スキーマオンリード

データを格納するときにはスキーマ（構造の定義）を決めず、元の形式のまま保存しておき、読み出して利用する時点でスキーマを適用する方式。データレイクで採られ、多様なデータを素早く取り込めて用途に応じた解釈ができるが、利用時の加工や品質確認の負担が大きい。

データレイクの安価なオブジェクトストレージの上に、DWHが持つトランザクション管理（ACID特性）、スキーマの管理、高速な検索などの機能を加えたデータ基盤のアーキテクチャ。Delta Lake、Apache Icebergなどのオープンなテーブル形式を使い、1つの基盤でBIの集計と機械学習の両方に同じデータを使えるようにする。

データを、固有の識別子とメタデータを付けたオブジェクトという単位で、階層構造を持たない平坦な領域に格納するストレージ。HTTPベースのAPIでアクセスし、容量を大規模に拡張しやすいため、クラウドでの画像・動画、バックアップ、データレイクの保管に使われる。

データソースから抽出（Extract）したデータを、変換せずにまずデータレイクやクラウド型のデータウェアハウスに格納（Load）し、格納先の処理能力を使って必要に応じて変換（Transform）する方式。ETLと処理の順序が逆で、大量のデータを速く取り込め、元のデータを残したまま用途に応じた加工ができる。

従来のデータベース管理の方法では扱いきれないほど大量で多様なデータ。量（Volume）、種類（Variety）、発生・更新の速度（Velocity）の3Vで特徴づけられ、正確性（Veracity）や価値（Value）を加えることもある。分散処理基盤やクラウドで蓄積・分析し、新たな知見の発見に生かす。