데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 레이크(Data Lake) 차이점

데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 레이크(Data Lake)는 둘 다 기업이 데이터를 저장하고 분석하는데 사용되는 중요한 데이터 아키텍처입니다.

그러나 각각은 목적, 구조, 데이터 처리 방식 등에서 차이가 있습니다.

 

데이터 웨어하우스(Data Warehouse)

데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 및 의사 결정 지원을 위해 정형화된 데이터를 중앙 집중 저장하고 관리하는데 초점이 있습니다.

데이터 형식

정형화된 데이터를 사용하며, 주로 테이블 형태로 구조화된 스키마를 가지고 있습니다.

데이터 처리

데이터는 ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스를 통해 정형화되고 정제된 후 웨어하우스에 적재됩니다.

성능 및 속도

미리 계산된 집계 및 인덱싱을 통해 빠른 쿼리 성능을 제공합니다.

용도

보고서 작성, 비즈니스 인텔리전스, 의사 결정 지원에 주로 사용됩니다.

 

데이터 레이크(Data Lake)

데이터 레이크는 정형 및 비정형 데이터를 모두 포함 대량의 데이터를 저장하고 필요에 따라 처리할 수 있는 저장소입니다.

데이터 형식

다양한 형식의 데이터를 수용하며, 스키마가 덜 구조화되거나 유연한 스키마를 가지고 있습니다.

데이터 처리

데이터는 원시(raw) 형태로 저장되며, 필요한 경우 처리 및 분석이 수행됩니다.

ELT(추출, 적재, 변환)에 가까운 프로세스를 따릅니다.

E(Extract) ,L(load), T(transform)

성능 및 속도

빠르게 변하는 비정형 데이터를 다루기에 유연하며, 실시간 데이터 처리에 유리합니다.

용도

데이터 과학, 고급 분석, 머신 러닝 등 다양한 용도로 사용되며, 데이터를 중앙 집중 저장하고 필요한 형태로 가공할 수 있습니다.

 

정리하면

• 데이터 웨어하우스는 주로 정형화된 데이터를 중심으로 하고 있으며, 비즈니스 인텔리전스(BI)에 활용됩니다.
• 데이터 레이크는 정형, 비정형의 대량 데이터를 저장하고 필요에 따라 처리할 수 있는 유연한 저장소로, 데이터 과학 및 머신러닝 등에 활용됩니다.