데이터 아키텍쳐 용어 사전 | 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 패브릭

데이터가 의사 결정과 전략 계획의 근간이 되는 시대에 조직은 선택할 수 있는 데이터 아키텍처 접근 방식이 무수히 많습니다.

그 중에서도 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 패브릭은 각각 장단점이 뚜렷한 대표적인 접근 방식입니다.

이러한 데이터 아키텍처 용어들에 대해 더 자세히 알아보고 궁극적으로 데이터 패브릭 접근 방식이 최신 데이터 관리를 위한 가장 강력한 옵션을 제공하는 이유를 살펴보겠습니다.

데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 보고 및 데이터 분석을 위해 설계된 중앙 집중식 리포지토리입니다. 데이터 웨어하우스는 다양한 소스의 데이터를 쿼리 성능에 최적화된 하나의 구조화된 형식으로 통합합니다. 전통적으로 데이터 웨어하우스는 스타 또는 플레이크 스키마를 사용하여 데이터를 구성합니다.

데이터 웨어하우스의 장점

  1. 구조화된 데이터: 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터를 처리하는 데 탁월하므로 잘 정의된 메트릭과 보고 요구 사항이 있는 비즈니스에 적합합니다.
  2. 성능: 데이터 웨어하우스는 고성능 쿼리 기능을 제공하여 비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션을 위한 빠른 데이터 검색을 가능하게 합니다.
  3. 기록 분석: 데이터 웨어하우스는 과거 데이터 분석에 이상적이므로 조직이 시간 경과에 따른 추세를 추적할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스의 단점

  1. 경직성: 데이터 웨어하우스의 구조화된 특성은 양날의 검이 될 수 있으며, 비즈니스 요구 사항이나 데이터 소스의 변화에 대한 적응력이 떨어집니다.
  2. 높은 비용: 데이터 웨어하우스를 구축하고 유지 관리하려면 인프라와 인적 자원 측면에서 많은 비용이 들 수 있습니다.
  3. 지연 시간: 데이터가 일괄 처리되는 경우가 많기 때문에 지연 문제가 발생하고 실시간 분석이 더 어려워집니다.

데이터 레이크

데이터 레이크는 원시, 비정형 및 반정형 데이터를 저장하는 방대한 리포지토리입니다. 데이터 웨어하우스와 달리 미리 정의된 스키마가 필요하지 않으므로 데이터 수집을 보다 유연하게 할 수 있습니다.

데이터 레이크의 장점

  1. 확장성: 방대한 데이터를 처리할 수 있어 빅데이터에 적합합니다.
  2. 유연성: 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터 형식을 지원합니다.
  3. 비용 효율적: 클라우드 스토리지를 활용하면 대량의 데이터를 경제적으로 저장할 수 있습니다.

데이터 레이크의 단점

  1. 데이터 품질 저하: 거버넌스 부족 시 데이터 품질에 문제 발생
  2. 복잡성: 방대한 데이터로 인해 필요한 정보를 찾기 어려움
  3. 성능 문제: 비정형 특성으로 쿼리 속도가 느려질 수 있음

데이터 패브릭

데이터 패브릭은 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 등 다양한 환경에서 데이터 관리를 위한 원활하고 통합된 계층을 제공합니다. 데이터 패브릭은 다양한 소스의 데이터를 통합하고 데이터 거버넌스, 접근성 및 분석을 위한 일관된 프레임워크를 제공합니다.

데이터 패브릭의 장점

  1. 원활한 통합 뷰: 여러 소스를 아우르는 전체적 시각 제공
  2. 민첩성: 실시간 데이터 액세스 및 분석 지원
  3. 상호 운용성: 정형·비정형 데이터를 모두 활용 가능
  4. 향상된 거버넌스: 보안과 규정 준수 기능 강화

데이터 패브릭의 단점

  1. 복잡한 구현: 전략 수립과 교육, 투자 필요
  2. 진화하는 기술: 아직 성숙 단계에 있음
  3. 리소스 집약적: 관리와 엔지니어링에 많은 자원 필요

데이터 아키텍처 접근 방식 : 간단한 비교 분석

데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터와 기록 분석에 강점이 있으며, 고성능이 필요한 환경에 적합합니다. 그러나 경직성과 비용이 단점입니다.

데이터 레이크는 다양한 데이터와 빅데이터 분석에 적합하며, 유연성과 비용 효율성이 장점입니다. 그러나 데이터 품질과 성능 문제가 단점입니다.

데이터 패브릭은 두 접근 방식의 장점을 통합하여 실시간 분석과 향상된 거버넌스를 제공하며, 빠르게 변화하는 환경에 적합합니다.

데이터 패브릭이 미래인 이유

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 각자의 강점을 가지고 있지만, 다양한 데이터 요구사항에 적응할 수 있는 아키텍처가 필요합니다. 데이터 패브릭은 정형·비정형 데이터를 아우르는 통합 생태계를 제공해 미래지향적입니다.

실시간 인사이트와 전체적 데이터 시각이 점점 중요해지는 만큼 데이터 패브릭은 향후 데이터 분석과 거버넌스 발전의 기반이 됩니다.

AI 패브릭: 다음 진화

생성형 AI와 AI 기반 의사결정 확산으로 데이터 패브릭이 AI와 결합된 ‘AI 패브릭’으로 발전하고 있습니다. 이는 데이터 자산 통합, 협업 확대, 의미 기반 접근, 단일 거버넌스 모델을 가능하게 합니다.

AI 패브릭은 기업이 데이터의 잠재력을 최대화하고 혁신과 경쟁 우위를 확보하도록 지원합니다.


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