Hadoopでは実現できない「データ管理の一元化」と「運用コストの削減」の両立方法とは？実例を交え解説！

2000年代以降、インターネットの発達やログデータの活用などで取り扱うデータ量が増大したことにより、多くの企業で大規模なデータ（以下ビッグデータ）に対応したデータ処理基盤の導入が必要となりました。その中でもApache Hadoop（以下Hadoop）は様々な種類のデータを大量に保管できる上に、分散処理により高速な検索性能を実現し「データレイク」という1つの大きなトレンドを生み出しました。

しかし近年、Hadoopはシステム構築やパフォーマンス・チューニングの難易度の高さ、セキュリティやガバナンス観点でのデータ管理の複雑化により、運用費・管理コストの増大という課題が発生しています。

本ウェビナーではHadoopをはじめとするデータレイクの課題を解決する手法の１つとして注目されている「データレイクハウス」という新しいアーキテクチャとそのソリューションをご紹介します。

データレイクハウスは、データレイクの利点である多様なデータの取り扱いと高速な検索性能に加え、データウェアハウス（DWH）としての特性も兼ね備えることで、「データ管理の一元化」と「運用コストの削減」を実現します。

Hadoopからデータレイクハウス移行の実例もご紹介いたしますので、ぜひ本セミナーを今後のビックデータ運用・分析の進め方のヒントにしていただけますと幸いです。

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