기업이 데이터 중심 조직으로 성장하기 위해서는 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 인프라가 필요합니다. 대표적인 데이터 저장 방식으로 ‘데이터 레이크(Data Lake)’와 ‘데이터 웨어하우스(Data Warehouse)’가 있는데, 두 개념은 각각의 목적과 특징이 다릅니다.
1. 데이터 레이크(Data Lake)란?
데이터 레이크는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있는 대규모 데이터 저장소입니다. 원시 데이터를 가공 없이 저장할 수 있어 유연성이 뛰어나며, AI·빅데이터 분석에 적합합니다.
2. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)란?
데이터 웨어하우스는 정형 데이터만 저장하며, 특정 목적을 위해 정제된 데이터가 구조화되어 저장됩니다. 주로 BI(Business Intelligence) 도구를 통해 기업의 의사 결정에 활용됩니다.
3. 데이터 레이크 vs. 데이터 웨어하우스
유형: 데이터 레이크는 모든 유형의 데이터를 저장 가능, 데이터 웨어하우스는 정형 데이터만 저장
유연성: 데이터 레이크는 가공 없이 저장하여 활용 가능성이 높음, 웨어하우스는 정제된 데이터만 저장하여 분석 최적화
비용: 데이터 레이크는 저비용으로 대용량 데이터 저장 가능, 웨어하우스는 상대적으로 높은 비용 발생
4. 언제 어떤 방식을 선택해야 할까?
실시간 AI 분석, 머신러닝 모델 훈련 → 데이터 레이크 적합
정형화된 보고서, 경영 분석 → 데이터 웨어하우스 적합
기업은 목적에 따라 데이터 레이크와 웨어하우스를 조합하여 최적의 데이터 전략을 구축해야 합니다. 🚀