Icebergを活用することで、データ利活用は次のステージに
前半では、Open Table Formatとはナニモノであるのか、を解説しました。
後半では、Open Table Formatを代表するApache Icebergを例にとりながら、実践的な活用方法について考察します。
なぜIcebergが注目されるのか
Open Table Formatの代表例として、Apache Icebergがあります。
Icebergが注目される理由の一つは、巨大なデータレイク上でも、必要なデータを効率よく読むための仕組みを持っていることです。
現代の分散処理では、重いのは必ずしも計算そのものではありません。むしろ、データをどれだけ読むか、どれだけ移動させるかが大きな負荷になります。CPUは速くなりました。しかし、ストレージI/Oやネットワーク越しのデータ転送は、依然としてボトルネックになりやすい。
そのため、重要なのは「全部読んでから考える」ことではなく、「読む前に、必要なデータを絞る」ことです。
IcebergのようなMetadataは、どのファイルを読めばよいかを判断するためのメタ情報を持っています。これによって、Computeは無駄なファイルを読まずに済みます。
ここが大事です。
Open Table Format自体が計算するわけではありません。
しかし、計算エンジンが無駄な仕事をしないように手助けをします。
倉庫管理台帳が正確であれば、作業員は倉庫全体を探し回る必要がありません。必要な棚に直接向かえます。Icebergの価値も、それに近いところにあります。
競争軸は「囲い込み」から「相互運用」へ
ビジネスの視点で見ると、Open Table Formatはベンダー戦略の変化とも関係しています。
これまで多くのデータ基盤は、データを自社システムの中に取り込み、その中で処理することを前提にしていました。これは性能や使いやすさの面では合理的でしたが、一方で、データが特定の製品に閉じ込められやすいという問題もありました。
しかし今は、企業が使う処理エンジンが増えています。SQLだけではありません。Python、機械学習、リアルタイム処理、ベクトル検索、生成AI、GPU処理など、データを必要とする主体が広がっています。
そうなると、一つの計算エンジンだけを中心にデータ基盤を設計することには限界があります。
企業は今後、用途に応じて最適なComputeを選びたいと考えるようになります。大量集計にはSpark、対話的な分析にはSnowflakeやTrino、リアルタイム処理にはFlink、AI用途には別の処理基盤、というように使い分けたいと思うのは自然なことでしょう。
そのとき、データが特定の製品の中に閉じていると、選択肢が狭まります。データを動かすためのコストも増えます。コピーが増えれば、どれが正しいデータなのかもわかりにくくなります。
Open Table Formatは、この問題に対する一つの答えとなります。
- データは共通の形式で管理する。
- Computeは用途に応じて選ぶ。
この分離が、企業のデータ活用に柔軟性を与えます。
AI時代には、データを読む主体がさらに増える
昨今話題になっているAI活用がより進んでいくと、この問題はさらに重要になります。
従来、企業データの主な利用者は、人間の分析者やBIツールでした。しかし今後は、AIエージェント、機械学習モデル、検索システム、推論基盤、業務アプリケーションなどが、企業データにアクセスするようになります。
つまり、データを読む主体が人間だけではなくなります。
ここで、我々が真剣に考えなければならないことがあります。
企業のデータ基盤は、複数のAIや複数の計算エンジンが同じデータを安全に扱える構造になっているのか？
この問いに答えるために、Open Table Formatは極めて重要な役割を果たします。いわば土台になります。なぜならば、Open Table Formatによって、データを特定の処理基盤に閉じ込めず、複数のComputeから扱うことが可能となるからです。
AI活用で重要なのは、モデルそのものだけではありません。モデルが参照できるデータの鮮度、一貫性、履歴、アクセス性も重要です。どれだけ優れたAIを導入しても、正しいデータにたどり着けなければ価値は出ません。
Open Table Formatは、AI時代のデータ利用に向けて、企業データをより開かれた状態にするための基盤だと言えます。
ビジネス視点でみても、その重要性は際立っている
Open Table Formatを導入するかどうかを考えるとき、細かい機能比較から入る必要はありません。まず見るべきなのは、自社のデータ活用がどのような「制約」を受けているかです。
- 同じデータを何度もコピーしていないか。
- BI用、機械学習用、部門分析用に別々のデータが存在していないか。
- 特定のツールを変えると、データまで移動しなければならない状態になっていないか。
- AIや新しい分析基盤から、既存データにアクセスしにくくなっていないか。
これらに自社の状況が当てはまる場合、Open Table Formatは単なる技術トレンドではなく、あなたの会社のデータ基盤の自由度を高める選択肢になります。
ただし、当然ながら「それさえ入れておけば大丈夫」という万能な処方箋というわけではありません。実際に運用していくにあたっては、いくつかの注意が必要です。メタデータの管理、小さなファイルの増加、権限管理、カタログ設計、パフォーマンスチューニングなど、考えるべき点は多くあります。
だからこそ、Open Table Formatは「導入すれば、それだけで問題をすべて解決してくれる技術」ではなく、「データ基盤をどう分け、どうつなぎ直すかという設計思想」として捉えるべきです。
データの価値は、「持つ」ことではなく「使える」ことにある
Open Table Formatの本質は、テーブル形式（Table Format）の話だけではありません。
これは、企業データを「特定システムの持ち物」から、「複数の計算主体が使える共有資源」へと進化させるための考え方です。
Storageは、データを記憶する。
Metadataは、データの意味と履歴を管理する。
Computeは、データを処理し、価値に変える。
この三つを分けて考えることで、企業はデータ基盤をより柔軟に設計できます。
さきほども述べた通り、AI時代には、データを使う主体がさらに増えます。人間だけでなく、AIやアプリケーションや複数の分析エンジンが、同じデータを必要とします。そのとき重要なのは、データをどこに閉じ込めるかではありません。誰が、どの目的で、どのように使える状態にしておくかです。
Open Table Formatは、その問いに向き合うための技術です。
企業にとって本当に重要なのは、データを持っていることではありません。
必要なときに、必要な計算エンジンから、正しいデータを自由自在に使えることです。
その意味で、Open Table Formatはデータ基盤の細かな技術要素ではなく、これから先、企業がデータの自由度を取り戻すための大きな構造変化だと言えるでしょう。
