데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 차이점
데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기본 개념
데이터 웨어하우스는 정형 데이터를 저장하고 분석하는 데 최적화된 저장소로, 데이터를 정제하고 구조화된 형태로 저장합니다. 주로 **비즈니스 인텔리전스(BI)**와 보고서 작성에 사용됩니다.
데이터 레이크는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 원시 상태로 저장하는 시스템입니다. 데이터를 정리하지 않고 저장하며, 데이터 과학자들이 데이터를 탐색하고 실험하는 데 유용합니다.
데이터 저장 형식과 구조
데이터 웨어하우스는 데이터를 정형화된 테이블 형식으로 저장하고, 주로 SQL을 통해 접근합니다. 데이터를 분석하기 전에 ETL(추출, 변환, 적재) 과정을 거쳐 정리합니다.
데이터 레이크는 원시 데이터를 그대로 저장하며, 텍스트, 이미지, 로그, 동영상 등 다양한 데이터 형식을 저장할 수 있습니다. 데이터는 필요한 시점에 정제되고 분석됩니다.
사용자와 목적
데이터 웨어하우스는 비즈니스 분석과 보고서 작성에 적합하며, 주로 경영진이나 비즈니스 분석가들이 사용합니다. 데이터를 빠르게 분석하고, 결과를 시각화하는 데 최적화되어 있습니다.
데이터 레이크는 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어들이 사용하며, 데이터를 탐색하고 모델링하는 데 유리합니다. 실험적 분석과 예측 분석에 주로 활용됩니다.
비용, 성능, 확장성
데이터 웨어하우스는 고정된 구조로 데이터를 정리하기 때문에 고급 처리 성능과 빠른 응답 속도를 제공합니다. 하지만 고비용이 발생하며, 확장성에는 제한이 있을 수 있습니다.
데이터 레이크는 저렴하게 데이터를 저장할 수 있고, 무한 확장성을 제공하는 클라우드 기반 시스템에서 더 큰 이점을 제공합니다. 그러나 데이터 정제 과정이 필요해 분석 속도가 느릴 수 있습니다.
적용 사례와 활용
데이터 웨어하우스는 판매 분석, 재무 보고, 고객 분석 등의 정형 데이터를 빠르고 일관성 있게 분석하는 데 사용됩니다. 주요 비즈니스 의사 결정을 지원하는 데 적합합니다.
데이터 레이크는 빅데이터 분석, 예측 분석, 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발에 주로 사용됩니다. 소셜 미디어 분석, 웹 로그 분석, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다.