データレイク・データウェアハウス・データマートの違いとは？役割と使い分けを分かりやすく解説！

こんにちは！ウマたんです！

会社の中には、売上のデータ、お客さんのデータ、Webサイトのアクセスの記録など、いろいろなデータがたまっていきますよね。

でも、ただためておくだけでは、分析には使えません。

「どこに、どんな形でデータを置いておくか」をきちんと設計することが、データ活用の第一歩なんです。

そこでよく出てくるのが、「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」という3つの言葉です。

本記事では、次の5つを順番に解説していきます。

以下のYouTube動画でも解説していますので、あわせてチェックしてみてください！

3つの違いを「水」にたとえると

3つとも「データを入れておく場所」なので、役割のちがいが分かりにくいですよね。

まずは、データを「水」にたとえて、ざっくりとしたイメージを掴みましょう！

とりあえず水をためて、それをきれいにして、最後に目的別に配る。このイメージを持っておいてください！

それでは、それぞれについて詳しく見ていきましょう！

データレイクとは？

まずはデータレイクです。

あらゆるデータを「そのまま」ためる湖

データレイクとは、あらゆる形式のデータを、加工せずにそのままためておく場所です。

売上のデータ、お客さんのデータ、アプリの操作の記録（ログ）、画像や動画のファイルなど、いろいろな形式のデータを、全部まとめて、未加工のままどんどんためていきます。

まさに「データの湖」のような存在なんですね。

データの形式は、大きく3つに分けられます。

データレイクは、このどれでも受け入れられるのが強みです。

「あとで使うかもしれない」データを失わないために

データレイクの目的は、あとで分析やAIの学習に使うために、データを失わないようにためておくことです。

「どんな分析に使うか」が決まっていない段階でも、加工や選別をせずに、とりあえずためておきます。

あとから「この分析がしたい」となったときに、元のデータが残っていれば、いつでも取り出して使えるわけですね。

代表的なサービスとしては、Amazonの「Amazon S3」や、Googleの「Google Cloud Storage」が有名です。

データウェアハウス（DWH）とは？

次に、データウェアハウスです。英語の「Data WareHouse」の頭文字をとって、「DWH」とも呼ばれます。

分析しやすく整えたデータの倉庫

データウェアハウスとは、データレイクなどから必要なデータを取り出して、分析しやすい形に整えて保存しておくデータベースのことです。

「ウェアハウス」は、英語で「倉庫」という意味です。つまり、加工済みのデータの倉庫なんですね。

データウェアハウスでは、次のような作業をしてデータを整えます。

SQLで、すぐに集計できる

データウェアハウスに整えておくと、SQLという言葉で問い合わせるだけで、集計がすぐにできるようになります。

たとえば、「今月の商品の売上トップ10」を出すなら、次のように書きます。

SELECT
  product_name,
  SUM(amount) AS sales
FROM sales
WHERE order_date >= '2026-10-01'
GROUP BY product_name
ORDER BY sales DESC
LIMIT 10;

データが整っているからこそ、こうした集計がすぐにできるんです。

SQLの基本となるSELECT文については、以下の記事で解説しています。

SQLで覚えるべき書き方はSELECT文だけ！SELECT文とWHERE句・集計関数をマスターしよう！当サイト【スタビジ】の本記事では、SQLでマスターしておきたい基本的な構文SELECT文について見ていきます！SQLでは、基本SELECT文ができて後はそれにWHERE句や集計関数そして他テーブルのJOINなどが出来れば不自由しません！

代表的なサービスとしては、Googleの「BigQuery」、Amazonの「Amazon Redshift」、「Snowflake」などがあります。

データマートとは？

最後に、データマートです。

部署や目的ごとに取り出したデータ

データマートとは、データウェアハウスから、特定の部署や目的ごとに必要なデータだけを取り出したものです。

「マート」は、英語で「市場、お店」という意味です。必要なデータを、必要な人にすぐ届けるお店のようなイメージですね。

つまり、現場の担当者が、必要なデータだけをすぐに見られるようにする場所こそがデータマートなんです！

データウェアハウスには、会社中のデータが入っていて、とても大きく複雑です。全部をそのまま現場の人に渡しても、どこを見ればいいのか分かりませんよね。

だからこそ、目的ごとに小さく切り出して渡すわけです。

BIツールとつないで使う

データマートは、BIツールとつないで使われることが多いです。

BIツールとは、データをグラフや表にして、ひと目で分かるように見せてくれる道具のこと。「Tableau」「Looker」「Power BI」などが有名です。

Googleが無料で提供している「Looker Studio」もよく使われます。使い方は以下の記事で解説しています。

【入門】Looker Studio使い方を徹底解説！データを集めて分析してみよう！当サイト【スタビジ】の本記事では、Looker Studioの使い方を解説していきます！Looker Studioは様々なツールで収集したデータを可視化・分析できるBIツール！実務でもよく利用されるので使い方をマスターしましょう！

3つの違いを比べてみよう

ここまでの内容を、表で整理しておきましょう！

データは「レイク → ウェアハウス → マート」という流れで、だんだん整理・最適化されていくんですね！

データを運んで整える「ETL」と「ELT」

データを、元の場所からデータウェアハウスへ運んで整える処理は、「ETL」や「ELT」と呼ばれます。

昔は、データウェアハウスに入れる前に整える「ETL」の順番が主流でした。

最近は、BigQueryのようなクラウドのデータウェアハウスの計算の力が大きくなったので、先にそのまま入れてしまって、データウェアハウスの中で整える「ELT」の順番もよく使われています。

具体例で見てみよう

ECサイトの場合

たとえば、ネットでものを売っているECサイトの会社を想像してみましょう。

まず、サイトのアクセスの記録や購入の履歴を、全部データレイクに保存します。

アクセスの記録は、たとえば次のような形で、1回のアクセスごとに1行ずつたまっていきます。

{"time": "2026-10-01T10:15:03", "user": "u123", "page": "/item/45", "ad": "campaign_a"}
{"time": "2026-10-01T10:15:40", "user": "u123", "event": "purchase", "item": 45, "price": 3980}

そこからデータウェアハウスで、「売上 × 商品のカテゴリー × 期間」のような、分析しやすい表に整えます。

さらに、マーケティングのチーム向けに、キャンペーンの分析専用のデータマートをつくります。

こうしておけば、マーケティングのチームは「どの広告がいちばん売上に貢献したか」をすぐに分析できるんです！

個人開発のサービスの場合

ちなみに、僕が友人と個人開発している本のレビューのサービス「Yomeru（ヨメル）」でも、この3つの考え方を使っています。

このように、データウェアハウスとデータマートは、別々のサービスではなく、同じBigQueryの中で「層」として分けて管理することも多いです。

BigQueryの中でのデータの加工・集計には、「dbt」という道具がよく使われます。

データエンジニアリングに重要なdbtの使い方を徹底解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、データエンジニアリングに重要な「dbt（data build tool）」の概要から使い方までを徹底解説します！dbtを活用し、データ活用を加速させていきましょう！

最近の流れ：データレイクハウス

最近は、データレイクとデータウェアハウスのいいところを1つにまとめた「データレイクハウス」という考え方も広がっています。

データレイクのように、いろいろな形式のデータを安くためておきながら、データウェアハウスのように、SQLですばやく分析もできる、というものです。

Databricksなどのサービスがこの考え方を打ち出していて、BigQueryやSnowflakeも、データレイクに置いたファイルをそのまま分析できる機能を備えています（2026年10月時点）。

ただ、「生のデータ → 整えたデータ → 目的別のデータ」と、段階を分けて整えていく考え方そのものは変わりません。まずはこの3つの役割をしっかりおさえておきましょう。

データをどう管理していくかの全体像は、データマネジメントの教科書「DMBOK」に沿って解説した、以下の記事も参考にしてみてください。

データマネジメントとは？DMBOK（ディンボック）に沿ってまとめておこう！当サイト【スタビジ】の本記事では、データ活用において非常に重要であるデータマネジメントについてDMBOKの考え方に沿ってまとめていきます。データマネジメントを疎かにしてしまうと、せっかくのデータも意味をなさなくなりますので必ずおさえておきましょう！

データレイク・データウェアハウス・データマートの違いのまとめ

最後に、今回のポイントをおさらいしましょう！

データの集め方・整え方から分析まで、体系的に学びたいのであれば、当メディアが運営するスクール「スタアカ」がオススメです！