データレイクハウス
でーたれいくはうす
Data Lakehouse
類語・同義語: レイクハウス、次世代DWH
データレイクハウスとは、「データレイク」の柔軟性（低コストで何でも保存）と、「データウェアハウス」の管理機能（高品質で高速な分析）をいいとこ取りした、新しいデータ基盤アーキテクチャ。Databricksなどが提唱し、AIやBI分析の両方に対応できる。
最終更新: 2026/1/16
概要
データレイクハウス（Data Lakehouse）は、企業のデータ基盤の歴史における「統合」の最終形である。
これまでの課題
- DWH（倉庫）: 綺麗に整理されたデータしか入らない。AI用の画像データなどは扱えない。
- Data Lake（湖）: 何でも投げ込めるが、ゴミ捨て場になりやすく、SQLでの高速分析ができない。
これまでは、「湖から倉庫へデータを移す（ETL）」というバケツリレーが必要だったが、これは壊れやすくコストも高い。
レイクハウスの解決策
「湖（安価なクラウドストレージ）」の上に、「倉庫のような管理機能（メタデータ層）」を被せることで、データを移動させずに、直接SQLで分析したり、AIに学習させたりすることを可能にした。
由来・語源
Data Lake（湖）+ Data Warehouse（倉庫）= Lakehouse（湖畔の家）。Databricks社などが提唱。
使用例
「Snowflakeでデータレイクハウスを構築する」「ETL処理を簡素化するためにレイクハウスへ移行する」
関連用語
- 同義語: レイクハウス, 次世代DWH
- 関連: データレイク, データウェアハウス, ETL, AI, BI, クラウドストレージ, クラウド, SQL