Databricks Unity Catalog完全ガイド：ガバナンス時代のデータ管理とは？

生成AIやクラウド基盤の活用が進む中、企業にとってますます重要になるのが「データガバナンス」。その鍵を握るのが、Databricksの提供する**Unity Catalog（ユニティ・カタログ）**です。

本記事では、Unity Catalogの仕組みや機能、従来のHive Metastoreとの違い、金融機関などの実務ユースケースを交えてわかりやすく解説します。

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Unity Catalogとは？

Unity Catalogは、Databricksの統合メタストア＋アクセス制御の基盤です。データの所在・構造・権限を一元的に管理し、企業全体の安全なデータ活用を実現します。

従来のHive Metastoreでは不可能だった「ワークスペース横断のデータ管理」や「列レベルのアクセス制御」などが可能になりました。

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Unity Catalogの3階層構造

Unity Catalogでは、以下のような階層構造でデータを管理します：

Catalog（カタログ）  
└── Schema（スキーマ、≒データベース）  
    └── Table / View / Function（テーブル・ビュー・関数）

この構造により、データをドメインや部門単位で分け、ガバナンスと可視性を両立できます。

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主な機能とメリット

機能	説明
✅ 統合ガバナンス	複数ワークスペースをまたいで、一貫した権限管理が可能
✅ 高精度なアクセス制御	テーブル/列レベルでのRBAC（ロールベースアクセス制御）対応
✅ 監査ログ機能	誰がどのデータをいつ参照・操作したかを記録可能
✅ データ共有	Delta Sharingと組み合わせて、安全な外部共有を実現
✅ 多様なエンジン対応	SQL WarehouseやNotebook、Python/Scalaからの利用に対応

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Hive Metastoreとの違い

比較項目	Hive Metastore（旧）	Unity Catalog（新）
スコープ	ワークスペース単位	複数ワークスペースで共有可能
アクセス制御	粗いACL制御	RBACによる精緻な制御
監査対応	外部連携が必要	ネイティブ対応（Databricksアカウント単位）
データ共有	非対応	Delta Sharingに対応

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アクセス制御の例（SQL）

-- 特定グループにテーブルの読み取り権限を付与
GRANT SELECT ON TABLE prod.sales TO `data_analysts`;

-- スキーマへの利用権限
GRANT USAGE ON SCHEMA prod TO `data_scientists`;

Azure Active Directoryのグループと連携して、きめ細やかなロール管理が可能です。

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実務ユースケース

🔐 金融業界での部署横断データ統制

部署単位でカタログを分け、部門ごとのアクセス権限を細かく管理。

📊 BIツール連携（Power BI / Tableau）

Unity Catalog上のテーブルをSQL Warehouse経由でダッシュボードに安全に接続。

🧪 MLモデル開発とデータ制限

サンプルデータのみを開発環境で許可し、本番データは制限付きアクセスに。

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導入時の注意点

• Databricks Account Adminによる初期構築が必要
• Databricks Runtime 11.3 LTS以上での利用推奨
• ワークスペースが "Unity Catalog対応" で構築されている必要あり

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まとめ：データドリブンの未来はガバナンスから始まる

Unity Catalogは、ただのメタストアではなく、セキュアなデータ活用を支える中核インフラです。企業規模でのデータ利活用、生成AI、BI分析、MLなど、あらゆるデータ活用の“土台”になります。

金融・医療・製造・マーケティングなど、さまざまな業界での導入が進む中、早期の設計・移行戦略が鍵になります。

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もし「どう設計すればいい？」「移行のステップは？」などお悩みがあれば、ぜひお気軽にご相談ください。