데이터 레이크 vs 데이터 웨어하우스
데이터 레이크 vs 데이터 웨어하우스: 나의 인프라에 가장 적합한 것은 무엇입니까? 장단점을 비교해 보세요.
분석가는 매일 기존 비즈니스 데이터의 새로운 가치 있는 용도를 발견합니다. 시간 정보에서 파생되는 빅 데이터 기반 의사결정을 통해 기업은 보다 스마트한 방향으로 나아갈 수 있으므로, 적절한 데이터 저장이 매우 중요해지고 있습니다.
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 둘 다 데이터를 저장한다는 점은 몇 가지 유사점 중 하나입니다. 두 스토리지 모두 구조, 최적화 및 목표는 다르지 않으며, 각각이 처리하는 스토리지 및 검색의 형태가 다릅니다.
데이터 레이크 | 데이터 웨어하우스 |
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데이터 레이크의 이름은 구조에서 유래되었으며, 현재 비즈니스 목적이 있는지의 여부와 관계없이 대규모의 정의되지 않은 미정렬 비정형 데이터 풀입니다.
이러한 원시 데이터는 거의 정렬되거나 압축되지 않으므로, 필요한 처리 능력이 더 적습니다. 데이터는 검색될 때까지 변환 및 정렬되지 않은 상태로 유지되므로, 양쪽 말단에서 시간이 절약됩니다.
데이터 레이크의 정보는 모든 형식으로 나타날 수 있습니다. 데이터 레이크에는 서버 로그, 소셜 네트워크 활동, 통신 기록, 이미지 및 센서 데이터 모두를 저장할 수 있습니다. 많은 사용자는 과거 데이터를 저장하여 향후 분석가가 이를 활용할 수 있도록 합니다.
이러한 구조는 유연성을 제공합니다. 기존 비즈니스 관행 이외의 사항에 대해 살펴보려는 분석가는 데이터 레이크에서 소스 정보와 컨텍스트를 발견할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 매우 엄격합니다.
데이터 레이크는 사용자가 다양한 정보에 빠르게 액세스해야 하는 경우 보다 편리한 탐색 솔루션을 제공합니다. 의료 제공자는 의료 기록, 사진, 방문 기록의 디지털 문서 등 환자 기록 파일을 만들 수 있습니다.
데이터 레이크는 환자마다 다양한 파일 형식에 쉽게 액세스하기 위해 필요한 유연성을 제공합니다.
데이터 레이크와 마찬가지로 데이터 웨어하우스는 구조 및 데이터 저장 방식에서 이름이 유래되었습니다. 유사점은 여기까지입니다.
웨어하우스는 특정 목적을 위한 단일 중앙 집중식 구조를 가지며, 매번 같은 방식의 정렬, 보관, 검색 및 표시를 위한 표준 템플릿이 적용됩니다.
데이터 웨어하우스는 검증된 용도로 처리된 데이터만 저장합니다. 데이터 웨어하우스의 경우 일괄적으로 추출할 수 있거나, 광범위한 보고서를 생성하거나, 통찰력을 신속하게 제공하는 정보가 매우 적합합니다.
이러한 편의를 달성하려면 구현에 투자해야 합니다. 데이터가 처리되고 다시 포맷된 이후에는 변경하는 것이 어렵습니다.
데이터 레이크의 규모와 유연성을 고려하면 "데이터 웨어하우스는 무엇을 위해 사용됩니까?"라는 질문을 하기 쉽습니다. 크기에도 불구하고, 데이터 레이크가 모든 작업에 적합한 것은 아닙니다.
최신 동향을 바탕으로 조기에 결정을 내리는 금융 산업에는 이러한 편리함이 필요합니다. 일관적인 정보를 활용하여 투자자는 필요한 데이터를 검색하기 위해 시간을 낭비하는 대신 필요한 결정을 내릴 수 있습니다.
모든 기업은 요구 사항이 다르므로 하이브리드 모델이 필요한 경우가 있습니다.
데이터 레이크 또는 웨어하우스에 저장되는 데이터의 유형이 다릅니다. 데이터 레이크의 정보는 원시 정보입니다. 즉, 데이터가 사용 가능한 형식으로 처리, 정렬 또는 변환되지 않지만, 데이터 웨어하우스의 경우 그러한 작업이 수행됩니다.
개방형 스키마를 사용하면 데이터 레이크에 저장된 정보에 더 쉽게 액세스할 수 있지만, 방대한 데이터 양으로 인해 더 많은 저장 용량이 필요합니다.
데이터 웨어하우스는 보다 이식 가능한 형식으로 정보를 저장 및 처리합니다. 차트, 스프레드시트, 표 및 그래프는 쉽게 이해할 수 있으므로 구조를 통해 비즈니스 사용자가 데이터를 보다 신속하게 사용할 수 있으며 그러한 데이터에 액세스할 수 있습니다.
목적이 알려진 정보는 현재 비즈니스 가치가 전혀 없는 형식으로 저장됩니다. 데이터 레이크는 어느 시점에 유용할 수 있는 정보에 대한 아카이브를 생성하기 위한 미래에 대비한 수단입니다.
이는 웨어하우스와 비교됩니다. 데이터 웨어하우스의 형식이 지정된 정보는 이미 사용 중인 정보라는 점이 중요합니다.
그리고 매번 같은 방식으로 전달되는 동일한 정보가 필요한 비즈니스 사용자에게 통찰력을 신속하게 제공합니다. 데이터 웨어하우스는 데이터 구조를 따라 정보를 저장하는 것처럼, 구조화되고 고정된 방식으로 정보를 제공합니다.
데이터 레이크에서 정보를 탐색 및 변환하려면 데이터 과학자와 전문 도구가 필요합니다. 이러한 자유로 인해 새로운 질문이 나타납니다.
비즈니스 전문가에게는 이러한 유연성이 필요하지 않습니다. 그리고 관련 데이터는 항상 같은 형식으로 표시되어야 합니다. 데이터 웨어하우스는 쉽게 액세스할 수 있도록 데이터를 지표 및 보고서로 수집 및 분석합니다.
모든 회사가 여러 애플리케이션의 정보를 저장할 필요는 없습니다. 그러한 경우 데이터베이스에는 할당된 프로그램과 관련된 정보만 포함됩니다.
궁극적으로 세 가지 스토리지 모두 데이터를 중앙 집중화하여 통찰력을 제공합니다.
웨어하우스 및 레이크의 다중 소스 형식과 달리 데이터베이스는 단일 소스에서 정보를 저장, 검색 및 보고합니다. 그리고 제한된 범위로 인해 가장 편리하게 구축 및 설치할 수 있습니다. 대부분의 경우 정보를 기록할 뿐만 아니라 서로 다른 항목 간의 연결을 기록하는 관계형 데이터베이스의 형식을 갖습니다.
그러나 데이터베이스는 단일 애플리케이션이 정보를 생성하는 경우에만 사용해야 합니다. 다른 스토리지 솔루션은 모든 부서의 정보를 처리합니다.
대체 정보에 대한 새로운 비즈니스 질문과 요청은 너무 빠르게 변화하므로 데이터 웨어하우스는 이를 따라잡을 수 없습니다. 데이터 레이크에서는 이러한 비정형 데이터에 편리하게 액세스하고 검색 속도를 향상할 수 있습니다. 데이터베이스는 단일 애플리케이션에 집중되어 이러한 유형의 대규모 처리에 유용하지 않습니다.
데이터베이스는 정보를 경직된 구조로 저장하며 여러 소스의 데이터도 저장하지 않습니다. 데이터베이스에서는 여러 형식과 구조의 구문을 분석하는 것이 쉽지 않습니다. 이 동일한 제한 구조로 인해 데이터 분석 및 모놀리식 애플리케이션에 매우 적합합니다. 사용되는 소프트웨어와 마찬가지로 데이터베이스는 자체 포함식인 경우에 가장 좋습니다.
마찬가지로 데이터 웨어하우스 구조는 한계 내에서 작업하려는 의도와 역량이 있는 사용자를 위한 원활한 분석 프로세스를 제공합니다. KPI, 즉 지표가 필요하고 계속 운영해야 하는 운영 사용자에게는 이 형식이 적합합니다.
웨어하우스에 데이터를 저장하려면 데이터를 분석 및 정렬해야 합니다. 이를 위해서는 시간과 비용이 필요합니다. 시간과 비용이 부족한 경우에는 전혀 처리할 필요가 없는 레이크가 적합합니다.
레이크와 웨어하우스 모두 다양한 사용자 및 형식을 갖는 다중 소스 데이터 수집에 적합합니다. 데이터베이스는 단일 애플리케이션에서만 가져올 수 있으므로 관련 정보를 더 편리하게 수집 및 정렬할 수 있습니다.
방대한 양으로 인해 데이터 레이크에는 훨씬 더 많은 저장 공간이 필요하며 결과적으로 비용이 증가하게 됩니다. 단일 애플리케이션에 연결된 데이터베이스는 더 적은 공간이 필요하며 데이터 웨어하우스는 중간 지점에 해당합니다.
현재 데이터 웨어하우스에는 관련 정보만 저장할 수 있으므로, 중요한 정보를 위한 비용이 발생하거나 공간이 낭비되지 않습니다.
이러한 비용 효율성으로 환경 비용이 증가하지만, 우수한 클라우드 서비스 제공업체 및 전문가 환경을 통해 많은 이점을 쉽게 활용할 수 있습니다.
대상 사용자 기반을 고려하세요. 데이터 웨어하우스는 더 많은 고객에게 빠르게 통찰력을 제공하므로 비즈니스 고객에게 적합하고 데이터 레이크는 과학자들이 즉시 사용 가능한 솔루션에 대해 자유롭게 생각할 수 있게 해줍니다.
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