートナーシップを拡大し、より良いビジネス上の意思決定のためにデータを解き放つ。
• MLOpsとの統合： データレイクとMLOps（Machine Learning Operations）プラットフォームの統合は、増加傾向にある。MLOpsの原則は、大規模な機械学習モデルのデプロイ、監視、保守を支援する。データレイクとMLOpsを組み合わせることで、MLパイプラインの信頼性とバージョン管理が向上する。これにより、CI/CDプロセスを使用して新しいデータでアルゴリズムを再トレーニングすることが可能になる。データレイクは、MLモデルに供給するクリーンで変換されたデータを提供する。データレイクは、モデル開発に使用されるトレーニングデータセットのバージョンを保存する。MLOpsとデータレイクの共同機能により、ビジネス価値を高めるAIアプリケーションの導入が加速する。

データレイク市場の阻害要因

• データ・セキュリティとプライバシーへの懸念： データのセキュリティとプライバシーに関する懸念は、データレイクの採用における主要な課題である。一元化されたデータストアは脆弱性リスクを増大させ、強固なアクセス制御を必要とする。適切な暗号化とトークン化の欠如は、データの盗難や悪用の可能性を高めます。複雑なパイプラインを横断してデータの系譜を追跡することは困難になる。データレイクでは、厳格な認証、きめ細かなアクセスポリシー、監査を導入し、データ保護を確保する必要がある。GDPR（一般データ保護規則）のようなプライバシー規制は、顧客データに対するコンプライアンス・オーバーヘッドを追加する。セキュリティとプライバシーの懸念への対応は、データレイク・ベンダーにとって重要なハードルだ。対抗策：データのセキュリティとプライバシーの懸念の問題に取り組むために、データレイク市場はデータの保護とガバナンスを強化できるいくつかのベストプラクティスとソリューションを採用する必要がある。その中には、静止時および転送時のデータの暗号化、アクセス制御とID管理の実装、データ品質と検証ツールの使用、データガバナンスとコンプライアンスフレームワークの活用などがある。
• 複雑なデータ統合： 異なるソースからのサイロ化したデータを統合データレイクにシームレスに統合することは、市場成長の障害となっている。構造化データ、非構造化データ、半構造化データなど、さまざまな種類のデータを取り込むことは複雑です。CSV、JSON、AVROなどのデータ形式間の相互運用性の欠如は、データ統合の妨げとなる。複数のデータベースやアプリケーションからのデータ間の関係をマッピングすることは、技術的に困難である。入力データストリーム間の調整ができないため、不一致が発生する。パイプライン全体でデータの整合性、品質、ガバナンスを維持するのは難しい。スムーズなデータ統合は、データレイク・プロバイダーが克服を目指す課題である。対抗策この問題は、パフォーマンス低下とストレージのオーバーヘッドを避けるために、ファイルサイズとファイル数を最適化することで解決できる。一般的な経験則では、ファイルサイズは256MB以上、1GB未満が望ましい。
• 人材不足： ビッグデータとアナリティクスの訓練を受けた熟練労働力の不足が、市場の成長を妨げている。大規模なデータレイク・エコシステムの導入と管理には専門知識が必要だが、現在は不足している。データエンジニアは、Hadoop、Spark、Hive、Kafkaなどの多様なオープンソースツールをマスターしなければならない。データモデラー、データアナリスト、データサイエンティストは、高度なアナリティクスのためにデータレイクを活用する経験が必要です。データマネジメント、ML/AI、データビジュアライゼーションにまたがる領域横断的な知識を持つ専門家を調達するのは難しい。また、急速な技術進化により、継続的な再スキルアップとトレーニングが必要となる。データ人材の不足に対処することが、カウンターバランス市場の重要な阻害要因である：既存の労働力を開発・育成し、彼らに継続的なトレーニングと学習の機会を提供し、キャリア開発パスとインセンティブを設け、コラボレーションとイノベーションの文化を醸成することで、市場の成長を後押しすることができる。

最近の動向

新製品の発表：

• 2022年10月、オラクルは、顧客体験を向上させる人工知能モデルを業界全体に拡大する、包括的かつ完全に統合されたクラウドアプリケーションとクラウドプラットフォームサービスのスタックを提供した。さまざまな業種の組織がより的確な顧客エンゲージメントを構築できるよう、オラクルはOracle Unityに15のベースライン人工知能（AI）モデルを追加した。
• 2022年8月、クラウドデータベースとアナリティクス関連のソフトウェア、製品、サービスを提供する米国のソフトウェア企業であるテラデータは、全く新しい次世代クラウドネイティブアーキテクチャに基づいて構築されたテラデータ初の製品であるVantageCloud Lakeを発表した。
• テラデータは2022年5月、アナリティクス対応データへのインプレース・アクセスを提供するデータスワップをサポートするアナリティクス向けTeradata Data Lakeを発表しました。これにより、企業は価値実現までの時間を短縮することができます。

買収とパートナーシップ

• 2021年10月、Databricksは、クラウドベースのデータパイプラインを作成する機能を拡張するため、オープンソースのデータ統合企業である8080 Labsを買収した。この買収により、データレイクおよびデータ統合市場におけるDatabricksのプレゼンスが強化された。
• 2022年6月、ConfluentはApache Kafkaプロジェクトへの貢献とKafka技術に基づくプラットフォームの提供で知られる企業であり、MongoDBは人気の高いオープンソースのドキュメント指向NoSQLデータベースプログラムで、データレイクと運用データベース間のリアルタイムデータストリーミングを簡素化するために提携した。この共同ソリューションは、開発者がリアルタイムアプリケーションを構築するのに役立ちます。
• 2022年2月、Preciselyはデータインテグリティ、データ統合、データ品質ソリューションに特化した企業であり、データレイク管理機能を拡張するために、サービスとしてのクラウドデータプラットフォーム企業であるCazenaを買収した。この動きはPreciselyの市場での地位を強化した。

図2.世界のデータレイク市場シェア（%）、コンポーネント別、2022年

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データレイク市場の上位企業

• アマゾン ウェブ サービス
• マイクロソフト
• マイクロソフト
• オラクル
• クラウデラ
• インフォマティカ
• テラデータ
• ザローニ
• スノーフレイク
• ドレミオ
• HPE
• SASインスティテュート
• グーグル
• アリババクラウド
• テンセントクラウド
• バイドゥ
• VMware
• SAP
• デルテクノロジーズ
• ファーウェイ

定義 データレイクとは、企業が膨大な量の構造化、半構造化、非構造化データをそのままの形式で保存できる一元的なリポジトリのことである。データレイクは、データベース、センサー、モバイルアプリ、ソーシャルメディア、SaaS（Software as a Services）アプリケーションなど、さまざまなソースから生データを取り込む。このデータは、実用的な洞察を導き出し、アナリティクス、機械学習、AIを通じてリアルタイムの意思決定を支援するために使用される。データレイクは、従来のデータウェアハウスの限界を克服し、スキーマなしでデータを保存できる。データレイクは、組織が組織全体に散在するサイロ化されたデータ資産から意味のある洞察を得るのに役立つ。データレイクが提供する主な機能には、データ取り込み、データ発見、データ準備、データガバナンス、アナリティクス、機械学習などがある。データレイク・ソリューションの主要プロバイダーには、AWS、Microsoft、Google Cloud、IBM、Oracle、Clouderaなどがある。データレイクは、データ主導の意思決定を後押しするため、業界全体で支持を集めている。