データレイクとは？でーたれいく
データレイクとは、構造化データだけでなくログ、画像、音声などを加工せず原形のまま大量に蓄積する保管基盤。読み出す時点でスキーマを与える（スキーマオンリード）ため、用途が決まっていないデータも捨てずに貯めておける点がデータウェアハウスとの本質的な違い。
最終更新：2026-10-06
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IoT機器のセンサ値を秒単位で数年分ためておき、後から故障予兆の分析を思い付いたときに過去分をさかのぼって使う、といった用途に向く。一方でDWHは集計用途を先に決め、変換済みの整った形（スキーマオンライト）で持つ。
試験での引っ掛け
管理をしないまま貯めると、どこに何があるか分からない「データスワンプ」になる。データレイクは「そのまま入れられる」ことが利点なので、カタログとメタデータ管理を省いてよいという意味ではない。
関連用語
出た過去問
出典：平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問29（IPA）
ビッグデータのデータ貯蔵場所であるデータレイクの特徴として、適切なものはどれか。
正解：あらゆるデータをそのままの形式や構造で格納しておく。
要点：データレイクは形式を問わず生データのまま一元的に蓄積する
データレイクは、構造化・半構造化・非構造化を問わずあらゆるデータを加工せず元の形式のまま一箇所に蓄積しておく仕組みである。利用目的が決まっていない段階でもとりあえず溜めておき、分析時に読み出しながらスキーマを与える（スキーマ・オン・リード）点が、事前にスキーマを定義するデータウェアハウスとの違いになる。
出典：令和3年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問31（IPA）
データレイクの特徴はどれか。
正解：必要に応じて加工するために、データを発生したままの形で格納する。
要点：データレイクは生データをそのまま蓄積する基盤
データレイクは、構造化・非構造化を問わず多様なデータを発生したままの生の形式で大量に蓄積しておく基盤である。あらかじめ用途を決めて整形するデータウェアハウスと異なり、必要になった時点で目的に応じて加工・分析する点が特徴である。
出典・参考
公式シラバスの3 技術要素 ＞ 5. データベース応用 ＞ (3) データ資源管理に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。