Azureが提供している分析製品とは？

最終更新日：2026年8月10日

データ分析とは？

項目	Microsoft Azure	AWS	Google Cloud
シェア（国内）	約30%	約35%	約15%
強み	Microsoft製品連携	サービス数・実績	データ分析・AI
無料枠	12ヶ月無料	12ヶ月無料	常時無料枠あり
主な資格	AZ-900 / AZ-104	CLF / SAA	ACE / PCA

日々進化していくIT技術の進歩によって膨大なアクセスデータ、企業における有用なデータが自動的に蓄積されていきます。

蓄積されているだけではデータの活用はできず、このデータの分析を行うことで企業における有用なデータを取得、活用することが可能になります。

そのためデータの分析はとても重要なものになります。

ここではAzureが提供している分析製品を紹介します。

Azureが提供している分析製品

Azureが提供している分析製品は様々なものがあります。

Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analyticsはエンタープライズデータウェアハウスとビッグデータ分析がまとめられた無制限の分析サービスです。

また、サーバーレスまたはプロビジョニング済みリソースのいずれかを使用し、自分の条件でデータを自在かつ大規模にクエリすることが可能となります。

これら2つの機能が1つのエクスペリエンスに統合され、データの取り込み、準備、管理、提供を行い、BIや機械学習でのニーズにすばやく対応することが可能となります。

Azure Synapse Analyticsは制限のない分析サービスで分析情報を得るまでの時間を短縮することが出来ます。

Azure Databricks

Azure Databricksであらゆるデータから分析情報を引き出してAIソリューションを構築し、Apache Spark™環境を数分のうちにセットアップして自動スケーリングし、インタラクティブなワークスペースで共有プロジェクトの共同作業を行います。

また、Azure向けに最適化され、フルマネージドの高速で使いやすい、コラボレーション対応のApache® Spark™ ベースの分析プラットフォームです。

HDInsight

HDInsightはオープンソース分析用のコスト効率に優れたエンタープライズ級のサービスです。

Azure HDInsightを使用すると、Apache Hadoop、Spark、Kafkaなど人気のあるオープンソースフレームワークを簡単に実行できます。

また Azureを使用して、楽々と大量のデータを処理し、さまざまなオープンソースエコシステムのメリットすべてを活用できます。

Data Factory

Data Factoryはコーディングまたはメンテナンスを必要としないで、シンプルかつ包括的なETLプロセスおよびELTプロセスを開発でき、またデータの取り込み、移動、準備、変換、処理を数回のクリックで行い、アクセス可能なビジュアル環境でデータモデリングを完了することができるため製品化までの時間を短縮して生産性を向上します。

Data Factoryはデータの移行や変換を調整し自動化するデータ統合サービスです。

Azure Stream Analytics

Azure Stream Analyticsはワークロード用に設計された、使いやすいリアルタイム分析サービスです。

カスタムコードと組み込みの機械学習機能を利用することで高度なシナリオ向けに拡張することが可能です。

数百万のIoTデバイスからのデータストリームをリアルタイムで処理する目的でも使われます。

Event Hubs

Event Hubsはシンプルで信頼性と拡張性の高いフルマネージド型のリアルタイムデータインジェストサービスとなっています。

任意のソースから毎秒数百万のイベントをストリーミングすることで、動的なデータパイプラインを構築し、ビジネスの課題に迅速に対応することができます。

Azureサービスとシームレスに統合することで、有益な分析情報を利用することが可能になります。

また、数百万のイベントを収集、変換、保存するハイパースケールのテレメトリインジェストサービスです。

Data Lake Analytics

Data Lake Analyticsは、ぺタバイト規模の超並列データ変換処理プログラムを、U-SQL、R、Python、.NET で簡単に開発および実行することが可能です。

エンタープライズグレードのセキュリティ、監査、サポートを備えた、フルマネージドでオンデマンドのジョブ単位課金分析サービスです。

Azure Data Explorer

Azure Data ExplorerはアプリケーションやWebサイト、IoTデバイスなどからの大量のデータストリーミングをリアルタイムに分析するためのフルマネージドのデータ分析サービスとなっています。

またあらゆる種類のストリーミングデータからの分析を単純化する機能を持っています。

押さえておきたいポイント

• Azureの分析製品は用途によって使い分けが重要です。データウェアハウスと大規模分析基盤の統合にはAzure Synapse Analytics、ストリーミングデータのリアルタイム処理にはAzure Stream AnalyticsやEvent Hubsが向いています。
• サービスの提供終了・統廃合が定期的に行われるため、古い記事やドキュメントを参考にする際は必ずAzure公式サイトで最新の提供状況を確認しましょう（本記事のData Lake Analyticsのように廃止済みのサービスもあります）。
• 料金体系は従量課金が基本で、データ量・処理時間・リソース規模によって変動します。具体的な費用感はAzure公式サイトの料金計算ツールで最新情報をご確認ください。

よくある質問

Azure Synapse AnalyticsとAzure Databricksの違いは何ですか？

Azure Synapse Analyticsはデータウェアハウスとビッグデータ分析を統合したサービスで、BIツールとの連携やSQLベースの分析に強みがあります。一方Azure Databricksは、Apache Spark環境をベースにしたコラボレーション型の分析・AI開発プラットフォームで、データサイエンティストによる機械学習モデル開発などに向いています。用途に応じて使い分け、あるいは組み合わせて利用されることが多いです。

Data Lake Analyticsが廃止された後、同様の処理はどこで行えますか？

Microsoftの案内では、Azure Synapse AnalyticsのApache Sparkプールなどへの移行が推奨されています。既存のU-SQLジョブなどを利用している場合は、移行方法についてAzure公式ドキュメントを確認することをおすすめします。

小規模なプロジェクトでもこれらの分析サービスは使えますか？

多くのAzure分析製品はサーバーレスや従量課金のプランを提供しており、小規模な利用から始めることも可能です。ただし製品によって最小構成や課金単位が異なるため、導入前にAzure公式サイトで料金体系や無料枠の有無を確認することをおすすめします。

まとめ

Azureが提供を行っている分析製品について簡単にですが紹介しました。

日々進化していくIT技術によってアクセスデータなどのデータが大量に取得されています。

取得したデータを活用すためにもデータの分析は重要になっています。