データレイク市場規模は、2023年の137億4,000万米ドルから2028年には377億6,000万米ドルに成長し、予測期間（2023年～2028年）のCAGRは22.40%になると予測される。
データレイクは、多くの企業にとってデータウェアハウスよりも経済的な選択肢となっている。データウェアハウスは、データレイクとは異なり、ウェアハウスに入る前にデータの追加計算を行う。データレイクの維持コストは、ウェアハウスデータベースを構築する際の操作回数やスペースがデータレイクより少ないためである。
主要ハイライト
市場の主な促進要因の1つは、データ検索速度がデータウェアハウスよりもデータレイクの方が優れていることである。オライリーの「データサイエンティスト給与調査」によると、データサイエンティストの3分の1は、本格的な分析やデータモデリングよりも、必要な抽出・変換・ロード（ETL）、データクリーニング、基本的なデータ探索といった基本操作に時間を費やしており、プロセスの効率が低下している。また、データレイクを構築するための投資は、データウェアハウスを構築するための投資よりも少なくて済む。
IoTはオフィスなどでますます活用されるようになっている。IoTデバイスの導入は急速に進んでおり、システムに接続されたデバイスから生成されるデータ量は膨大で、データレイクの需要は高まっている。スマートシティの構築といった政府の取り組みも、データレイクの導入を後押ししている。企業もデータレイクを開発・維持するために、ビッグデータやストリーム処理ソリューションを導入している。IoTの導入によるデータの急増が、データレイク市場の成長を促進している。
今日の企業はデータ主導の意思決定に傾斜している。デジタル化の進展により、企業は膨大な量のデータを生み出している。中堅企業も大企業もテクノロジーとセキュリティの導入に投資しており、データレイクによってデータモデリングの必要性がなくなる。そのため、データレイクの需要は高まっている。データレイクは、企業が効率的で高度なデータ分析能力を必要とする中、指数関数的に増加するデータに対する実用的なソリューションとして登場した。クラウド上でデータを処理するデータレイクの特徴は、市場の成長を促進する。
例えば、エルメスは昨年2月、NG BIとデータレイク・ソフトウェアのバージョン2をリリースした。エルメスの新世代（NG）エコシステムには、Hermes 5 Cloud CMS、Hermes NG BI and Data Lakes、HMSなどのクラウドベースのソフトウェアソリューションのほか、Track & TraceやSlot Bookingなどのセルフサービスアプリが含まれる。
COVID-19の開始とともに、市場ではさまざまな業種にわたるクラウドベースのイノベーションが見られ、人々の買い方にも変化が見られた。研究者たちは、これらの医薬品がどの程度効くかをテストするために、世界中の患者に関する情報を必要としていた。研究者たちは、テクノロジーとデータレイクを利用して、この情報を迅速かつ成功裏に入手した。COVID-19後のシナリオでは、ソリューションの立ち上げと開発に企業が継続的に投資しているため、市場の回復が見込まれている。
市場動向
銀行セクターが大幅な市場成長を目撃する
オーストラリア・ニュージーランド銀行グループ（ANZ）は、銀行業務用のメインデータレイクを作成するために、ドメインにまたがるすべてのデータポンドを集約するプロジェクトを実施しており、通常使用されるデータウェアハウスアーキテクチャからの移行を可能にしている。
銀行はデータエンジニアに投資し、消費者の要求に対応できるデータレイクを提供し、オンザゴー・ソリューションのためにデータの有用性を高めようとしている。インドステイト銀行（SBI）は、銀行幹部、副専務取締役、最高情報責任者にデータレイクを提供し、通常使用されるデータウェアハウスとは別に、オンザゴアナリティクスを提供している。
例えば、昨年2月、サンフランシスコを拠点に、データウェアハウスとデータレイクの能力を1つの「レイクハウス」デザインに統合するビジネスを展開するDatabricksは、「Lakehouse for Financial Services」として知られる新しい業界特化型サービスを開始した。DatabricksのLakehouse for Financial Servicesは、顧客の特定の技術的・商業的ニーズに合ったソリューションを提供することを目的としている。
また、昨年9月には、Web3企業向けの最初の金融データレイクを作ったTresが、F2、Mantis、New Form、The Chainsmokers、Blockdaemon Ventures、Kenetic、Alchemyの支援を受け、大胆なスタートベンチャーが主導するシードフェーズで760万米ドルを調達したと発表した。
銀行セクターにデータレイクを導入することで、サイロの数を減らすことができる。Apache Hadoopベースのデータレイク・インフラのような一元管理されたインフラにデータを保存することで、組織内の情報サイロの数を減らし、企業全体のユーザーがデータにアクセスできるようにする。
北米ではデータレイクの導入が進む見通し
キャップジェミニによると、米国の金融機関の60%以上がビッグデータ分析によって競合他社に対して大きなアドバンテージを得られると考えており、90%以上の企業がビッグデータ・プロジェクトが今後の成功を左右すると考えています。
データレイクは、スマートメーターアプリケーションを使用するために必要である。カナダでは、BC HydroがEMCのデータレイクを使用して、さまざまなスマートメーターで集約されたデータを分析している。このデータにより、システム内の不一致を検出することができる。これにより、盗難による節電の75％を達成している。
この地域のスマートメーターの数も増加している。スマート・メーターの使用量の増加により、膨大な量のデータが生成されており、データ・レイクの利用が必要となっている。米国エネルギー情報局によると、9,400万台以上のスマートメーターが、住宅、商業、工業、運輸の各分野に設置されている。
さらに、昨年11月、米国に本社を置くアマゾン・ウェブ・サービスは、顧客がペタバイト規模のデータをより効率的かつ迅速に分析・管理できるよう、アナリティクスとデータベースのポートフォリオ全体で5つの先進機能を発表した。Amazon OpenSearch Service、Amazon DocumentDB（MongoDBとの互換性あり）、Amazon Athenaの新機能により、お客様は高性能な分析およびデータベースのワークロードをよりシンプルに運用できるようになります。AWSはまた、データレイクやパイプライン全体のデータ品質を自動的に管理するための新しいAWS Glueソリューションも発表した。
同地域の市場を牽引しているのは、クリックストリームデータ、サーバーログ、加入者データ、顧客関係管理（CRM）、企業資源計画（ERP）などのデータ生成量の増加といった要因で、ベンダー各社がさまざまなデータレイクソリューションやサービスを発表しており、市場の成長を後押しするとみられている。また、同地域ではAIやMLの導入率が高いことも市場成長の原動力になるとみられる。
データレイク業界の概要
市場環境は、古くから存在し、強力なブランド力、大規模な地理的フットプリント、大規模な顧客基盤を持つ企業で構成されている。しかし、市場は集中している。クラウド分野で大きなシェアを持つアマゾンやマイクロソフトなどの企業は、クラウド提供のソリューションやサービスに対する消費者の嗜好により、既存の市場プレーヤーに対して競争優位に立っている。
2022年10月、キャップジェミニは、長年の顧客であるパナソニックオートモーティブシステムズがデータエコシステムを導入すると発表した。これは、より効率的で信頼性の高い抽出につながる。
テラデータは2022年8月にVantageCloud Lakeをリリースした。これは、全く新しいクラウドネイティブアーキテクチャで構築された同社初のソリューションである。VantageCloud Lakeは、テラデータの専門知識と深い歴史に基づき、現在VantageCloud Enterpriseとして知られているクラウド上のTeradata Vantageの実証済みのパワーを、新しいクラウド生まれのサービスに導入したもので、必然的に弾力性があり、その中核で低コストのオブジェクトストアを利用することを意図しており、パワフルで使いやすく、スケーリング（または停止）可能なままです。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場の洞察
4.1 市場概要
4.2 産業の魅力度-ポーターのファイブフォース分析
4.2.1 新規参入者の脅威
4.2.2 買い手の交渉力
4.2.3 供給者の交渉力
4.2.4 代替品の脅威
4.2.5 競争ライバルの激しさ
4.3 産業バリューチェーン分析
4.4 COVID-19の業界への影響評価
4.5 市場促進要因
4.5.1 IoTの採用によるデータの拡散
4.5.2 高度な分析機能のニーズ
4.6 市場の阻害要因
4.6.1 データレイクのオンボーディングとデータ統合の遅れ
5 市場の区分
5.1 オファリング
5.1.1 ソリューション
5.1.2 サービス
5.2 展開
5.2.1 クラウドベース
5.2.2 オンプレミス
5.3 エンドユーザーの業種
5.3.1 ITおよび電気通信
5.3.2 BFSI
5.3.3 ヘルスケア
5.3.4 小売業
5.3.5 製造業
5.3.6 その他のエンドユーザー分野
5.4 地域
5.4.1 北米
5.4.1.1 米国
5.4.1.2 カナダ
5.4.2 欧州
5.4.2.1 イギリス
5.4.2.2 ドイツ
5.4.2.3 フランス
5.4.2.4 イタリア
5.4.2.5 その他の地域
5.4.3 アジア太平洋
5.4.3.1 中国
5.4.3.2 日本
5.4.3.3 インド
5.4.3.4 その他のアジア太平洋地域
5.4.4 ラテンアメリカ
5.4.4.1 メキシコ
5.4.4.2 ブラジル
5.4.4.3 アルゼンチン
5.4.4.4 その他のラテンアメリカ
5.4.5 中東・アフリカ
5.4.5.1 アラブ首長国連邦
5.4.5.2 サウジアラビア
5.4.5.3 南アフリカ
5.4.5.4 中東・アフリカのその他
6 競争環境
6.1 主要ベンダーのプロファイル
6.1.1 マイクロソフト
6.1.2 Amazon.com Inc.
6.1.3 Capgemini SE
6.1.4 オラクル・コーポレーション
6.1.5 テラデータ・コーポレーション
6.1.6 SAP SE
6.1.7 IBM コーポレーション
6.1.8 Solix Technologies Inc.
6.1.9 インフォマティカ・コーポレーション
6.1.10 Dell EMC
6.1.11 Snowflake Computing Inc.
6.1.12 日立データシステムズ
7 投資分析
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