Modern_Data_Stack最新動向クイズ_買収_AI_激動の2025年_.pdf

「Data Engineering Study #31 公開企画会議 アドバイザーと語る気になる技術」での登壇資料です。
https://forkwell.connpass.com/event/363198/

1. 2025/9/30 クラスメソッド株式会社 相樂 悟 Modern Data Stack最新動向 〜買収‧AI、激動の2025年〜
2. 2025/9/30 クラスメソッド株式会社 相樂 悟 Modern Data Stack最新動向 〜買収‧AI、激動の2025年〜 クイズ
3. ⾃⼰紹介 3 • 2020年9⽉ ⼊社 ◦ Modern Data Stackに該当する製品の 技術⽀援‧プリセールスを担当 ◦ 新しい技術情報を定期的に収集し、 ブログで情報発信 • 部署‧役割 ◦ Modern Data Stackチーム テックリード • 名前（ニックネーム） ◦ 相樂 悟 （さがら）
4. 早速ですが、問題です
5. 以下の企業に共通するトピックは なんでしょうか？
6. 以下の企業に共通するトピックは なんでしょうか？ 答え：2025年に買収された企業です
7. 買収の詳細 7 データ変換サービス 2025年1⽉にdbt Labs社が買収 ⇛ Fusionとしてリリース データ変換サービス（SQLMeshの開発元） 2025年9⽉にFivetran社が買収 Reverse ETLサービス 2025年5⽉にFivetran社が買収 ETL/カタログ/メタデータ管理などの統合サービス 2025年5⽉にSalesforce社が買収
8. 買収の詳細 8 データカタログサービス 2025年4⽉にKPMG社が買収 データカタログサービス 2025年5⽉にCoalesce社が買収 データガバナンス/セキュリティサービス 2025年7⽉にCommvault社が買収 Data Observabilityサービス 2025年4⽉にDatadog社が買収
9. 買収に関しての予想 9 • Modern Data Stack界隈の企業間の買収は今後も続くと思います ◦ 2015年〜2020年頃に多くの企業が創業され、 その⽴ち上がった企業の中でも⽬⽴つ企業が明確になってきました • 買収が予想されるカテゴリ ◦ Data Catalog系 ◦ Data Observability系
10. もう⼀つ、問題です
11. 2025年6⽉に以下の発表を⾏った 2つの製品は何と何でしょう？ ‧LLMをバックエンドに⾃然⾔語でデータに質問 できるインターフェース(チャット形式の機能) ‧OLTPに対応するPostgreSQLサービス
12. 2025年6⽉に以下の発表を⾏った 2つの製品は何と何でしょう？ ‧LLMをバックエンドに⾃然⾔語でデータに質問 できるインターフェース(チャット形式の機能) ‧OLTPに対応するPostgreSQLサービス 答え：             
13. SnowflakeとDatabricksの類似機能⼀覧（⼀例を記載） 13 機能
 Snowflake 
 Databricks 
 LLMをバックエンドに自然言語でデータに質 問できるインターフェース
 Snowflake Intelligence ※プレビュー Databricks One ※プレビュー OLTPに対応するPostgreSQLサービス
 Snowflake Postgres ※未リリース Lakebase ※プレビュー Semantic Layerの定義機能
 Semantic Model / Semantic View Unity Catalog metric views ※プレビュー 外部サービスのデータ連携
 Snowflake Connectors （GA4、MySQLなど） Openflow Lakeflow Connect （GA4、SQL Serverなど） 外部へのデータ共有
 Secure Data Sharing Delta Sharing ※それぞれ類似機能ではあるが、技術的仕様は全く異なる物が多いため注意
14. 逆にSnowflakeとDatabricksはどういう機能差があるの？（⼀例を記載）14 • Snowflake：よりシンプルにデータ基盤を開発‧運⽤してもらうための機能が多め ◦ dbt Projects on Snowflake ※プレビュー ▪ Snowflake内でdbtの開発が⾏え、タスクで定期実⾏も出来る機能 ◦ Adaptive Warehouses ※未リリース ▪ Snowflake側で最適なスペックを決めてくれる新しいウェアハウス • Databricks：Unity Catalogを軸にした、エンジニアが好みそうな機能が多め ◦ MCPのサポート ※プレビュー ▪ Unity Catalogに対してのアクセス、外部のMCP Serverとの接続 ◦ Unity CatalogにおけるIcebergテーブルのサポート ※プレビュー ▪ Unity CatalogをカタログとしたIcebergテーブルの作成、REST APIの提供
15. 最後のまとめに⼊ります
16. 今⽇の振り返り 16 • Modern Data Stack界隈の企業が買収される事態が進んでいる ◦ 特に、FivetranはCensusとTobikoを買収したことで、「データの⼊〜出」まで 全て担えるようになってきている • Snowflake、Databricksは多くの領域をカバーしており、若⼲の機能差はあるが、 それぞれ1製品でデータ基盤のほぼ全てを担えるようになってきている
17. 今後の動向予想 17 • Modern Data Stackの流⾏りで⽣まれた企業の中でも伸びている企業が 明確になってきており、その企業が多くの領域をカバーしていく • Snowflake‧Databricksはデータウェアハウス‧レイクハウスの前線を⾛り続ける ◦ AWSはS3等で多くの企業のインフラを⽀える技術を持つ強み、 GoogleはGeminiを始めとしたAI領域の技術と投資ができる資本⼒の強み、 これらをどう活かしてくるかに期待！
18. 宣伝：より詳細な話は11/6のData Engineering Summitで話します！ 18