データレイクとは？データレイク
データレイクとは、構造化・非構造化を問わず、発生した形のままのデータを大量に蓄えておく保管場所。取り込む時点では構造を決めず、利用する時点で目的に合わせて解釈・加工する（スキーマオンリード）のが特徴で、分析テーマが決まる前のデータを捨てずに残せる。
最終更新：2026-10-06
この語が出る過去問を解く →背景
データウェアハウスは、入れる前に構造と集計の粒度を決めて整形するため、その時点で想定していなかった分析に必要な項目は捨てられて二度と戻らない。分析のテーマは後から変わるのに、捨てる判断だけが先に来てしまう。ストレージ単価が下がり「とりあえず全部残す」が現実的になったことで、判断を後ろへ倒す置き方が成り立つようになった。
具体例
Amazon S3にログ・画像・センサ値をそのまま置き、AWS GlueやAmazon Athenaで必要になった時点でスキーマを当てて読み出す構成が典型である。
試験での引っ掛け
データウェアハウスが「あらかじめ整理・統合してから格納する」（スキーマオンライト）のに対し、データレイクは「読み出すときに構造を与える」。ただし何が入っているか管理しないと使えないデータの山（データスワンプ）になり、カタログとリネージが不可欠になる。
関連用語
出た過去問
出典：令和4年度 秋期 データベーススペシャリスト試験 午前Ⅱ 問18（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して蓄積する。
要点：データレイクは生データのまま蓄え、利用時に加工する
データレイクは、用途や構造を事前に決めずに、発生したままの生データをそのまま蓄えておく仕組みである。取り出すときに目的に合わせて加工するため、後から分析の切り口が変わっても元データに立ち返れる点が利点になる。よってエが正しい。
出典・参考
高度試験 午前I（高度午前I 相当）のシラバスの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。