概要
https://zenn.dev/truestar/articles/4a0be37b394695
詳細内容
## [レポート] 『AI時代を見据えたANAグループのデータ戦略：Iceberg導入のリアルと今後の展望』 #SWTTokyo2025
https://zenn.dev/truestar/articles/4a0be37b394695
ANAグループは、SnowflakeとApache Icebergを組み合わせた「BlueLake v4」アーキテクチャを導入し、データ基盤の課題を解決しAI時代に対応することで、開発効率、データ移行速度、および運用コストの劇的な改善を実現しました。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[データ戦略, Apache Iceberg, Snowflake, データガバナンス, セマンティックレイヤー]]
ANAグループは、AI時代を見据えたデータ戦略として、既存のBlueLake v3データ基盤のパフォーマンス、コスト、運用負荷といった課題を解決するため、SnowflakeとApache Icebergを中核とする「BlueLake v4」アーキテクチャを導入しました。この変革は、大規模エンタープライズにおいて最新のデータ基盤技術が開発・運用効率を劇的に向上させる具体的な事例です。
中核はSnowflake-Managed Icebergの採用です。S3にデータを保管しつつ、Snowflake内部テーブルと同等のパフォーマンスを実現。コンピューティング、カタログ、ストレージの完全分離で将来の技術選択の自由度を確保し、Snowflakeによる自動メンテナンスで運用負担を大幅に軽減します。データ変換・加工はELTとdbtを活用し効率的かつ宣言的なパイプライン構築を可能にします。
さらに、動的データマスキングによるストレージ集約でコストを約70%削減し、ガバナンスを強化。Excelベースのテーブル自動生成メカニズムはヒューマンエラーを防ぎ、開発期間半減に貢献。結果として、データ移行期間は20日間からわずか1日へと短縮され、ランニングコストは90%も削減という驚異的な成果を達成しました。
これらの成果は、データ基盤の課題に対し、Icebergとマネージドサービスを組み合わせた現実的な解決策がもたらす効果を実証しています。将来的には、AIが自律的にデータを扱う時代を見据え、メタデータ管理の強化とセマンティックレイヤーの導入によりAI-Readyなデータ基盤を目指しており、AI活用を視野に入れるエンジニアにとって重要な示唆を与えます。