비용 절감형 데이터 레이크하우스 구축 전략

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 아우르는 데이터 레이크하우스 구축 전략

데이터는 현대 비즈니스의 핵심 자산입니다. 데이터를 효과적으로 활용하면 의사 결정을 개선하고 새로운 수익 창출 기회를 발견할 수 있죠. 하지만 방대한 데이터를 통합하고 분석하는 것은 결코 쉽지 않습니다. 이에 데이터 레이크하우스라는 새로운 아키텍처가 주목받고 있습니다.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장단점

데이터 레이크는 구조화되지 않은 빅데이터를 저렴한 비용으로 저장하고 처리할 수 있습니다. 반면 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하는 데 최적화되어 있죠. 두 아키텍처 모두 장단점이 있습니다.

예를 들어 데이터 웨어하우스 벤더 중 하나인 Snowflake에 따르면, 2022년 기준 데이터 웨어하우스 시장 규모는 230억 달러를 기록했습니다. 그러나 데이터 레이크 활용 기업의 68%는 거버넌스와 보안 문제를 겪고 있다고 합니다.

데이터 레이크하우스의 혜택

데이터 레이크하우스는 이 두 가지 아키텍처의 이점을 결합합니다. 데이터 레이크에서 다양한 데이터를 수집하고, 데이터 웨어하우스 기술로 구조화하여 분석할 수 있습니다. 이를 통해 비용 효율성과 데이터 통합, 분석 성능을 모두 확보할 수 있죠.

업계 리서치 기관 가트너에 따르면, 2024년까지 데이터 레이크하우스를 구축한 기업의 80%가 싱글 뷰를 달성해 의사결정 속도를 높일 것으로 예상됩니다.

데이터 레이크하우스 구축 단계

데이터 레이크하우스 구축에는 다음 5단계가 필요합니다.

1. 데이터 수집: 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 데이터 레이크에 적재합니다.
2. 데이터 준비: 데이터 레이크의 원시 데이터를 구조화하고 정제합니다.
3. 데이터 저장: 준비된 데이터를 데이터 웨어하우스에 적재합니다.




4. 데이터 분석: BI 도구를 활용해 대시보드와 보고서를 작성합니다.
5. 데이터 운영: 데이터 파이프라인과 워크로드를 지속적으로 모니터링하고 최적화합니다.

데이터 레이크하우스는 기존 아키텍처의 한계를 벗어나 데이터 통합과 분석을 가속화할 수 있는 전략입니다. 이 새로운 접근 방식을 통해 기업은 더 나은 인사이트를 확보하고 혁신적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 전략적 데이터 레이크하우스 구축이 디지털 전환의 핵심 역량이 되고 있는 이유입니다.