데이터 마트, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 비교

데이터 관리의 세계에서 조직은 매일 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 이러한 데이터를 효과적으로 저장, 구성 및 분석하기 위해 다양한 데이터 저장 및 처리 설루션이 등장했습니다. 이 영역에서 일반적으로 사용되는 세 가지 개념은 데이터 마트, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스입니다. 이들은 공통점이 있지만 각각 고유한 특성과 사용 사례가 있습니다. 이 글에서는 이러한 세 가지 데이터 스토리지 접근 방식을 비교하여 차이점과 이러한 접근 방식이 비즈니스에 어떤 이점을 제공할 수 있는지를 알아볼 것입니다.

 

 

데이터 마트, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 소개

데이터 마트, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스는 모두 조직 내에서 데이터를 관리 및 분석하는 데 사용되는 데이터 스토리지 아키텍처입니다. 최종 목표는 비슷하지만 데이터 구조, 처리 능력, 확장성 및 사용 사례 측면에서는 다릅니다.

1. 데이터 마트

데이터 마트는 조직 내의 특정 기능 영역 또는 부서에 초점을 맞춘 데이터 웨어하우스의 하위 집합입니다. 마케팅, 재무 또는 영업과 같은 특정 사용자 그룹의 요구를 지원하도록 설계되었습니다. 데이터 마트에는 신속한 액세스 및 분석을 위해 사전 집계되고 최적화된 구조화된 데이터가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 보기를 단순화하고 맞춤형으로 제공하여 최종 사용자가 자신의 특정 요구사항과 관련된 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 지원합니다. 데이터 마트는 일반적으로 특정 비즈니스 영역과 관련된 데이터만 저장하기 때문에 데이터 웨어하우스에 비해 규모가 작습니다.

2. 데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 여러 소스의 구조화 및 변환된 데이터를 저장하는 통합된 중앙 집중식 대규모 저장소입니다. 비즈니스 인텔리전스, 보고 및 고급 분석을 지원하도록 설계되었습니다. 데이터 웨어하우스는 사전 정의된 스키마 및 데이터 모델을 따르므로 효율적인 쿼리 및 분석이 가능합니다. 데이터 품질, 일관성 및 통합을 보장하기 위해 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 거칩니다. 데이터 웨어하우스는 조직의 데이터에 대한 전체적인 뷰를 제공하여 기능 간 분석 및 의사 결정을 가능하게 합니다.

3. 데이터 레이크

데이터 레이크는 원시 및 미처리 데이터를 기본 형식으로 저장하는 중앙 저장소입니다. 데이터 마트 및 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크는 정형 데이터, 준정형 데이터 및 비정형 데이터를 수용합니다. 스토리지 환경을 제공하므로 조직은 미리 정의된 스키마나 데이터 변환 없이도 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다. 데이터 레이크는 대량의 데이터를 처리하고 다양한 분석 사용 사례를 지원할 수 있기 때문에 유연성과 확장성으로 유명합니다. 그러나 데이터 구조의 부족으로 인해 데이터 거버넌스 및 데이터 품질 관리는 데이터 레이크에서 중요한 과제가 되고 있습니다.

 

 

데이터 마트, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스의 비교

1. 데이터 구조

데이터 마트: 특정 비즈니스 영역에 맞게 미리 정의된 스키마가 있는 구조화된 데이터를 포함합니다.

데이터 웨어하우스: 미리 정의된 스키마 및 데이터 모델을 사용하여 구조화된 데이터를 저장합니다.

데이터 레이크: 미리 정의된 스키마 없이 정형, 반 정형 및 비정형 데이터를 수용합니다.

2. 데이터 처리

데이터 마트: 빠른 액세스 및 분석을 위해 데이터를 사전 집계하고 최적화합니다.

데이터 웨어하우스: ETL 프로세스를 통해 데이터를 변환 및 통합하여 효율적인 쿼리 및 분석을 수행합니다.

데이터 레이크: 처리되지 않은 원시 데이터를 저장하여 유연한 처리 및 분석이 가능합니다.

3. 확장성

데이터 마트: 일반적으로 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크에 비해 규모가 작습니다.

데이터 웨어하우스: 상당한 양의 데이터를 수용하도록 확장할 수 있지만 추가 인프라가 필요할 수 있습니다.

데이터 레이크: 확장성이 뛰어나고 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.

4. 데이터 거버넌스

데이터 마트: 범위가 작아 데이터 거버넌스를 구현하고 데이터 품질을 보장하기가 더 쉽습니다.

데이터 웨어하우스: 데이터 거버넌스 구현 및 데이터 품질 유지에 적합합니다.

데이터 레이크: 사전 정의된 구조가 없기 때문에 데이터 거버넌스 및 데이터 품질 관리가 어렵습니다.

5. 사용 사례

데이터 마트: 부서별 통찰력 및 분석 기능을 제공하는 데 적합합니다.

데이터 웨어하우스: 전사적 보고, 비즈니스 인텔리전스 및 의사 결정에 적합합니다.

데이터 레이크: 탐색적 분석, 데이터 과학 및 빅 데이터 분석에 적합합니다.

 

 

마치며

요약하자면, 데이터 마트, 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스는 다양한 조직의 요구사항을 충족하는 서로 다른 데이터 스토리지 아키텍처입니다. 데이터 마트는 개별 부서에 구체적인 통찰력을 제공하는 데 중점을 두고 있으며, 데이터 레이크는 다양한 분석 사용 사례에 대한 유연성과 확장성을 지원하며, 데이터 웨어하우스는 전사적 보고 및 의사 결정을 위한 전체적인 뷰를 제공합니다. 올바른 데이터 스토리지 설루션을 선택하는 것은 조직의 데이터 요구사항, 분석 목표 및 확장성 요구사항에 따라 달라집니다.