오늘날의 비즈니스는 데이터 중심적입니다. 기업은 다양한 소스의 데이터를 효율적으로 마이닝 및 분석하고 비즈니스 수익과 이익을 개선하는 방법을 찾고 있습니다.
하지만 여러 소스의 데이터를 저장 및 통합하고 이를 최대한 활용할 수 있는 가장 안전한 장소는 어디일까요?
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 모두 방대한 양의 빅 데이터를 관리하는 널리 사용되는 방법입니다. 이들 간의 차이점은 조직이 데이터를 수집, 저장 및 사용하는 방법에 있습니다. 자세히 알아보려면 계속 읽으십시오.
목차
데이터 레이크란?
데이터 레이크는 모든 형식(정형 또는 비정형)으로 여러 소스에서 수집된 데이터가 수신된 대로 저장되는 중앙 저장소 리포지토리를 나타냅니다. 아직 목적을 알 수 없는 원시 데이터 풀과 같습니다. 기업은 일반적으로 향후 분석에 유용할 수 있는 데이터를 데이터 레이크에 저장합니다.
데이터 레이크의 주요 기능:
- 유용한 데이터와 유용하지 않은 데이터가 혼합되어 있으므로 많은 저장 공간이 필요합니다.
- 실시간 및 배치 데이터를 모두 저장합니다. 예를 들어 IoT 장치, 소셜 미디어 또는 클라우드 애플리케이션의 실시간 데이터와 데이터베이스 또는 데이터 파일의 배치 데이터를 저장할 수 있습니다.
- 평면 구조를 가지고 있습니다.
- 데이터는 분석에 필요할 때까지 처리되지 않으므로 잘 관리되고 유지되어야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 늪으로 변할 수 있습니다.
그렇다면 어떻게 하면 이렇게 방대하고 지저분해 보이는 스토리지 저장소에서 데이터를 빠르게 검색할 수 있을까요? 데이터 레이크는 이러한 목적으로 메타데이터 태그와 식별자를 사용합니다!
데이터 웨어하우스란 무엇입니까?
보다 조직적이고 구조화된 리포지토리 – 데이터 웨어하우스에는 분석할 준비가 된 데이터가 포함되어 있습니다. 여러 소스의 정형, 반정형 또는 비정형 데이터를 수집, 통합, 정리, 정렬, 변환하고 사용에 적합하게 만듭니다.
데이터 웨어하우스에는 많은 양의 과거 및 현재 데이터가 포함되어 있습니다. 일반적으로 데이터는 특정 비즈니스 문제(분석)에 대해 처리됩니다. 이러한 정보는 분석, 보고 및 통찰력을 위해 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템에서 쿼리됩니다.
데이터 웨어하우스는 일반적으로 다음으로 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 목적을 수행하므로 항상 관련 데이터를 갖게 됩니다. 또한 데이터 웨어하우스의 추가 도구를 사용하여 인공 지능 및 공간 또는 그래프 기능과 같은 고급 기능을 제공할 수 있습니다. 특정 도메인에 대해 생성된 데이터 웨어하우스를 데이터 마트라고 합니다.
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점
위에서 읽은 내용을 다시 반복하기 위해 데이터 레이크에는 목적이 정의되지 않은 원시 데이터가 포함되어 있습니다. 대조적으로, 데이터 웨어하우스에는 분석할 준비가 되어 있고 이미 최상의 형태인 데이터가 포함되어 있습니다.
데이터 레이크 대 데이터 웨어하우스
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 몇 가지 차이점은 다음과 같습니다.
데이터 LakeData WarehouseRaw 또는 모든 형식의 처리된 데이터는 여러 소스에서 수집됩니다.데이터는 분석 및 보고를 위해 여러 소스에서 얻습니다. 구조화됨Schema는 필요에 따라 즉석에서 생성됨(schema-on-read)웨어하우스에 쓰는 동안 미리 정의된 스키마(Schema-on-write)새로운 데이터를 쉽게 추가할 수 있음 데이터는 처리 후 준비되므로 새로운 변경에는 더 많은 시간과 노력.데이터를 업데이트하고 적절하게 관리해야 합니다.데이터는 이미 최상의 형태이므로 특별한 유지 관리가 필요하지 않습니다.대단한 양의 빅 데이터(페타바이트)로 구성됩니다.데이터는 일반적으로 데이터 레이크(테라바이트)에 있는 것보다 적습니다. 데이터 웨어하우스에는 전체 조직의 운영 데이터, 분석 데이터 또는 특정 도메인과 관련된 데이터가 포함될 수 있습니다.스트리밍 분석, 인공 지능, 예측 분석 및 많은 사용 사례와 같은 다양한 목적을 위해 데이터 과학자가 사용합니다. 트랜잭션 처리를 위해 비즈니스 분석가가 사용( OLTP), 운영 분석(OLAP), 보고, 시각화 생성데이터를 장기간 저장 및 보관하여 언제든지 분석할 수 있습니다. 최신 데이터를 수용하려면 데이터를 자주 제거해야 합니다. – 소모적이므로 신중하게 계획해야 합니다. 데이터 과학자는 데이터를 보고 새로운 문제와 솔루션을 개발할 수 있습니다. 데이터의 범위는 특정 비즈니스 문제로 제한됩니다. 데이터는 특정 방식으로 구성되지 않기 때문에 관계형 및 비- 관계형 데이터베이스는 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 일반적으로 데이터가 일부에 있어야 하기 때문에 관계형 데이터베이스를 사용합니다. 큘러 형식.
Data Lake 및 Data Warehouse의 사용 사례
데이터 레이크는 더 확장 가능하고 유연하며 주머니에 친숙하기 때문에 더 편리한 선택이라고 생각하기 쉽습니다. 그러나 데이터 웨어하우스는 특정 분석을 위해 더 관련성 있고 구조화된 데이터가 필요할 때 좋은 아이디어가 될 수 있습니다.
데이터 레이크의 일부 사용 사례는 다음과 같습니다.
#1. 공급망 및 관리
데이터 레이크의 엄청난 양의 빅 데이터는 운송 및 물류에 대한 예측 분석에 도움이 됩니다. 기업은 과거 및 현재 데이터를 사용하여 일상적인 운영을 원활하게 계획하고, 실시간으로 재고 이동을 검사하고, 비용을 최적화할 수 있습니다.
#2. 보건 의료
데이터 레이크에는 환자의 모든 과거 및 현재 정보가 있습니다. 이는 연구, 패턴 찾기, 질병에 대한 더 나은 사전 치료 제공, 진단 자동화 및 환자 건강에 대한 최신 정보를 얻는 데 도움이 됩니다.
#삼. 스트리밍 데이터 및 IoT
데이터 레이크는 지속적인 보고 및 비정상적인 활동 및 움직임 감지를 위해 분석 파이프라인에 제출된 스트리밍 데이터를 지속적으로 수신할 수 있습니다. 이것은 데이터 레이크가 (거의) 실시간 데이터를 수집할 수 있기 때문에 가능합니다.
데이터 웨어하우스의 일부 사용 사례는 다음과 같습니다.
#1. 재원
회사의 재무 정보는 데이터 웨어하우스에 더 적합할 수 있습니다. 직원들은 재무 프로세스를 관리하고, 위험을 처리하고, 전략적 결정을 내리기 위해 차트 및 보고서 형태로 조직화되고 구조화된 정보에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
#2. 마케팅 및 고객 세분화
데이터 웨어하우스는 여러 소스에서 수집된 고객에 대한 ‘진실’ 또는 올바른 데이터의 단일 소스를 생성합니다. 기업은 이 데이터를 분석하여 고객 행동을 이해하고, 맞춤형 할인을 제공하고, 선호도에 따라 고객을 분류하고, 더 많은 리드를 생성할 수 있습니다.
#삼. 회사 대시보드 및 보고서
많은 기업이 CRM 및 ERP 데이터 웨어하우스를 사용하여 외부 및 내부 고객에 대한 데이터를 가져옵니다. 데이터는 항상 관련성이 있으며 모든 유형의 보고서 및 시각화를 생성하는 데 신뢰할 수 있습니다.
#4. 레거시 시스템에서 데이터 마이그레이션
기업은 데이터 웨어하우스의 ETL 기능을 사용하여 기존 시스템 데이터를 새로운 시스템이 분석할 수 있는 보다 유용한 형식으로 쉽게 변환할 수 있습니다. 이는 조직이 과거 추세에 대한 통찰력을 얻고 정확한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
Data Lake 도구의 예
일부 최고의 데이터 레이크 공급자는 다음과 같습니다.
- 마이크로소프트 애저 – Azure는 페바이트의 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다. Azure는 빅 데이터 프로그램의 쉬운 디버깅 및 최적화를 용이하게 합니다.
- 구글 클라우드 – Google 클라우드는 모든 유형의 방대한 양의 빅 데이터에 대한 비용 효율적인 수집, 저장 및 분석을 제공합니다. 또한 Apache Spark, BigQuery 및 기타 분석 가속기와 같은 분석 도구와 통합됩니다.
- 몽고DB 아틀라스 – Atlas 데이터 레이크는 완전 관리형 데이터 레이크 저장소입니다. 대규모 데이터를 저장하는 비용 효율적인 방법을 제공하고 더 적은 컴퓨팅 성능을 사용하는 고성능 쿼리를 실행할 수 있으므로 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
- 아마존 S3 – AWS 클라우드는 유연하고 안전하며 비용 효율적인 데이터 레이크를 구축하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 데이터 레이크 사용자를 관리하고 사용자에 대한 액세스를 제어하기 위한 대화형 콘솔이 있습니다.
데이터 웨어하우스 도구의 예
최고의 데이터 웨어하우스 솔루션 제공업체는 다음과 같습니다.
- 수액 – SAP 데이터 웨어하우스를 통해 사용자는 여러 소스의 풍부한 데이터에 의미론적으로 액세스할 수 있습니다. 기업은 통찰력과 모델을 안전하게 공유하고 의사 결정을 가속화하며 외부 및 내부 데이터를 안전하게 결합할 수 있습니다.
- 클릭데이터 – ClicData의 스마트하고 통합된 데이터 웨어하우스는 데이터 무결성, 품질 및 보고 용이성을 보장합니다. ClicData는 스케줄링 시스템과 실시간 API를 모두 제공하므로 항상 업데이트된 데이터를 얻을 수 있습니다.
- 아마존 레드시프트 – 가장 널리 사용되는 데이터 웨어하우스 중 하나인 Redshift는 SQL을 사용하여 다양한 데이터베이스, 호수 또는 기타 웨어하우스에 있는 모든 유형의 데이터를 분석합니다. 비용과 성능의 훌륭한 균형을 제공합니다.
- IBM Db2 웨어하우스 – IBM은 사내, 클라우드 및 통합 데이터 웨어하우징 솔루션을 제공합니다. 또한 심층 데이터 분석을 위해 기계 학습 및 인공 지능 도구를 통합하고 쿼리를 간소화하기 위한 공통 SQL 엔진을 공유합니다.
- 오라클 클라우드 데이터 웨어하우스 – Oracle은 인메모리 데이터베이스를 사용하고 그래픽, 기계 학습 및 공간 기능을 제공하여 더 빠르고 풍부한 데이터 분석을 위해 데이터를 심층 분석합니다.
마지막 단어
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 모두 고유한 이점과 이상적인 사용 사례가 있습니다. 데이터 레이크가 더 확장 가능하고 유연하지만 데이터 웨어하우스에는 항상 안정적이고 구조화된 정보가 있습니다. 데이터 레이크 구현은 비교적 새롭지만 데이터 웨어하우스는 내부 및 외부 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 많은 조직에서 사용하는 확립된 개념입니다.