데이터 레이크: 개념, 아키텍처 및 이점

데이터 레이크는 원시 형식의 데이터를 캡처, 정제 및 탐색합니다. 데이터 관리 및 분석의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 알아보세요.

소셜 미디어, IoT 등 기술의 발전으로 인해 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있습니다. 향상된 적응성과 강력한 데이터 분석을 위해 이 데이터에서 최대한의 이점을 추출하기 위해 데이터 레이크라는 개념이 등장했습니다. 데이터 레이크는 조직화된 데이터와 비정형 데이터를 모두 저장하는 저장 공간입니다. 이는 기업 내에서 원시 데이터의 캡처, 개선 및 탐색을 향상시킵니다. 데이터는 원본 형태로 유지되며, 데이터의 구조는 사용 시 정의되므로 복잡하고 비용이 많이 드는 데이터 모델링이 필요하지 않습니다.

기존 의사결정 지원 시스템(DSS)은 다양한 리소스에서 생성된 대량의 정형, 비정형 또는 반정형 데이터를 처리할 수 없습니다. 데이터 웨어하우스(DW)는 DSS에서 사용하는 솔루션입니다. 여기서 데이터는 사전 정의된 스키마에 따라 추출, 변환 및 로드(ETL 프로세스)됩니다. 그러나 데이터 크기와 복잡성이 증가함에 따라 DW 비용이 크게 증가하고 ETL 프로세스를 통해 일부 정보가 손실됩니다.

데이터 레이크 아키텍처를 이해하면 더 효율적인 데이터 저장, 더 빠른 처리, 더 나은 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 데이터 레이크 아키텍처에는 두 가지 버전이 있습니다.

2.다중 구역:다중 영역 아키텍처에는 다음과 같은 영역이 있습니다.

이는 다음과 같은 하위 영역으로 더 나눌 수 있습니다.

이 영역은 데이터 보안, 데이터 품질, 메타데이터 관리 및 데이터 수명주기를 제어합니다.

그림 1은 데이터 레이크의 기능적 아키텍처를 정의합니다.

데이터 레이크는 기업이 데이터를 저장하고 관리하는 방식을 바꾸고 있습니다. 사일로화된 데이터베이스와 스프레드시트 대신 데이터 레이크 시스템을 사용하면 방대한 양의 데이터를 한 곳에 저장하고 액세스할 수 있으므로 실시간으로 분석할 수 있는 유연성이 제공됩니다. 이를 달성하기 위해 다양한 유형의 스토리지 시스템을 사용합니다. 이는 다음과 같습니다.

데이터 레이크는 조직이 통찰력을 얻고 실행 가능한 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다. 그러나 그들에게는 더 많은 것이 있습니다.

요약하자면, 데이터 레이크는 조직이 데이터에서 귀중한 통찰력을 발견할 수 있도록 지원하여 디지털 시대에 데이터 중심 의사 결정의 길을 열어줍니다.