データレイクの格納形式と蓄積特徴

データレイク（Data Lake）は、構造化データ（RDBテーブル等）だけでなく、半構造化データ（JSON, XML, ログ等）や非構造化データ（画像, 音声, 動画, センサー生データ等）を含むあらゆるデータを、「発生したままの生の状態（Raw Data）」でスキーマを定義せずに大量に集中蓄積するストレージリポジトリです。 蓄積時にはスキーマを適用せず（Schema-on-Read）、分析や利活用の必要が生じた段階で初めて加工・変換を行う点が、事前にスキーマ定義して構造化データを格納するデータウェアハウス（DWH：Schema-on-Write）との決定的な違いです。 したがって、エ が適切な特徴です。 データマイニング（Data Mining）の説明です。 データマート（Data Mart）の説明です。DWHから特定部門や業務目的に特化して切り出したサブセットです。 OLAP（多次元分析処理）や BI ツールの機能説明です。

データレイクの特徴はどれか。

出典2022r04a_db_am2_問18
ア
大量のデータを分析し, 単なる検索だけでは分からない隠れた規則や相関関係を見つけ出す。
イ
データウェアハウスに格納されたデータから特定の用途に必要なデータだけを取り出し, 構築する。
ウ
データウェアハウスやデータマートからデータを取り出し, 多次元分析を行う。
エ
必要に応じて加工するために, データを発生したままの形で格納して蓄積する。