데이터 레이크 대 데이터 웨어하우징: 알아야 할 주요 차이점

게시 됨: 2023-04-06

데이터는 모든 회사에서 매우 중요한 부분이 되었습니다. 데이터에는 방대한 양의 데이터 수집, 처리, 분석 및 저장과 같이 최대 가치를 얻기 위한 여러 관련 요소가 있습니다. 조직에는 많은 데이터가 필요하므로 이를 적절하게 저장하는 것이 중요한 작업입니다. 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스는 이러한 방법론을 사용하는 조직에 유용한 것으로 입증된 두 가지 잘 알려진 데이터 스토리지 모델입니다.

두 데이터 스토리지 모델은 주로 빅 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 때때로 조직은 필요할 때 데이터 레이크와 데이터 웨어하우징을 동시에 사용합니다. 그러나 두 기술은 서로 매우 다르며 서로 다른 목적으로 개발되었습니다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 데이터 저장을 위한 구조와 기능이 다릅니다.

이 두 가지 데이터 스토리지 모델과 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 주요 차이점을 이해하는 방법을 살펴보겠습니다 .

목차

데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(BI) 추구, 주로 데이터 분석을 지원하는 기능을 보유한 일종의 데이터 관리 시스템입니다. 데이터 웨어하우스는 많은 과거 데이터를 포함하고 있으며 데이터 분석 프로세스를 수행하기 위해 쿼리를 수행합니다. 스토리지 모델로서의 데이터 웨어하우스는 2026년까지 22.56% 의 성장률에 도달할 것으로 예상됩니다. 이는 2021년 시장 규모인 47억 달러의 3배입니다.

데이터 웨어하우징 기술은 주로 중대형 조직에서 사용됩니다. 데이터베이스를 통해 조직의 여러 부서에서 중요한 데이터를 공유하는 편리한 기술입니다. 데이터 웨어하우스는 정기적으로 데이터를 끌어오고 일반적으로 여러 위치에서 소싱됩니다.

데이터 웨어하우스는 대량의 데이터를 채널화하고 통합하는 좋은 방법입니다. 주로 고객, 제품, 서비스, 주문, 재고 등에 대한 정보를 저장합니다.

데이터 레이크란?

데이터 레이크는 빅 데이터를 원시 형식으로 저장하는 중앙 스토리지 저장소입니다. 데이터 레이크는 비정형, 반정형 및 정형 데이터를 저장할 수 있는 기능을 보유하고 있으며 이 조항은 사용자에게 스토리지 유형의 유연성을 제공합니다. 데이터 레이크는 글로벌 데이터 레이크 시장 규모가 2027년까지 20.6% 의 성장률에 도달할 것으로 예상되어 빠른 시장 구현을 의미하므로 조직에 이점이 있습니다.

Data Lake는 데이터를 저장하는 동안 메타데이터와 식별자를 사용하며, 메타데이터 태그를 사용하면 Data Lake에서 데이터를 빠르게 검색할 수 있습니다. 클러스터는 주로 확장성이 더 높은 하드웨어의 데이터 레이크 구성을 작성합니다. 따라서 데이터 레이크 시스템은 나중에 필요할 경우를 대비하여 데이터를 스토리지 공간에 덤프합니다.

그러나 데이터 레이크는 데이터를 즉시 분석하거나 처리하지 않습니다. 데이터 과학자들이 일반적으로 사용하는 빠른 저장 방법입니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 차이점

데이터 웨어하우스 대 데이터 레이크는 오늘날 IT 업계의 유행어입니다. 이들은 빅 데이터를 저장하고 처리하는 가장 인기 있는 두 가지 모드이지만 둘 다 특정한 차이점이 있습니다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점은 다음 과 같이 설명할 수 있습니다.

기초 데이터 레이크 데이터웨어 하우스
저장 모든 유형의 데이터는 구조나 소스에 관계없이 데이터 레이크에 저장할 수 있습니다. 원시 데이터를 처리하고 필요할 때만 변환합니다. 데이터 웨어하우스는 정량적 메트릭으로 구성되고 트랜잭션 소스에서 가져온 데이터를 처리합니다. 데이터는 주기적으로 변환됩니다.
역사 데이터 레이크 스토리지 방법론은 빅 데이터를 사용하며 비교적 새로운 개념입니다. 데이터 웨어하우스는 빅 데이터와 달리 수년 동안 널리 보급되었습니다.
데이터 캡처 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 원래 형식으로 캡처하는 기능이 있습니다. 구조 데이터만 캡처하고 보관 목적으로 간소화합니다.
데이터 타임라인 데이터 레이크는 현재 필요하거나 미래에 필요할 수 있는 모든 데이터를 저장합니다. 데이터 레이크는 분석에 사용할 데이터를 영구적으로 유지합니다. 데이터 웨어하우스는 다양한 데이터 소스를 처리 및 분석하고 무엇을 저장할지 결정하는 데 상당한 시간을 할애합니다.
사용자 심층 분석을 수행하는 사용자에게 가장 적합합니다. 예를 들어, 데이터 과학자, 통계학자, 엔지니어 등 운영 사용자에게 가장 적합합니다. 예를 들어, 기업가, 사업주, 이해 관계자 등.
비용 데이터 레이크는 이 방법론을 사용하여 데이터를 저장할 때 비교적 비용이 적게 듭니다. 데이터 웨어하우스는 상대적으로 비용이 많이 들고 데이터를 저장하는 데 더 많은 시간을 소비합니다.
일 이를 통해 사용자는 데이터를 지우고 변환하고 구조화하기 전에도 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 미리 정의된 데이터 유형에 대해 미리 정의된 질문에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
처리 시간 더 빠른 결과를 생성하고 처리 시간이 더 짧습니다. 데이터 웨어하우스는 특히 변경 사항이 있을 때 더 많은 처리 시간이 필요합니다.
약점 때로는 원시 데이터 형식을 이해하기가 매우 어려울 수 있습니다. 따라서 즉각적인 단순화는 데이터 레이크에 대한 불만이 아닙니다. 데이터 웨어하우스의 주요 단점은 변경을 시도할 때 직면하는 어려움입니다.
데이터 처리 데이터 레이크는 ELT(Extract Load Transform)를 사용합니다. 데이터 웨어하우스는 전통적인 형태의 ELT(Extract Load Transform)를 사용합니다.

데이터 레이크 도구

가장 많이 사용되는 데이터 레이크 도구 목록은 다음과 같습니다.

Azure 데이터 레이크 저장소

널리 사용되는 이 데이터 레이크 도구는 단일 통합 데이터 스토리지 공간을 만드는 데 도움이 됩니다. Azure Data Lake 도구는 고급 보안 기능과 함께 정확한 데이터 인증을 제공하므로 유용합니다. 데이터를 특정 데이터베이스로 전송하여 원하는 부서나 개인에게만 정보를 보낼 수 있습니다. 이 도구는 대량의 쿼리에 가장 적합합니다.

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AWS 레이크 형성

이 도구를 사용하면 데이터 레이크를 설정하는 것이 매우 간단합니다. AWS 기반 기계 학습 서비스는 일관된 분석 기능을 제공합니다. 모든 것을 쉽게 검색할 수 있도록 도와주는 데이터베이스의 도움으로 데이터 접근 이력을 쉽게 식별할 수 있습니다.

큐볼레

Qubole은 광범위하게 액세스할 수 있고 개방형 표준이 있는 개방형 데이터 레이크 도구입니다. 이 도구의 주요 장점은 임시 분석 서비스 및 활동을 제공한다는 것입니다. 실시간 통찰력을 얻는 데 중요한 데이터 파이프라인을 통합하는 기능을 수행합니다.

인포 데이터 레이크

이 도구는 수많은 소스에서 데이터를 수집 및 수집하고 이를 즉시 처리하여 귀중하고 의미 있는 정보를 검색할 수 있는 기능이 있습니다. 이 데이터 저장 시스템은 데이터를 흠뻑 적시는 것을 허용하지 않으며 이 도구가 제공하는 가장 두드러진 이점입니다.

지능형 데이터 레이크

이 데이터 레이크 도구는 Hadoop 기반입니다. 결과를 검색하기 위해 많은 양의 코딩이 필요하지 않으므로 사용이 매우 기술적일 필요는 없습니다. 대규모 데이터에 대한 쿼리를 실행하고 소비자가 최대 가치를 얻을 수 있도록 도와줍니다.

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데이터 웨어하우스 도구

최고 등급의 데이터 웨어하우스 도구는 다음과 같이 열거됩니다.

아마존 레드시프트

빠른 데이터 분석을 제공하는 훌륭한 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 도구입니다. 추가 운영 오버헤드가 필요하지 않으며 여러 동시 쿼리를 실행할 수 있습니다.

마이크로소프트 애저

대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 기능을 제공하는 노드 기반 데이터 웨어하우스 도구입니다. 비즈니스 통찰력을 더 빠르고 정확하게 얻고 분석하는 데 도움이 됩니다.

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구글 빅쿼리

이 유명한 데이터 웨어하우징 도구는 TensorFlow 및 Cloud ML과 잘 통합되어 AI를 기반으로 강력한 모델을 구축할 수 있습니다.

눈송이

이 도구는 다양한 정형 및 비정형 소스에서 데이터 분석을 수행하는 기능을 제공합니다. 이 도구에는 별도의 처리 및 저장 시설을 제공하는 정밀한 아키텍처가 있습니다. 그렇기 때문에 사용자의 활동에 따라 CPU 리소스를 조정할 수 있습니다.

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마이크로 포커스 버티카

AWS, Azure 등과 같은 클라우드 플랫폼과 호환되는 SQL 기반 데이터 웨어하우징 도구입니다. 시계열 함수, 기계 학습 활동 등에 대한 내장 분석 기능으로 특별히 설계되었습니다.

아마존 다이나모DB

이 도구는 데이터를 빠르게 확장할 수 있는 형식을 가진 것으로 알려져 있습니다. 쿼리 프로세스의 용량을 데이터 페타바이트에 걸쳐 매일 10조 또는 20조 요청으로 확장할 수 있습니다.

어느 것이 당신에게 적합합니까?

데이터 웨어하우스 모델은 일반적으로 RDBMS에서 유용한 데이터를 수집할 가능성에 관한 것입니다. 성능 기능과 BI 애플리케이션에 관한 모든 것입니다. 반면 데이터 레이크 모델은 덜 제한적이며 계획 기반에서 자유롭게 작업할 수 있습니다.

배워야 할 최고의 데이터 과학 기술

배워야 할 최고의 데이터 과학 기술
1 데이터 분석 코스 추론 통계 강좌
2 가설 테스트 프로그램 로지스틱 회귀 강좌
삼 선형 회귀 과정 분석을 위한 선형 대수학

따라서 회사는 스토리지 시스템에 더 적합한 데이터 레이크를 찾습니다.

데이터 스토리지 방법론의 자세한 개념을 배우고 싶은 경우를 대비하여 저희가 도와드리겠습니다! upGrad의 데이터 과학 석사는 데이터 과학 및 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스를 포함한 모든 관련 개념에 대해 설명합니다.

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Q. 데이터 레이크란 무엇입니까?

데이터 레이크는 모든 유형의 데이터(정형, 비정형 또는 반정형)를 위한 중앙 집중식 창고를 의미합니다. 저장소는 데이터를 실제 형식으로 저장하여 조직이 자체 조건에 따라 이점을 얻을 수 있도록 합니다.

Q. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우징은 상호 교환 가능한 용어입니까?

아니요, 데이터 레이크와 웨어하우징은 비즈니스를 위한 귀중한 통찰력을 얻기 위해 나중에 분석, 평가, 정리 및 처리하기 위해 빅 데이터를 저장하는 두 가지 다른 접근 방식입니다. 둘 다 최대 데이터를 저장하는 다른 도구 세트를 구성합니다.

Q. 데이터 레이크가 데이터 웨어하우스를 대체할 수 있습니까?

데이터 레이크와 웨어하우스는 서로 대안이 아닙니다. 따라서 하나를 다른 것으로 바꾸면 유사한 결과가 제공되지 않습니다. 각각에서 제공되는 일부 기술은 중복될 수 있지만 두 가지에서 제공되는 대부분의 지원은 다양합니다.