데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 비교: 비즈니스에 적합한 솔루션 선택

데이터 레이크란?

데이터 레이크는 방대한 양의 원시 데이터를 처리되지 않은 원본 형식으로 보관하도록 설계된 중앙 집중식 스토리지 저장소입니다. 데이터 레이크는 탁월한 데이터 스토리지 유연성을 제공합니다. 그 방법은 다음과 같습니다.

• 다양한 데이터 유형: 데이터 레이크는 비정형 데이터(예: 동영상, 이미지), 반정형 데이터(JSON, XML), 정형 데이터(테이블, 스프레드시트)를 단일 위치에 저장할 수 있습니다.

• SoR(Schema-on-Read) 유연성: 데이터 레이크는 사용자가 데이터에 액세스할 때만 스키마를 정의하는 것을 허용합니다. 따라서 더 자유롭게 원시 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다.

• 확장성을 고려한 설계: 방대한 양의 데이터를 처리하도록 설계된 데이터 레이크는 스토리지 니즈가 증가함에 따라 효율적으로 확장되므로 대규모 데이터세트를 다루는 기업에 비용 효과적인 솔루션이 될 수 있습니다.

데이터 레이크의 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• AI: 데이터 레이크는 다양한 소스의 원시 데이터에 대한 액세스를 제공하여 ML 모델 훈련을 위한 기반 역할을 합니다.

• 데이터 사이언스: 데이터 사이언티스트가 다양한 데이터세트를 실험하고 분석하여 혁신과 발견을 촉진하도록 돕습니다.

• 사물인터넷(IoT) 데이터 저장: 데이터 레이크는 센서에서 생성되는 방대한 IoT 데이터 스트림을 효율적으로 저장하고 관리하여 분석을 위한 실시간 데이터 접근성을 보장합니다.

• 탐색적 분석: 데이터 레이크를 활용하여 미리 정의된 구조의 제한 없이 새로운 트렌드와 인사이트를 탐색할 수 있습니다.

예를 들어, 헬스케어 업계에서 데이터 레이크는 의료 이미지, 의사 진료 기록, 환자가 생성한 건강 데이터와 같은 비정형 데이터를 관리하는 데 유용합니다. 유통업계에서 데이터 레이크는 고객 리뷰나 소셜 미디어 언급과 같은 비정형 및 반정형 데이터를 저장하는 데 유용하며, 유통업체는 이를 분석하여 고객 정서를 파악할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스란?

데이터 웨어하우스는 전처리된 대량의 데이터를 저장, 관리, 분석하는 데 사용되는 고도의 정형 스토리지 시스템입니다. 체계적인 정형 정보에 초점을 맞춘 데이터 웨어하우스는 효율적인 쿼리 및 분석을 위해 맞춤화되어 현대화한 비즈니스 인텔리전스 및 의사결정 프로세스의 초석이 됩니다.

데이터 웨어하우스의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• SoW(Schema-on-write): 데이터 웨어하우스는 미리 정의된 스키마를 사용하므로 시스템에 로드되기 전에 데이터가 처리, 정리, 체계화됩니다. 이를 통해 분석에 대한 높은 일관성과 신뢰성이 보장됩니다.

• 전처리되고 체계적인 데이터: 데이터 레이크에 저장되는 원시 데이터와 달리 데이터 웨어하우스에 저장되는 정보는 보고와 분석을 위해 정형화 및 최적화됩니다.

• 정형 데이터에 집중: 관계형 데이터베이스의 행과 열과 같은 정형 데이터용으로 설계된 데이터 웨어하우스는 잘 정의된 운영 데이터세트를 처리하는 데 탁월합니다.

• 비즈니스 인텔리전스 지향: 데이터 웨어하우스의 주요 목표는 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 비즈니스 인텔리전스를 가능하게 하는 것입니다.

데이터 웨어하우스의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 보고: 영업 성과 또는 재무 요약과 같은 정기적인 운영 리포트를 정확하고 신속하게 생성합니다.

• 비즈니스 인텔리전스: 전략적 의사결정을 유도하는 대시보드 및 데이터 시각화 소프트웨어와 같은 도구를 지원합니다.

• 과거 데이터 분석: 정형 데이터의 과거 기록을 유지관리하여 시간 경과에 따른 트렌드를 분석합니다.

• 데이터 마트: 특정 비즈니스 기능이나 부서에 맞는 정보에 대한 전문화 보기를 제공하는 데이터 마트의 소스 역할을 합니다.

예를 들어, 제조 업계에서는 생산 효율성 모니터링, 공급망 성과 분석, 장비 유지관리 스케줄 추적 등의 프로세스를 수행하는 데 데이터 웨어하우스가 반드시 필요합니다. 제조업체는 생산 라인과 공급망 시스템의 정형 데이터를 체계화하여 일관된 품질을 보장하고 운영을 최적화할 수 있습니다.

교육 부문에서 데이터 웨어하우스는 학생 성과 추적, 등록 분석, 규제 보고를 지원합니다. 교육 기관은 이러한 정형 데이터를 사용하여 위험에 처한 학생을 파악하고, 프로그램의 유효성을 평가하며, 인증 요건을 준수할 수 있습니다.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 '대규모 데이터세트 관리'라는 공통의 목표를 갖고 있지만, 데이터를 처리하는 방법, 의도된 목적, 전략적 이점 측면에서는 근본적인 차이가 있습니다. 이 둘의 가장 중요한 차이점은 다음과 같습니다.

1. 데이터 처리 및 유연성

데이터 레이크는 최대한의 유연성을 제공하도록 설계되어 기업이 처리되지 않은 원시 데이터를 본래 형식 그대로 저장할 수 있습니다. 따라서 새로운 데이터 소스를 실험하거나 탐색적 분석을 수행하기에 적합합니다. 한편, 이러한 수준의 유연성은 시간이 지남에 따라 데이터 품질과 일관성을 관리하는 데 있어 '데이터 늪'과 같은 문제를 초래할 수 있습니다. 데이터 늪은 부실한 데이터 관리로 인해 혼란스럽고 무질서해진 데이터 레이크를 말합니다. 

이에 반해, 데이터 웨어하우스는 전처리된 데이터를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 정형화되고 반복 가능한 쿼리에 가장 적합한 솔루션이지만, 그 정형화 방식은 특히 비정형 데이터와 관련된 예기치 않은 분석 니즈에 유연하게 대응하는 데 한계가 있을 수 있습니다.

2. 확장성 대 성능

데이터 레이크는 확장성이 뛰어나 다양한 소스에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 수용할 수 있습니다. 특히 IoT 피드나 소셜 미디어 스트림과 같은 비정형 또는 반정형 데이터를 다루는 기업에 유용합니다. 그러나 데이터 레이크에 저장된 원시 데이터를 쿼리하려면 전문적인 도구나 스킬이 필요한 경우가 많기 때문에 비전문 사용자의 경우 성능을 제대로 활용하지 못할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 성능에 최적화되어 빠르고 일관된 쿼리 결과를 제공하므로 비즈니스 인텔리전스 및 운영 보고에 매우 유용합니다. 그러나 스토리지 및 데이터 전처리 요건으로 인해 성능은 높지만 비용이 더 많이 듭니다.

3. 스키마 방식 및 분석 니즈

데이터 레이크의 SoR 방식은 유연한 분석을 지원하므로, 사용자가 쿼리 시점에 데이터의 정형화 방식을 정의할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 엔지니어와 분석가들은 사전 제약 없이 새로운 인사이트를 탐색할 수 있지만, 장기적인 거버넌스와 보고 작업은 복잡해질 수 있습니다.

SoW 방식을 사용하는 데이터 웨어하우스는 사전 정의된 구조를 제공하여 리포트 및 분석 전반에서 일관성을 보장합니다. 이는 고강도 규제를 받는 업종, 그리고 반복 및 감사 가능한 워크플로가 필요한 조직에 적합합니다.

4. 전략적 이점

데이터 레이크는 다양한 데이터 유형을 수용하여 기업이 ML 모델을 통해 혁신을 추진하고 비정형 데이터에서 인사이트를 발견하도록 지원합니다. 그러나 데이터 양이 증가할수록 사용 편의성을 유지하려면 그만큼 강력한 데이터 거버넌스 전략이 필요합니다.

반대로, 데이터 웨어하우스의 정형화 특성 덕분에 의사결정자는 전처리된 고품질 데이터를 기반으로 정확히 보고하고 전략 계획을 세울 수 있습니다. 그러나 앞서 설명했듯이 정형 데이터에 의존하기 때문에 광범위한 분석 실험에 적용하는 데는 한계가 있을 수 있습니다.

5. 거버넌스 및 보안 고려사항

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간에는 데이터 거버넌스 및 보안 측면에서 고려해야 할 사항이 각기 다릅니다. 데이터 레이크는 유연하지만, 특히 GDPR 또는 HIPAA와 같은 규정 준수 관리 시 거버넌스 문제를 야기하는 경우가 많습니다. 

강력한 메타데이터 태깅과 감사가 없다면 규제가 엄격한 부문의 기업은 데이터 레이크 환경에서 규정 준수에 어려움을 겪을 수 있습니다. 한편, 웨어하우스에 저장된 전처리된 데이터는 엄격한 보고 및 규정 준수 표준에 부합하기 때문에 금융이나 헬스케어 같은 업계에서 신뢰할 수 있습니다.

6 비용 및 리소스에 미치는 영향

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 비용을 비교할 때는 초기 비용과 지속적인 경비를 모두 고려해야 합니다. 초기 설정 비용은 선택하는 하드웨어, 소프트웨어, 클라우드 구독에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 전처리 및 정형 스토리지가 필요하기 때문에 초기 투자 비용이 높습니다. 이와 달리 데이터 레이크는 원시 데이터 스토리지에 더 비용 효과적일 수 있습니다. 그러나 스태핑, 유지관리, 지속적인 데이터 처리와 같은 운영 비용은 두 솔루션의 총 소유 비용(TCO)에 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스에 대한 일반적인 오해

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스에 대한 오해는 데이터 관리 전략 수립 시 부정확한 의사결정을 초래할 수 있습니다. 사람들이 흔히 갖는 5가지 오해는 다음과 같습니다.

오해 1: 데이터 레이크가 데이터 웨어하우스를 대체할 수 있다.

데이터 레이크는 원시 데이터 스토리지를 위한 유연성과 확장성을 제공하지만, 성능에 최적화한 정형 데이터 웨어하우스의 특성을 완전히 대체할 수는 없습니다. 데이터 레이크는 탐색적 분석을 위해 설계되었지만, 미리 정의된 스키마가 없기 때문에 높은 데이터 일관성이 요구되는 반복 가능한 보고나 비즈니스 인텔리전스 워크플로에는 적합하지 않습니다.

오해 2: 데이터 레이크는 대기업에만 적합하다.

데이터 레이크는 처음에는 방대한 데이터세트를 관리하는 대규모 조직에서 도입했지만, 클라우드 기반 스토리지와 도구의 발전으로 모든 규모의 기업에서 데이터 레이크를 활용할 수 있게 되었습니다. 중소기업(SMB)은 데이터 레이크를 활용하여 다양한 데이터 소스를 비용 효과적으로 저장하고 분석 및 ML을 위한 데이터 처리를 통해 혁신을 지원할 수 있습니다.

오해 3: 데이터 웨어하우스는 최신 기술에 뒤떨어진다.

데이터 웨어하우스는 빅데이터 시대에도 여전히 정형 데이터와 운영 보고에 필수적인 요소입니다. 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스, 비즈니스 인텔리전스에 최적화한 성능으로 규제가 엄격한 업계나 정확하고 반복 가능한 인사이트가 필요한 조직에 지속적으로 가치를 제공할 수 있습니다. 

최신 데이터 웨어하우스는 클라우드 기반 기능을 통합하도록 발전하여 확장성과 새로운 기술과의 호환성이 향상되었습니다.

오해 4: 데이터 레이크는 본질적으로 무질서하다.

데이터 레이크는 부실한 데이터 거버넌스로 인해 '데이터 늪'이 되기 쉽다는 평판이 있지만, 이는 아키텍처 자체의 본질적인 결함이 아닙니다. 메타데이터 태깅, 카탈로그화, 검증과 같은 강력한 데이터 관리 방식을 구현함으로써 기업은 데이터 레이크를 원시 데이터와 정형 쿼리 모두에 적합한 잘 정리된 저장소로 유지할 수 있습니다.

오해 5: 데이터 웨어하우스는 비정형 데이터를 처리할 수 없다.

데이터 웨어하우스는 기존에는 정형 데이터에 중점을 두었지만, 최신 데이터 웨어하우스는 JSON 및 XML과 같은 반정형 데이터 형식도 지원하도록 발전했습니다. 고도의 비정형 데이터를 처리하는 데 있어 데이터 레이크만큼 유연하지는 않지만, 데이터 마트 및 클라우드 솔루션과 통합하여 이전보다 더 광범위한 사용 사례를 처리할 수 있습니다. 하지만 진정한 비정형 데이터 처리에는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 함께 활용하는 것이 최적의 솔루션이 되는 경우가 많습니다.

비즈니스에 적합한 솔루션을 선택하는 방법

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 비교하여 선택할 때는 더 나은 것을 고르기보다는, 각각을 광범위한 데이터 관리 전략에서 어떻게 활용할 수 있을지 이해해야 합니다. 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

1. 데이터 에코시스템의 특성

처리하는 데이터의 다양성과 용량을 고려하세요. 데이터 소스에 소셜 미디어, IoT 센서 기록, 오디오 파일과 같은 비정형 형식이 포함된 경우, 데이터 레이크의 유연성을 통해 미리 정의된 스키마 없이도 이러한 형식을 저장하고 처리할 수 있습니다. 이와 달리 트랜잭션 기록이나 고객 정보와 같은 정형 데이터를 주로 사용하는 경우에는 데이터 웨어하우스가 더 적합할 수 있습니다.

2. 분석 깊이와 운영 효율성 비교

비즈니스에서 탐색적 분석과 운영 보고 간의 균형을 평가하세요. 데이터 레이크는 고급 분석과 실험에 사용할 때 빛을 발하며, 원시 데이터에서 예상치 못한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그러나 일관성, 속도, 반복성이 중요한 표준화한 데이터 메트릭과 핵심성과지표(KPI)의 경우, 데이터 웨어하우스는 신뢰할 수 있는 성능과 정확성을 보장합니다.

3. 확장성 및 비용에 미치는 영향

데이터 레이크는 방대한 양의 원시 데이터를 저장할 수 있어 비용 효과적이라고 여겨지는 경우가 많지만, 실제 비용은 데이터를 활용 가능하게 만드는 데서 발생합니다. 의사결정을 내리기 전에 데이터 거버넌스, 카탈로그화, 처리 도구 관리에 드는 잠재적인 비용을 고려하세요.

반대로 데이터 웨어하우스는 전처리 요건으로 인해 초기 비용이 더 많이 들지만, 운영 분석의 효율성이 높아 예측 가능한 사용 패턴을 가진 데이터에 더 적합합니다. 조직의 성장 진로가 시간이 지남에 따라 데이터 저장 및 처리 요구사항에 어떤 영향을 미칠지 냉철하게 생각해 보세요.

4. 거버넌스 및 규정 준수 요건

금융이나 헬스케어와 같이 규제가 엄격한 업계에서 비즈니스를 운영하는 경우, 데이터 웨어하우스를 통해 감사 가능한 정형 데이터를 제공하는 기능이 필수입니다. 데이터 레이크는 유연성을 제공하지만, 메타데이터 태깅과 강력한 액세스 제어를 구현하지 않으면 거버넌스가 제대로 이루어지지 않아 규정 준수에 문제가 생길 수 있습니다.

5. 기존 도구와의 전략적 통합

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스가 각각 귀사의 현재 기술 스택 및 운영 워크플로에 얼마나 잘 맞는지 살펴보세요. 두 솔루션에 모두 부합하는 니즈가 있을 경우, 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 간극을 해소하고 두 솔루션의 강점을 모두 활용하도록 통합을 제공하는 최신 데이터 관리 도구를 고려하는 것이 좋습니다.

데이터 레이크 하우스: 간극 해소

McKinsey에 의하면,, 비즈니스 세계는 '데이터 유비쿼터스' 시대에 접어들고 있으며, 기업은 데이터 관리를 위해 '모든 데이터를 모든 위치에서 동시에 다룰 수 있는' 접근 방식을 채택해야 합니다. 데이터는 다양한 용도로 활용하도록 기업 전반에서 확인하고 공유할 수 있어야 합니다. 데이터 레이크나 데이터 웨어하우스를 따로 운영하는 방식으로는 이러한 고차원적이고 정교한 전략을 충분히 지원할 수 없습니다.

데이터 레이크 하우스는 이러한 과제를 해결할 수 있는 혁신적인 솔루션입니다. 이 유연한 데이터 스토리지 아키텍처는 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 구조 및 성능을 모두 갖추고 있습니다. 데이터 레이크 하우스는 두 가지 방식을 통합하여 각각의 한계를 극복함으로써 현대적인 데이터 관리를 위한 최고의 솔루션을 제공합니다.

데이터 레이크 하우스의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 스키마 유연성: 데이터 레이크 하우스는 비정형 데이터를 위한 SoR과 정형 데이터를 위한 SoW를 지원하므로 다양한 사용 사례에 적용할 수 있습니다. 이 이중 기능을 통해 기업은 원시 데이터를 저장하면서도 필요에 따라 데이터를 처리하고 정형화할 수 있습니다.

• 실시간 분석: 실시간 데이터 처리를 기본 지원하는 데이터 레이크 하우스는 기업이 인사이트에 즉시 대응하도록 지원합니다. 이는 시기적절한 의사결정이 결과에 큰 영향을 미칠 수 있는 금융, 유통, IoT와 같은 업계에서 특히 중요합니다.

• 통합 데이터 관리: 데이터 레이크 하우스는 데이터 저장과 분석을 단일 플랫폼으로 통합하여 사일로를 없애고 조직 전반의 데이터 품질을 개선합니다. 이러한 통합은 일관성과 신뢰성을 보장하여 여러 시스템을 관리해야 하는 복잡성을 줄여줍니다.

데이터 레이크 하우스의 사용 사례

데이터 레이크 하우스는 부실한 데이터 체계화 및 성능 제한과 같은 과제를 극복하기 위해 특별히 설계되었습니다. 구조적인 계층과 거버넌스 기능을 통합하여 비정형 데이터 저장과 관련된 위험을 완화합니다. 

또한, 통합된 인덱싱 및 캐싱 메커니즘은 데이터 쿼리 실행을 최적화하여 실시간 분석을 가능하게 하고 독립형 데이터 레이크보다 뛰어난 성능을 제공합니다.

다양한 업계에서 데이터 운영 통합을 위해 데이터 레이크 하우스를 도입하고 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 기업은 데이터 레이크 하우스를 활용해 정형 고객 트랜잭션 데이터와 비정형 클릭 스트림 로그를 통합함으로써 실시간 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 마찬가지로 헬스케어 제공업체는 데이터 레이크 하우스를 활용하여 IoT 디바이스 데이터를 전자 건강 기록과 통합해 진단 및 치료 계획을 개선할 수 있습니다.

두 시나리오 모두 데이터 레이크 하우스가 어떻게 운영 효율성을 유지하면서 혁신을 추진할 수 있는지 보여줍니다. 하지만 데이터 레이크 하우스 구현은 과제도 수반합니다. 기업은 비정형 및 정형 데이터 워크플로를 모두 관리해야 하며, 이를 위해서는 전문 지식과 강력한 도구가 필요합니다.

고급 인프라와 거버넌스 메커니즘이 필요하기 때문에 초기 비용이 더 많이 들 수 있으며, 적절한 관리 전략이 없으면 데이터 레이크 하우스도 확장성 문제가 발생하거나 일관성 없는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 걸림돌에도, 데이터 레이크 하우스가 제공하는 하이브리드 모델은 데이터의 가치를 극대화하려는 조직에게 매력적인 선택이 될 수 있습니다.

데이터 관리에서 최신 소프트웨어의 역할

최신 소프트웨어 솔루션은 빅데이터 시대에 기업의 데이터 관리 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 플랫폼은 복잡한 워크플로를 간소화하고, 데이터 분석을 강화하며, 의사결정자에게 시기적절하고 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

의사결정 간소화

최신 도구는 데이터 저장 및 분석 프로세스를 통합하여 전략적 의사결정자에게 데이터에 대한 거시적 관점을 제공합니다. 다양한 데이터 소스와 통합되어 실시간 인사이트를 제공하고 리더는 자신 있게 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 필요한 정보를 확보할 수 있습니다.

클라우드 기반의 확장 가능한 솔루션 제공

클라우드 기반 플랫폼을 통해 기업은 인프라에 대한 대규모 초기 투자 없이도 데이터 저장 및 처리 기능을 확장할 수 있습니다. 이러한 확장성을 통해 증가하는 데이터세트를 처리하는 동시에 성능과 비용 효율성을 유지할 수 있습니다. 또한 클라우드 솔루션은 접근성이 뛰어나 팀이 어디서나 데이터 프로젝트에 협업할 수 있습니다.

통합 및 실시간 분석 강조

데이터의 가치를 극대화하기 위해서는 통합이 핵심입니다. 클라우드 기반 플랫폼은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 간극을 해소하여 원시 데이터 스토리지와 정형 분석 시스템 간의 원활한 워크플로를 지원합니다.

믿고 선택하는 데이터 관리 솔루션

데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 하이브리드형 데이터 레이크 하우스 중에서 선택하는 것은 중대한 결정이며, 조직의 데이터 니즈 전략적 목표를 고려해야 합니다. Workday는 원시 데이터 스토리지와 정형 분석 시스템 간의 간극을 해소하는 강력한 통합 도구를 제공하여 기업이 데이터 잠재력을 최대한 활용하도록 지원합니다.

데이터 레이크의 유연성, 데이터 웨어하우스의 정밀성, 데이터 레이크 하우스의 다용도성 등 필요한 것이 무엇이든, Workday Prism Analytics와 Workday Adaptive Planning 같은 확장 가능한 Workday 솔루션은 각 접근 방식의 강점을 효과적으로 활용하도록 지원합니다. Workday는 타사 플랫폼과의 원활한 통합을 통해 미래에 대비할 수 있는 데이터 전략을 구현하도록 지원합니다.