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데이터를 최대한 활용하려면 조직에는 데이터를 효과적으로 저장, 처리 및 분석할 수 있는 효율적이고 확장 가능한 솔루션이 필요합니다. 여러 소스의 데이터 수집부터 변환 및 제공까지, 데이터 저장 데이터 아키텍처를 뒷받침합니다.

따라서 데이터에 액세스하는 방법과 특정 사용 사례를 고려하면서 올바른 데이터 스토리지 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 세 가지 널리 사용되는 데이터 스토리지 추상화인 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 데이터 마트를 살펴보겠습니다. 

기본 사항을 살펴보고 액세스 패턴, 스키마, 데이터 거버넌스, 사용 사례 등과 같은 기능 전반에 걸쳐 이러한 데이터 스토리지 추상화를 비교해 보겠습니다.

시작하자!

데이터 웨어하우스는 분석 목적으로 구조화된 데이터를 효율적으로 저장, 구성 및 검색할 수 있도록 설계된 최신 데이터 관리 시스템의 기본 구성 요소입니다.

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데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

데이터 웨어하우스는 복잡한 분석 및 보고 지원을 기본 목적으로 다양한 소스에서 구조화되고 처리된 데이터를 중앙 집중화, 저장 및 관리하는 전문 데이터베이스입니다.

따라서 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터를 위한 중앙 집중식 저장소, 조직에서는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 복잡한 데이터 분석 수행
• 보고서 및 대시보드 생성
• 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 의사결정 프로세스 지원
• 과거 및 현재 데이터 추세에 대한 통찰력 확보

데이터 유형, 액세스 패턴 및 이점

데이터 웨어하우스는 주로 구조화 된 데이터는 행과 열이 있는 잘 정의된 테이블로 구성된 데이터입니다. 이 구조화된 형식은 데이터 검색 및 분석을 단순화하므로 보고 및 쿼리에 적합합니다.

데이터 웨어하우스는 쿼리 성능 및 보고에 최적화됨. 이들은 종종 인덱싱 및 캐싱 메커니즘을 사용하여 데이터 검색을 가속화하여 분석가와 비즈니스 사용자가 필요한 정보에 빠르게 액세스할 수 있도록 합니다.

데이터 통합

데이터 웨어하우스는 다양한 소스 시스템의 데이터 통합을 중앙 집중화합니다. 여기에는 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 이를 일관된 형식으로 변환한 후 웨어하우스에 로드하는 작업이 포함됩니다.

ETL 프로세스 데이터 웨어하우스의 데이터 통합을 위해 일반적으로 사용됩니다. 이러한 파이프라인은 소스 시스템에서 데이터를 추출하고 변환을 적용하여 데이터를 정리하고 구조화한 다음 이를 웨어하우스의 데이터베이스 테이블에 로드합니다. ETL 프로세스는 데이터 웨어하우스 내에서 데이터 품질과 일관성을 보장합니다.

개요

데이터웨어 하우스 스키마를 시행하다 데이터 일관성을 위해. 스키마는 테이블, 열, 데이터 유형 및 관계를 포함하여 데이터의 구조를 정의합니다. 이 강제 스키마는 데이터의 일관성을 유지하고 분석에 사용할 수 있도록 보장합니다.

데이터 웨어하우스에서는 별 모양 또는 눈송이 스키마를 사용하여 데이터를 구성하는 경우가 많습니다. 안에 스타 스키마에서 중앙 팩트 테이블에는 컨텍스트와 속성을 제공하는 차원 테이블로 둘러싸인 트랜잭션 데이터가 포함되어 있습니다. 안에 눈송이 스키마, 차원 테이블은 중복성을 줄이기 위해 정규화됩니다. 이러한 스키마 중에서 선택하는 것은 특정 데이터 웨어하우징 요구 사항에 따라 다릅니다.

데이터 거버넌스 및 보안

데이터 웨어하우스는 강력한 거버넌스 및 보안 제어로 잘 알려져 있습니다. 구조화된 데이터용으로 설계되었으며 데이터 유효성 검사, 데이터 품질 확인, 액세스 제어, 감사 기능과 같은 기능을 제공합니다. 

사용 사례 및 사업부

데이터 웨어하우스는 주로 다음 용도로 사용됩니다. 전사적 분석 및 보고. 다양한 소스의 데이터를 단일 저장소로 통합하여 조직 전체에서 분석 및 보고에 액세스할 수 있습니다. 의사결정자를 위한 표준화된 보고 및 임시 쿼리를 지원합니다.

데이터 레이크는 현대 조직의 다양한 요구 사항을 충족하는 데이터 저장 및 관리에 대한 유연하고 확장 가능한 접근 방식을 나타냅니다.

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데이터 레이크란?

데이터 레이크는 대량의 데이터를 저장하는 중앙 집중식 저장소입니다. 원시, 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터를 통해 조직은 사전 정의된 스키마의 제약 없이 방대한 양의 정보를 저장하고 관리할 수 있습니다.

데이터 레이크의 주요 목적은 다양한 데이터 유형을 저장하고 관리하기 위한 유연하고 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 것입니다.

• 데이터 레이크는 데이터를 원시 및 기본 형식으로 유지합니다.
• 데이터 레이크는 기존 분석부터 고급 기계 학습 및 AI 애플리케이션에 이르기까지 광범위한 사용 사례를 촉진합니다.
• 사용자는 구조나 스키마를 미리 정의하지 않고도 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다.

데이터 레이크는 오늘날 조직에서 생성되는 데이터의 양, 속도 및 다양성이 증가함에 따라 발생하는 문제를 해결하도록 설계되었습니다.

데이터 유형, 액세스 패턴 및 이점

데이터 레이크는 관계형 데이터베이스의 구조화된 데이터, JSON, XML과 같은 반구조화된 데이터, 텍스트 문서, 이미지, 비디오와 같은 비구조화된 데이터를 포함하여 다양한 데이터 유형을 저장할 수 있습니다. 따라서 데이터 레이크는 원시 및 기본 형식의 데이터를 처리하는 데 적합합니다.

데이터 통합

데이터 레이크에 데이터를 수집하는 방법은 일괄 처리 또는 실시간 데이터 수집을 통해 이루어질 수 있습니다. 일괄 처리에는 대량의 데이터를 주기적으로 로드하는 작업이 포함되며, 실시간 수집을 통해 다양한 소스의 데이터가 지속적으로 흐를 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 데이터 레이크는 다양한 데이터 속도 요구 사항을 처리할 수 있습니다.

데이터 레이크에는 읽기 시 스키마 접근 방식. 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크의 데이터에는 사전 정의된 스키마가 없습니다. 대신, 분석 시 스키마가 정의되므로 사용자는 특정 요구 사항에 따라 데이터를 해석하고 구조화할 수 있습니다. 이러한 스키마 유연성은 데이터 레이크의 특징입니다.

개요

데이터 레이크 제공 스키마 유연성, 사전 정의된 스키마 없이 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 유연성은 시간이 지남에 따라 데이터 구조의 변화를 수용하고 사용자가 분석에 필요에 따라 스키마를 정의할 수 있도록 해줍니다.

데이터 레이크의 데이터는 분석 시점에 구조와 의미가 부여됩니다. 이 접근 방식은 사용자가 분석 요구 사항에 맞게 데이터를 해석하고 구조화할 수 있음을 의미합니다.

데이터 거버넌스 및 보안

데이터 레이크는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 원시 형식으로 저장하기 때문에 거버넌스 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 메타데이터를 관리하고, 데이터 품질을 강화하고, 통합 데이터 카탈로그를 유지하는 것이 어려울 수 있으며, 이로 인해 데이터 검색 및 규정 준수와 관련된 문제가 발생할 수 있습니다.

사용 사례 및 사업부

데이터 레이크는 데이터 탐색 및 실험에 이상적입니다. 방대한 양의 구조화되지 않은 원시 데이터를 저장할 수 있으므로 데이터 전문가가 사전 정의된 스키마 없이 탐색하고 실험하는 데 적합합니다.

데이터 마트는 조직 내 특정 사업부 또는 기능을 제공하는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 하위 집합입니다.

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데이터 마트란 무엇입니까?

데이터 마트는 전문화된 하위 집합 구조화된 데이터를 저장하는 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 특정 사업부, 부서 또는 기능 영역의 요구 사항에 맞춰 조정됨 조직 내에서.

데이터 마트의 주요 목적은 특정 분석 및 보고 요구 사항에 맞는 데이터에 대한 집중적이고 효율적인 액세스를 제공하는 것입니다. 주요 목표는 다음과 같습니다.

• 특정 사업부 지원: 데이터 마트는 영업, 마케팅, 재무, 운영 등 개별 사업부의 요구 사항을 충족하도록 설계되었습니다.
• 데이터 액세스 단순화: 데이터 마트는 관련 데이터에 보다 쉽게 ​​접근할 수 있도록 함으로써 특정 도메인 내의 사용자가 필요한 정보에 보다 쉽게 ​​접근하고 분석할 수 있도록 해줍니다.
• 인사이트 확보 시간 단축: 데이터 마트는 처리해야 하는 데이터의 양을 줄여 쿼리 및 보고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

따라서 데이터 마트는 조직 내 다양한 ​​부서의 의사 결정자가 관련 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 유형, 액세스 패턴 및 이점

데이터 마트는 주로 서비스를 제공하는 특정 비즈니스 단위 또는 기능과 관련된 구조화된 데이터를 저장합니다. 이 구조화된 형식은 데이터 일관성과 해당 도메인의 분석 요구 사항에 대한 관련성을 보장합니다.

데이터 마트는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 비해 더 집중적이고 더 쉬운 데이터 액세스를 제공합니다. 이러한 집중적인 접근 방식을 통해 사용자는 직접적으로 사용되는 데이터에 빠르게 액세스하고 분석할 수 있습니다. 관련된 자신의 도메인에.

데이터 통합

데이터 마트는 일반적으로 데이터 웨어하우스와 같은 중앙 저장소에서 데이터를 추출합니다. 이 추출 프로세스에는 특정 사업 단위 또는 기능과 관련된 데이터를 식별하고 선택하는 작업이 포함됩니다.

일단 추출된 데이터는 마트의 요구 사항에 맞게 변환됩니다. 여기에는 데이터가 해당 도메인의 분석 요구 사항과 일치하는지 확인하기 위한 데이터 정리, 집계 또는 사용자 정의가 포함될 수 있습니다.

개요

데이터 마트는 중앙 데이터 웨어하우스에 정의된 스키마를 따르거나 특정 마트의 분석 요구 사항에 맞게 조정된 사용자 정의 스키마를 사용할 수 있습니다. 선택은 데이터 일관성 및 마트의 자율성과 같은 요소에 따라 달라집니다.

데이터 거버넌스 및 보안

데이터 마트는 일반적으로 특정 비즈니스 도메인이나 단위에 초점을 맞춘 데이터 웨어하우스의 하위 집합입니다. 거버넌스 노력은 마트 수준에 집중되어 특정 사업부에서 사용하는 데이터가 데이터 웨어하우스에서 설정한 전사적 거버넌스 표준을 준수하도록 합니다.

사용 사례 및 사업부

데이터 마트는 조직 내 비즈니스 단위 또는 도메인의 특정 요구 사항에 맞게 조정됩니다. 특정 비즈니스 영역과 관련된 데이터 웨어하우스의 데이터 하위 집합을 제공합니다. 이를 통해 사업부는 전체 기업 데이터 세트를 처리하는 복잡함 없이 전문적인 분석 및 보고를 수행할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 데이터 마트 간의 주요 차이점을 요약해 보겠습니다.

데이터 웨어하우스, 레이크, 마트에 대한 개요를 얻으셨기를 바랍니다. 아키텍처 선택은 조직의 특정 요구 사항과 데이터 및 비즈니스 요구 사항에 필요한 거버넌스와 유연성 간의 균형에 따라 달라집니다.

• 강력한 거버넌스와 보안 제어 기능을 갖춘 데이터 웨어하우스는 전사적 분석 및 보고에 적합합니다. 
• 데이터 레이크는 데이터 탐색 및 빅데이터 분석에 적합합니다. 그러나 거버넌스 및 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 
• 데이터 마트는 데이터 웨어하우스의 거버넌스 표준을 준수하는 동시에 사업부의 요구 사항에 맞는 도메인별 분석을 제공합니다. 

당신은 또한 탐험 할 수 있습니다 데이터 레이크하우스, 비교적 최근에 발전하고 있는 아키텍처입니다. 데이터 레이크하우스는 데이터 저장 및 분석에 대한 통합 접근 방식을 제공하여 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 간의 격차를 줄이는 것을 목표로 합니다.
 
 

발라 프리야 C 인도 출신의 개발자이자 테크니컬 라이터입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학 및 콘텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 분야와 전문 분야는 DevOps, 데이터 과학 및 자연어 처리입니다. 그녀는 읽기, 쓰기, 코딩, 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 자습서, 사용 방법 가이드, 의견 등을 작성하여 개발자 커뮤니티와 지식을 배우고 공유하는 작업을 하고 있습니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/data-warehouses-vs-data-lakes-vs-data-marts-need-help-deciding?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-warehouses-vs-data-lakes-vs-data-marts-need-help-deciding