현대 비즈니스 환경은 데이터 중심으로 변화하고 있습니다. 기업들은 다양한 출처에서 생성되는 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하여 수익성과 효율성을 향상시키는 데 집중하고 있습니다.
그렇다면 여러 곳에서 생성된 데이터를 안전하게 저장하고 통합하여 최대한 활용할 수 있는 최적의 장소는 어디일까요?
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 방대한 양의 빅데이터를 관리하는 데 널리 사용되는 방법입니다. 이 둘의 핵심적인 차이점은 데이터를 수집, 저장, 활용하는 방식에 있습니다. 이 글을 통해 두 가지 데이터 저장소의 차이점을 자세히 알아보세요.
데이터 레이크란 무엇인가?
데이터 레이크는 다양한 형식(정형, 비정형)으로 수집된 원본 데이터를 있는 그대로 저장하는 중앙 집중식 저장소입니다. 마치 아직 활용 목적이 명확하지 않은 데이터의 거대한 저장 공간과 같습니다. 기업들은 보통 미래의 분석에 유용할 것으로 예상되는 데이터를 데이터 레이크에 보관합니다.
데이터 레이크의 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 유용하거나 그렇지 않은 데이터가 혼합되어 있기 때문에 대량의 저장 공간이 필요합니다.
- 실시간 데이터와 배치 데이터를 모두 저장합니다. 예를 들어 IoT 기기, 소셜 미디어, 클라우드 애플리케이션의 실시간 데이터와 데이터베이스 또는 파일에서 추출한 배치 데이터를 저장할 수 있습니다.
- 데이터 구조가 평면적입니다.
- 데이터는 분석에 필요할 때까지 처리되지 않으므로 효율적인 관리와 유지가 중요합니다. 그렇지 않으면 데이터 레이크는 관리하기 어려운 데이터 늪으로 변질될 수 있습니다.
그렇다면 이렇게 방대하고 정리되지 않은 저장소에서 어떻게 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있을까요? 데이터 레이크는 메타데이터 태그와 식별자를 사용하여 이러한 데이터 검색을 용이하게 합니다.
데이터 웨어하우스란 무엇인가?
데이터 웨어하우스는 보다 체계적이고 구조화된 저장소로, 분석 준비가 완료된 데이터를 포함합니다. 여러 출처의 정형, 반정형 또는 비정형 데이터를 수집, 통합, 정리, 정렬 및 변환하여 사용하기에 적합한 형태로 만듭니다.
데이터 웨어하우스는 과거 데이터와 현재 데이터를 모두 포함하고 있으며, 특정 비즈니스 문제에 대한 분석 목적으로 데이터를 가공합니다. 이렇게 처리된 정보는 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템에서 분석, 보고 및 통찰력 도출에 활용됩니다.
데이터 웨어하우스는 일반적으로 다음과 같은 요소로 구성됩니다.
- 데이터를 저장하고 관리하는 데이터베이스(SQL 또는 NoSQL)
- 데이터 준비를 위한 데이터 변환 및 분석 도구
- 데이터 마이닝, 통계 분석, 보고 및 시각화를 위한 BI 도구
데이터 웨어하우스는 특정 목적에 맞춰 구축되기 때문에 항상 관련된 데이터만을 포함합니다. 또한 추가 도구를 사용하여 인공 지능, 공간 분석, 그래프 분석과 같은 고급 기능을 제공할 수도 있습니다. 특정 분야에 특화된 데이터 웨어하우스를 데이터 마트라고 부릅니다.
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점
앞서 언급했듯이 데이터 레이크는 특정 목적이 정의되지 않은 원본 데이터를 저장하는 반면, 데이터 웨어하우스는 분석 준비가 완료된, 최적화된 형태의 데이터를 저장합니다.
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점을 요약하면 다음과 같습니다.
| 데이터 레이크 | 데이터 웨어하우스 | |
| 데이터 유형 | 원본 또는 모든 형식의 처리되지 않은 데이터, 다양한 출처에서 수집 | 분석 및 보고를 위해 여러 소스에서 얻은 구조화된 데이터 |
| 스키마 | 필요에 따라 즉시 생성되는 스키마(읽기 시 스키마 적용) | 데이터 웨어하우스에 기록되는 동안 미리 정의된 스키마(쓰기 시 스키마 적용) |
| 데이터 추가 | 새로운 데이터 추가가 비교적 쉬움 | 데이터가 처리된 후에 준비되므로 새로운 변경 사항에 더 많은 시간과 노력이 필요 |
| 데이터 관리 | 데이터를 업데이트하고 적절히 관리해야 함 | 데이터가 이미 최적화되어 있으므로 특별한 유지 관리가 필요하지 않음 |
| 데이터 규모 | 대규모 빅 데이터(페타바이트)로 구성 | 데이터는 일반적으로 데이터 레이크에 있는 것보다 적음(테라바이트). 전체 조직의 운영 데이터, 분석 데이터 또는 특정 도메인과 관련된 데이터를 포함할 수 있음. |
| 사용 목적 | 스트리밍 분석, 인공 지능, 예측 분석 등 다양한 목적을 위해 데이터 과학자가 사용 | 비즈니스 분석가가 트랜잭션 처리(OLTP), 운영 분석(OLAP), 보고, 시각화 생성에 사용 |
| 데이터 수명 | 데이터를 장기간 저장 및 보관하여 언제든지 분석 가능 | 최신 데이터를 수용하려면 데이터를 자주 제거해야 함. 소모적이므로 신중하게 계획해야 함 |
| 분석 관점 | 데이터 과학자가 데이터를 분석하여 새로운 문제와 솔루션을 개발 | 데이터의 범위는 특정 비즈니스 문제로 제한됨 |
| 데이터베이스 | 데이터가 특정 방식으로 구성되지 않기 때문에 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 모두 사용 가능 | 데이터 웨어하우스는 일반적으로 구조화된 형식으로 데이터를 저장하기 위해 관계형 데이터베이스를 사용 |
데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스의 활용 사례
데이터 레이크는 확장성이 높고 유연하며 비용 효율적이기 때문에 편리한 선택이라고 생각하기 쉽습니다. 그러나 특정 분석 목적에 맞는 구조화된 데이터가 필요할 때는 데이터 웨어하우스가 더 적합할 수 있습니다.
다음은 데이터 레이크의 몇 가지 활용 사례입니다.
#1. 공급망 관리
데이터 레이크에 저장된 방대한 양의 빅데이터는 운송 및 물류 예측 분석에 유용하게 활용됩니다. 기업은 과거 데이터와 실시간 데이터를 기반으로 일상 운영을 원활하게 계획하고, 재고 이동을 실시간으로 추적하며, 비용을 최적화할 수 있습니다.
#2. 의료 분야
데이터 레이크에는 환자의 과거 및 현재 정보가 모두 저장됩니다. 이러한 정보는 연구, 패턴 분석, 질병에 대한 효과적인 사전 치료, 진단 자동화 및 환자 건강에 대한 최신 정보를 얻는 데 도움을 줍니다.
#3. 스트리밍 데이터 및 IoT
데이터 레이크는 지속적인 보고 및 비정상적인 활동이나 움직임 감지를 위해 분석 파이프라인에 제출되는 스트리밍 데이터를 지속적으로 수신할 수 있습니다. 데이터 레이크는 거의 실시간으로 데이터를 수집할 수 있기 때문에 이러한 작업이 가능합니다.
다음은 데이터 웨어하우스의 몇 가지 활용 사례입니다.
#1. 재무
회사의 재무 정보는 데이터 웨어하우스에 저장하는 것이 적합합니다. 직원들은 재무 프로세스를 관리하고, 위험을 처리하고, 전략적 의사 결정을 내리기 위해 차트 및 보고서 형식으로 구성된 구조화된 정보에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
#2. 마케팅 및 고객 세분화
데이터 웨어하우스는 여러 소스에서 수집된 고객 정보에 대한 ‘단일 출처’를 제공합니다. 기업은 이 데이터를 분석하여 고객 행동을 이해하고, 맞춤형 할인을 제공하고, 선호도에 따라 고객을 분류하여 더 많은 잠재 고객을 확보할 수 있습니다.
#3. 회사 대시보드 및 보고서
많은 기업들이 CRM 및 ERP 데이터 웨어하우스를 사용하여 내부 및 외부 고객 데이터를 활용합니다. 데이터는 항상 관련성이 높고, 다양한 종류의 보고서 및 시각화 자료를 생성하는 데 신뢰할 수 있습니다.
#4. 레거시 시스템에서 데이터 마이그레이션
기업은 데이터 웨어하우스의 ETL 기능을 사용하여 기존 시스템의 데이터를 새로운 시스템에서 분석할 수 있는 보다 유용한 형식으로 쉽게 변환할 수 있습니다. 이를 통해 과거 추세를 분석하고 정확한 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
데이터 레이크 도구의 예
다음은 주요 데이터 레이크 솔루션 제공업체입니다.
- Microsoft Azure – Azure는 페타바이트 규모의 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다. 또한 빅데이터 프로그램의 쉬운 디버깅 및 최적화를 지원합니다.
- Google Cloud – Google Cloud는 모든 유형의 빅데이터에 대한 비용 효율적인 수집, 저장 및 분석을 제공합니다. Apache Spark, BigQuery 등 분석 가속 도구와 통합되어 있습니다.
- MongoDB Atlas – Atlas 데이터 레이크는 완전 관리형 데이터 레이크 저장소입니다. 대량의 데이터를 저장하는 경제적인 방법을 제공하며, 적은 컴퓨팅 성능으로 고성능 쿼리를 실행하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
- Amazon S3 – AWS 클라우드는 유연하고 안전하며 비용 효율적인 데이터 레이크를 구축하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 데이터 레이크 사용자 관리 및 접근 제어를 위한 인터랙티브 콘솔도 제공합니다.
데이터 웨어하우스 도구의 예
주요 데이터 웨어하우스 솔루션 제공업체는 다음과 같습니다.
- SAP – SAP 데이터 웨어하우스를 통해 사용자는 다양한 출처의 풍부한 데이터에 의미론적으로 접근할 수 있습니다. 기업들은 안전하게 통찰력과 모델을 공유하고, 의사 결정을 가속화하며, 외부 및 내부 데이터를 안전하게 결합할 수 있습니다.
- ClicData – ClicData의 스마트하고 통합된 데이터 웨어하우스는 데이터 무결성, 품질 및 보고의 용이성을 보장합니다. 실시간 API와 스케줄링 시스템을 모두 제공하여 항상 최신 데이터를 이용할 수 있도록 합니다.
- Amazon Redshift – 가장 널리 사용되는 데이터 웨어하우스 중 하나인 Redshift는 SQL을 사용하여 다양한 데이터베이스, 레이크 또는 기타 웨어하우스에 있는 모든 유형의 데이터를 분석합니다. 뛰어난 비용 대비 성능을 제공합니다.
- IBM Db2 Warehouse – IBM은 사내, 클라우드 및 통합 데이터 웨어하우징 솔루션을 제공합니다. 또한 심층적인 데이터 분석을 위해 머신 러닝 및 인공 지능 도구를 통합하고, 쿼리 단순화를 위한 공통 SQL 엔진을 공유합니다.
- Oracle Cloud Data Warehouse – Oracle은 인메모리 데이터베이스를 사용하고 그래픽, 머신 러닝 및 공간 분석 기능을 제공하여 더욱 빠르고 풍부한 데이터 분석을 지원합니다.
결론
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 각각 고유한 장점과 활용 사례를 가지고 있습니다. 데이터 레이크는 확장성과 유연성이 뛰어나지만, 데이터 웨어하우스는 안정적이고 구조화된 정보를 제공합니다. 데이터 레이크 구현은 비교적 새로운 개념인 반면, 데이터 웨어하우스는 많은 조직에서 내부 및 외부 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 사용하는 검증된 방법입니다.