데이터 웨어하우스(DW) vs 데이터 레이크(Data Lake) 의 장단점과 차이점

 

둘다 데이터를 저장하고 관리하는 아키텍쳐인데 어떤걸 어떻게 사용할지 모르겠다.

그럼 데이터 웨어하우스(DW) vs 데이터 레이크(Data Lake)

장단점과 차이점을 알아보자

 

 

 

• *데이터 웨어하우스(Data Warehouse)**와 **데이터 레이크(Data Lake)**는 데이터를 저장하고 관리하는 두 가지 주요 아키텍처입니다. 둘은 데이터 처리 방식, 활용 목적, 데이터 구조에서 차이가 있습니다. 아래에서 정의, 장단점, 차이점을 정리해 드리겠습니다.

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1. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)

정의

• 구조화된 데이터(Structured Data)를 저장하고, 분석과 보고에 최적화된 데이터 저장소.
• 데이터는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스를 통해 정제되고 변환된 뒤 저장.
• 주로 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석에 사용.

장점

1. 높은 데이터 품질
   • 데이터가 정제되고, 표준화된 형식으로 저장되어 신뢰성이 높음.
2. 빠른 쿼리 성능
   • 분석 및 보고를 위해 최적화된 데이터베이스 구조(스키마)로 인해 빠른 응답 속도 제공.
3. 비즈니스 인텔리전스에 최적화
   • 복잡한 분석 및 집계 작업에 적합.
4. 데이터 관리 용이성
   • 스키마 기반의 데이터 관리로 데이터 관계를 명확히 정의 가능.

단점

1. 비용 문제
   • 데이터 저장 및 처리에 있어 상대적으로 높은 비용 발생.
2. 비유연성
   • 구조화된 데이터만 저장 가능. 비정형 데이터(이미지, 동영상 등) 처리가 어려움.
3. 데이터 적재 전 변환 필요
   • ETL 과정에서 데이터 변환이 필요하므로 초기 작업 시간이 오래 걸림.

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2. 데이터 레이크(Data Lake)

정의

• 비정형 데이터(Unstructured), 반정형 데이터(Semi-structured), 구조화된 데이터 모두를 원시 상태로 저장할 수 있는 데이터 저장소.
• 주로 데이터 과학, 머신러닝, 실시간 데이터 처리 등 다양한 활용 사례를 지원.

장점

1. 데이터 유연성
   • 모든 형태의 데이터를 저장 가능(예: JSON, 로그 파일, 이미지, 동영상).
2. 저비용
   • 저렴한 객체 스토리지(예: AWS S3, GCP Cloud Storage)를 활용해 대규모 데이터를 경제적으로 저장.
3. 빠른 데이터 적재
   • 데이터를 원시 상태로 저장하기 때문에 복잡한 ETL 없이 빠르게 적재 가능.
4. 머신러닝/AI 활용
   • 원시 데이터를 기반으로 데이터 과학 및 분석 작업 수행 가능.

단점

1. 데이터 품질 관리 어려움
   • 데이터가 정제되지 않은 상태로 저장되므로 품질 관리와 표준화가 어려움.
2. 느린 쿼리 성능
   • 비정형 데이터의 분석이나 검색 속도가 데이터 웨어하우스에 비해 느릴 수 있음.
3. 혼란스러울 수 있는 데이터 구조
   • 스키마가 사전에 정의되지 않으므로 데이터의 검색, 분석, 관리가 복잡해질 수 있음("데이터 늪" 문제 발생 가능).

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3. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 차이점

특징 데이터 웨어하우스 데이터 레이크

데이터 형식	구조화된 데이터만 저장	구조화, 반정형, 비정형 데이터 모두 저장
데이터 처리	ETL(추출, 변환 후 적재)	ELT(추출, 적재 후 변환)
사용 사례	BI 및 보고서 작성, 규격화된 데이터 분석	데이터 과학, 머신러닝, 실시간 데이터 처리
비용	상대적으로 비쌈	객체 스토리지로 인해 경제적
성능	빠른 쿼리 및 분석 성능	비정형 데이터의 경우 성능 저하 가능
데이터 관리	스키마가 엄격히 정의됨	스키마가 유연하거나 사전 정의되지 않음
주요 기술	Amazon Redshift, Snowflake, Google BigQuery	AWS S3, Azure Data Lake, GCP Cloud Storage
데이터 품질	정제된 데이터만 저장	원시 데이터를 저장하여 품질 관리가 어려움
주요 사용자	분석가, 비즈니스 의사결정자	데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 머신러닝 연구자

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4. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 통합 활용

• 현대 조직에서는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 함께 사용하는 하이브리드 전략을 채택하는 경우가 많습니다.
  • 데이터 레이크에서 원시 데이터를 저장하고, 필요한 데이터를 정제해 데이터 웨어하우스로 옮겨 BI에 활용.
  • 데이터 웨어하우스에서 처리하기 어려운 비정형 데이터를 데이터 레이크에서 직접 분석.

예시:

1. 전자상거래 플랫폼:
   • 데이터 레이크: 사용자 행동 로그, 비정형 데이터(이미지, 리뷰 텍스트).
   • 데이터 웨어하우스: 판매 데이터, 고객 프로필 등 정형화된 데이터.
2. 금융 서비스:
   • 데이터 레이크: 실시간 거래 로그, 고객 채팅 기록.
   • 데이터 웨어하우스: 월별 보고서, 거래 집계 데이터.

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5. 선택 기준

데이터 웨어하우스를 선택해야 할 경우

• 주요 요구사항: BI 보고서, 규격화된 데이터 분석.
• 데이터 유형: 정형 데이터.
• 성능: 빠른 쿼리 응답이 중요.
• 사용자: 비즈니스 사용자, 분석가.

데이터 레이크를 선택해야 할 경우

• 주요 요구사항: 머신러닝, 데이터 과학, 비정형 데이터 분석.
• 데이터 유형: 비정형, 반정형 데이터 포함.
• 확장성: 대규모 데이터를 저비용으로 저장.
• 사용자: 데이터 과학자, 연구자, 데이터 엔지니어.

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결론

• 데이터 웨어하우스는 BI와 보고 중심의 정형 데이터를 처리하는 데 강점이 있습니다.
• 데이터 레이크는 비정형 데이터를 처리하고, 머신러닝 및 데이터 과학 작업에 적합합니다.
• 두 시스템은 상호 보완적으로 사용될 수 있으며, 현대의 데이터 아키텍처에서는 Lakehouse(데이터 레이크 + 데이터 웨어하우스)라는 개념으로 통합 활용이 증가하고 있습니다.