[빅데이터] 데이터웨어하우스(DW) 와 데이터레이크의(Datalake) 차이

Intro

데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 레이크(Data Lake)는 기업의 데이터 분석 및 저장에 필요한 두 가지 주요 기술입니다. 이 둘은 데이터를 저장하고 분석하는 방식에서 차이가 있으며, 각각의 장점과 한계로 인해 사용 목적이 다릅니다. 이 블로그에서는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 개념, 차이점, 각각의 장단점, 그리고 실제 사용 사례를 통해 두 가지 데이터 저장 방식을 비교해보겠습니다.

데이터 웨어하우스란?

데이터 웨어하우스는 기업의 중요한 데이터들을 구조화하고 정리하여 저장하는 데이터베이스 시스템입니다. 데이터 웨어하우스는 주로 비즈니스 인텔리전스(BI)와 보고서 작성을 위해 데이터를 분석하기 좋은 상태로 저장하는 것을 목표로 합니다. 따라서 데이터가 저장되기 전 ETL(Extract, Transform, Load) 과정을 통해 정형화되고, 데이터가 일관되고 일관성 있는 상태로 유지됩니다.

데이터 웨어하우스의 특징

1. 정형화된 데이터: 데이터 웨어하우스는 정형화된 데이터 저장에 중점을 두며, 사전에 정의된 스키마에 따라 데이터를 정리합니다.
2. 스키마 온 라이트: 데이터를 로드하기 전에 스키마를 적용해 데이터를 정제합니다. 따라서 저장된 데이터는 즉시 분석에 사용할 수 있습니다.
3. 고성능 분석 최적화: 정형화된 데이터는 빠른 조회와 집계에 적합하므로, BI 도구와 대시보드 생성에 유리합니다.

데이터 웨어하우스의 장점

• 빠른 조회 및 분석: 정형 데이터는 빠르고 효율적인 조회가 가능하여, 경영진이 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
• 높은 데이터 품질: 저장 전 데이터가 정제되기 때문에 데이터 품질이 높아, 신뢰성 있는 분석이 가능합니다.
• 안정적인 구조: 전통적인 구조에서 주로 사용되며, 정형화된 분석과 리포트에 적합합니다.

데이터 웨어하우스의 한계

• 비정형 데이터 처리 어려움: 텍스트, 이미지, 동영상과 같은 비정형 데이터는 처리하기 어려워 활용성이 떨어집니다.
• 확장성 제한: 대규모 데이터나 실시간 데이터 처리를 위해서는 추가 비용이 발생할 수 있으며, 유연성이 제한됩니다.

데이터 레이크란?

데이터 레이크는 정형, 비정형, 반정형 데이터를 모두 원본 그대로 저장할 수 있는 데이터 저장소입니다. 데이터 레이크는 데이터를 사전 처리 없이 로드하며, 필요한 경우 분석 시점에서 데이터를 변환하여 사용할 수 있는 ELT(Extract, Load, Transform) 방식을 주로 사용합니다.

데이터 레이크의 특징

1. 다양한 데이터 저장 가능: 데이터 레이크는 정형, 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있어, 텍스트 파일, 이미지, 로그 데이터 등 모든 데이터를 포괄할 수 있습니다.
2. 스키마 온 리드: 데이터를 로드할 때 스키마가 정의되지 않고, 분석할 때 스키마를 적용합니다. 따라서 데이터 활용 방식이 매우 유연합니다.
3. 확장성: 클라우드 기반의 데이터 레이크는 대용량 데이터를 비용 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다.

데이터 레이크의 장점

• 유연한 데이터 활용: 데이터 과학자나 분석가는 다양한 데이터 유형을 유연하게 활용할 수 있어, 새로운 분석 모델과 머신러닝에 적합합니다.
• 대용량 데이터 저장: 원본 데이터를 저장하기 때문에 데이터 양이 많아져도 확장성에 강점을 지니며, 비용 효율적으로 저장할 수 있습니다.
• 신속한 데이터 처리: 실시간 분석 및 스트리밍 데이터를 빠르게 로드하고 처리할 수 있습니다.

데이터 레이크의 한계

• 데이터 품질 관리 어려움: 비정형 데이터를 다루다 보니, 품질 관리가 어려워 데이터가 "데이터 늪(data swamp)"으로 변질될 수 있습니다.
• 추가 처리 필요: 원본 데이터는 변환되지 않은 상태로 저장되기 때문에, 분석 전 데이터를 정제하고 처리하는 추가 작업이 필요할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 비교

특징	데이터 웨어하우스	데이터 레이크
데이터 유형	주로 정형 데이터	정형, 반정형, 비정형 데이터 모두 저장 가능
스키마 방식	스키마 온 라이트 (Schema on Write)	스키마 온 리드 (Schema on Read)
데이터 처리 방식	ETL (추출 후 변환 후 로드)	ELT (추출 후 로드 후 변환)
저장 비용	상대적으로 높음	클라우드 기반으로 대용량 데이터 저렴하게 저장
분석 용도	BI 및 보고서 작성, 빠른 분석	머신러닝, 데이터 과학, 실시간 데이터 분석
확장성	제한적 확장성	유연한 확장성

데이터 웨어하우스는 일관된 데이터 품질을 제공하며, 비즈니스 의사 결정에 필요한 데이터 분석과 보고서 생성에 최적화되어 있습니다. 반면, 데이터 레이크는 대량의 비정형 데이터를 저장하고, 데이터 과학 및 머신러닝 모델 훈련에 필요한 유연성을 제공합니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 사용 사례

데이터 웨어하우스 사용 사례

• 전통적인 비즈니스 인텔리전스(BI): 경영진과 비즈니스 분석가는 데이터 웨어하우스를 통해 매출 분석, 고객 분석 등 정형화된 보고서를 생성하고, 경영 의사 결정을 돕는 데 활용합니다.
• 일관성 있는 데이터 제공: 사전 정의된 스키마로 인해 데이터 정합성이 보장되며, 이를 통해 높은 신뢰성을 요구하는 분석과 리포트 작성이 가능해집니다.

데이터 레이크 사용 사례

• 빅데이터 및 머신러닝: 데이터 레이크는 데이터 과학자와 엔지니어가 대량의 데이터를 활용하여 머신러닝 모델을 개발하거나, 탐색적 데이터 분석을 수행하는 데 적합합니다.
• 실시간 스트리밍 데이터 분석: IoT, 웹 로그와 같은 실시간 데이터의 저장과 분석을 위해 데이터 레이크가 사용됩니다. 예를 들어, 실시간으로 생성되는 데이터를 통해 고객의 행동을 예측하고 즉각적으로 대응하는 데 유리합니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크, 언제 어떤 것을 선택해야 할까?

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 중 어떤 것을 선택할지는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 달라집니다.

• 데이터가 정형화되어 있고, 빠른 조회와 분석이 필요한 경우: 데이터 웨어하우스가 적합합니다. 예를 들어, 매출 리포트 작성이나 재무 데이터 분석처럼 데이터를 미리 가공하고 정형화된 상태로 보관할 때 유리합니다.
• 비정형 데이터가 많고, 데이터 과학 및 머신러닝에 활용할 경우: 데이터 레이크를 고려하는 것이 좋습니다. 데이터 레이크는 다양한 형태의 데이터를 저장하고, 분석 목적에 맞게 데이터를 변환할 수 있어 더 유연하게 활용할 수 있습니다.

또한, 많은 기업들은 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 혼합하여 사용하는 하이브리드 방식을 채택하기도 합니다. 데이터 레이크에 원본 데이터를 저장하고, 이를 변환한 데이터를 데이터 웨어하우스로 옮겨 BI와 고급 분석을 모두 수행하는 방식입니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 각기 다른 목적과 장점을 지니고 있으며, 이를 상황에 맞게 적절히 사용하는 것이 중요합니다. 데이터가 빠르게 증가하고 데이터 분석이 중요해지는 환경에서, 기업은 두 가지 방식을 조화롭게 사용해 더 깊이 있는 인사이트를 얻고 효과적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.