데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점: BI와 데이터 과학의 역할
오늘날의 기업 환경에서 데이터는 비즈니스 인사이트와 결정을 내리는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이에 따라, 데이터 관리 및 분석을 위한 다양한 기술들이 발전해왔습니다. 그 중에서도 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 많은 기업들이 데이터를 저장하고 분석하는 데 사용하는 두 가지 주요 방식입니다. 이 두 가지 시스템은 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 과학에서 중요한 역할을 하지만, 그 목적과 구조에 있어 차이를 보입니다. 이 글에서는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점과 각 시스템이 BI와 데이터 과학에서 어떻게 활용되는지에 대해 살펴보겠습니다.
1. 데이터 레이크란?
데이터 레이크는 모든 형태의 데이터를 원시 형태로 저장하는 데이터 저장소입니다. 이 시스템은 구조적, 비구조적 데이터를 포함하여 다양한 소스에서 수집된 대용량 데이터를 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 로그, 소셜 미디어 데이터, 센서 데이터 등 다양한 형식의 데이터가 데이터 레이크에 저장될 수 있습니다.
데이터 레이크의 특징은 다음과 같습니다:
- 비구조적 데이터 지원: 데이터 레이크는 텍스트, 이미지, 비디오와 같은 비구조적 데이터를 포함하여 다양한 형태의 데이터를 저장할 수 있습니다.
- 확장성: 데이터 레이크는 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어, 기업이 성장함에 따라 저장소를 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다.
- 원시 데이터 저장: 데이터 레이크에 저장된 데이터는 기본적으로 변환되지 않고 원시 형태로 저장됩니다. 이는 후속 분석 작업에서 필요한 형태로 데이터를 자유롭게 변형할 수 있게 합니다.
데이터 레이크는 데이터 과학자들에게 매우 유용한 도구입니다. 데이터 과학자들은 데이터를 분석하기 전에 데이터를 정리하거나 변환할 필요가 없기 때문에, 다양한 데이터를 실험적으로 분석할 수 있는 유연성을 가집니다.
2. 데이터 웨어하우스란?
데이터 웨어하우스는 주로 구조화된 데이터를 저장하고 분석하는 데 사용되는 시스템입니다. 이 시스템은 주로 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 기반으로 하며, 정형 데이터를 효율적으로 저장하고 질의(Query) 성능을 최적화하는 데 중점을 둡니다. 기업의 트랜잭션 시스템에서 나온 데이터, 예를 들어 판매 기록, 재무 데이터 등이 데이터 웨어하우스에 저장됩니다.
데이터 웨어하우스의 특징은 다음과 같습니다:
- 구조화된 데이터 지원: 데이터 웨어하우스는 일반적으로 관계형 데이터베이스 형식으로 데이터를 저장하며, 주로 정형 데이터를 다룹니다.
- 쿼리 최적화: 데이터 웨어하우스는 복잡한 분석 쿼리를 빠르게 처리할 수 있도록 설계되어, BI(Business Intelligence) 작업에 적합합니다.
- 데이터 변환(ETL): 데이터 웨어하우스에 데이터를 저장하기 전에 데이터를 정제하고 변환하는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스가 필수적입니다.
BI 도구들은 데이터 웨어하우스에서 데이터를 쉽게 추출하여 분석할 수 있기 때문에, 기업들이 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위한 정보와 인사이트를 제공합니다. BI 분석가들은 주로 데이터 웨어하우스를 사용하여 정형 데이터를 기반으로 리포트와 대시보드를 생성합니다.
3. 데이터 레이크 vs 데이터 웨어하우스
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 데이터 저장소라는 공통점이 있지만, 그 접근 방식과 사용 용도에서 큰 차이가 있습니다.
- 데이터 구조: 데이터 웨어하우스는 주로 구조화된 데이터를 저장하고, 데이터 레이크는 구조적, 비구조적 데이터를 모두 저장할 수 있습니다. 이로 인해 데이터 레이크는 훨씬 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다.
- 데이터 처리: 데이터 웨어하우스에서는 ETL 프로세스를 통해 데이터를 정제하고 변환한 후 저장합니다. 반면, 데이터 레이크에서는 데이터를 변환하지 않고 원시 형태로 저장할 수 있어 데이터 과학자들이 후속 작업을 통해 필요한 형태로 데이터를 변환할 수 있습니다.
- 목적: 데이터 웨어하우스는 주로 BI 분석과 관련된 쿼리 성능에 중점을 두며, 대체로 조직의 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 데이터 레이크는 데이터 과학과 실험적인 분석을 지원하며, 머신러닝 모델 학습에 필요한 데이터로 활용될 수 있습니다.
- 확장성: 데이터 웨어하우스는 주로 정형 데이터를 처리하는 데 초점이 맞춰져 있지만, 데이터 레이크는 비구조적 데이터를 포함한 대규모 데이터를 다룰 수 있어 더 높은 확장성을 제공합니다.
4. BI와 데이터 과학에서의 역할
BI와 데이터 과학은 데이터 분석의 두 가지 주요 분야입니다. 데이터 웨어하우스는 BI 분석에 필수적인 도구로, 대량의 정형 데이터를 분석하여 경영진과 비즈니스 사용자들이 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 데이터 웨어하우스는 BI 대시보드, 보고서, 그리고 데이터 시각화에 필수적인 역할을 합니다.
반면, 데이터 레이크는 데이터 과학자들이 대규모의 다양한 데이터를 실험적으로 분석하고 머신러닝 모델을 학습시키는 데 필요한 자원을 제공합니다. 데이터 레이크에 저장된 원시 데이터는 데이터 과학자들이 데이터를 실험하고 분석할 수 있는 유연성을 제공하여, 새로운 인사이트를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다.
5. 결론: 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 활용
결국, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 각각의 용도와 목적에 따라 다르게 사용될 수 있습니다. BI 분석가들은 주로 데이터 웨어하우스를 사용하여 정형 데이터를 분석하고 비즈니스 인사이트를 도출합니다. 반면, 데이터 과학자들은 데이터 레이크를 활용하여 더 넓은 범위의 데이터를 분석하고 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.
두 시스템은 각기 다른 목적에 맞게 설계되었지만, 최근에는 두 시스템을 결합하여 사용하는 기업들이 많습니다. 데이터 웨어하우스는 BI 분석에 최적화되어 있고, 데이터 레이크는 데이터 과학과 머신러닝을 지원하는 데 뛰어난 장점을 제공합니다. 기업은 두 시스템을 조화롭게 활용함으로써, 데이터 분석과 인사이트 도출의 효율성을 극대화할 수 있습니다.