※ 本記事は、Sandy FADEL, Massimo Dalla Rovereによる”Choose an OAC query path to curated lakehouse data“を翻訳したものです。

2026年11月9日

整備済みのレイクハウスデータをOracle Analytics Cloudから利用する2つの接続方法を紹介し、Oracle AI Data PlatformのコンピュートとOracle Autonomous AI Lakehouseを、処理内容に応じて使い分ける方法を説明します。

分析用に整備したゴールドデータセットも、想定する利用者が、処理に適したエンジンで問い合わせられてこそ役立ちます。Oracle Analytics Cloud（OAC）では、データがObject Storageにある場合、AI Data Platformのカタログで管理している場合、オープンなレイクハウステーブルとして扱う場合に、この設計上の選択が重要になります。

OACからデータを利用するには、互いに補完する2つの方法があります。1つは、Oracle AI Data Platformのコンピュートを使い、AI Data Platform接続で、カタログに登録したデータに問い合わせる方法です。もう1つは、Oracle Autonomous AI Lakehouseを使い、データベースオブジェクトとレイクハウスからアクセス可能なデータに、SQLで問い合わせる方法です。どちらか一方で、常にもう一方を置き換えられるわけではありません。整備済みデータの保存先、処理を実行すべきエンジン、データベース内のデータも必要かどうかによって選びます。

本記事では、2つの方法と接続設定、最初のワークブックを作る前に検討すべき点を説明します。

同じ分析目的に向けた2つの問い合わせ方法

どちらでも、業務利用者がOACでデータセットやワークブックを作成できます。異なるのは、クエリを処理するサービスと、そのサービスから利用できる、管理されたオブジェクトです。

図1：整備済みデータをOACから問い合わせる方法

AI Data Platform方式では、OACから、選択したコンピュートリソースとカタログに接続します。ゴールド層のデータをAI Data Platformで整備・管理し、Sparkで実行したい場合に適しています。Oracleの現行ドキュメントでは、OCI APIキーとOracle Analyticsの接続設定ファイルを使う、OACの標準接続手順を説明しています。

Autonomous AI Lakehouse方式では、OACからレイクハウスをデータベースソースとして接続します。データがすでにデータベースオブジェクトになっている場合、データベース内のデータとSQLで結合する場合、データベース／レイクハウスのクエリエンジンを使いたい場合に適しています。Autonomous AI Lakehouseでは、Iceberg形式を含む、Object Storage上のオープンなデータを扱い、データベース経由でSQLアクセスを提供できます。

2つの方法の、より詳しい全体像を次の図に示します。

図2：データにアクセスする2方式の構成

方法1：Sparkを通じてAI Data Platformのカタログに問い合わせる

分析用に整備したデータプロダクトがObject Storageにあり、選択したコンピュートクラスターを通じて、OACからOracle AI Data Platformのカタログを使いたい場合に選びます。Object Storageのゴールド層に近い場所で、BIの接続と処理を行えます。

図3：AI Data Platform経由のアクセス

OACをAI Data Platformに接続する

接続するには、AI Data Platformへの接続の手順に従ってください。

方法2：Autonomous AI Lakehouseを通じて問い合わせる

ゴールドデータをAutonomous AI Lakehouseから提供する場合に選びます。たとえば、OACで次の処理が必要な場合です。

• Autonomous AI Lakehouseのストレージにある、整備済みのデータベーステーブルを問い合わせる。
• Object Storage上の、レイクハウスからアクセス可能な整備済みテーブルを問い合わせる。
• Autonomous AI LakehouseのストレージとObject Storageにある、ゴールド層のテーブルを結合・集計する。

この方法は、Object Storageのファイルに直接接続するものではありません。OACからAutonomous AI Lakehouseに接続し、レイクハウス側で、データベースオブジェクトと、設定済みのアクセス可能なデータを処理します。ガバナンス、SQL設計、期待する性能を考える際には、この区別が重要です。

図4：Autonomous AI Lakehouse経由のアクセス

OACをAutonomous AI Lakehouseに接続する

接続するには、Oracleの接続チュートリアルの手順に従ってください。

ワークブックではどう動くか

OACレポートの見た目が同じでも、実行方法は大きく異なります。AI Data Platform接続では、選択したコンピュートとカタログを通じてクエリを発行します。Autonomous AI Lakehouse接続では、データベース／レイクハウスの層で、データベース内のデータと、設定済みのレイクハウスからアクセス可能なデータに問い合わせます。

次の図は、本記事の方法で作った、3つのレポートを含む1つのダッシュボードです。

• Autonomous AI Lakehouse接続： データベースで管理するテーブルを使って作成したレポート。
• Object Storageのデータを使うAutonomous AI Lakehouse接続： OCI Object Storage上の、レイクハウスからアクセス可能なデータを結合したレポート。
• Oracle AI Data Platform接続： AI Data Platformのカタログにある整備済みデータへ、Sparkコンピュートクラスターを通じて問い合わせるレポート。

図5：3つの可視化。最初の2つはAutonomous AI Lakehouseを使い、一方は外部テーブル、もう一方は管理テーブルを利用しています。3つ目はAI Data Platformを使います。

これら3つは、実行の構成や最適化手法が異なるため、レポートの性能に差が出る場合があります。所要時間や全体の性能は、ファイル形式、パーティション、統計情報、データ量、キャッシュの状態、クエリの複雑さ、サービスの設定、同時に動く処理によっても変わります。

データに合うOACの問い合わせ方法を選ぶ

実践の出発点

まず、ゴールド層の保存先と管理主体を確認します。AI Data Platformでデータプロダクトを整備・提供しているなら、標準のAI Data Platform接続から始め、OACの処理に対するSparkの容量を検証します。分析モデルの中心がAutonomous AI Lakehouseで、特にデータベース内とレイクハウスのデータを組み合わせるなら、Autonomous AI Lakehouse接続から始めます。

企業では、データプロダクトごとに両方を使う構成も多くなるでしょう。目的は1つに統一することではなく、ダッシュボードが重要業務に使われる前に、実行エンジン、管理・統制の範囲、運用方法を明確にすることです。

関連資料

Oracle AI Data Platformのドキュメント

Oracle AnalyticsからAI Data Platformへの接続

Oracle Autonomous AI Lakehouseへの接続の作成

Oracle Autonomous AI LakehouseとApache Iceberg

ぜひお試しください

整備済みデータの保存先と、問い合わせを処理すべきエンジンから検討してください。必要に合う方法を選び、Oracle Analyticsのドキュメントで接続を設定し、テスト用ワークブックを作ります。利用範囲を広げる前に、必要なデータにアクセスできることと、実際の処理での性能を確認してください。