데이터 웨어하우스: 정보 스토리지

데이터 웨어하우스는 이제 기존의 IT 인프라를 벗어나 운영되고 있습니다. 업계는 끊임없이 발전하고 있으며, 완벽한 솔루션은 없습니다.

날로 진화하는 데이터 관리 환경에서 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 간의 해묵은 경쟁 관계는 마침내 해소되고 있습니다. 이제 더 이상 둘 중 하나를 선택하는 문제가 아니라, 기업과 IT에 막대한 이익을 가져다주는 현대적이고 통합된 구성 요소로서 데이터 웨어하우징을 활용하는 것입니다. 이 블로그는 데이터 웨어하우징에 대해 깊이 연구하고, 데이터 웨어하우징이 정보 스토리지의 영원한 타이탄으로서 어떻게 성장하고 있는지를 조명합니다.

먼저 데이터가 현대 비즈니스의 원동력이 된 과정을 살펴보고, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크라는 용어의 의의와 사용법을 이해하는 것이 탐구의 토대가 됩니다. 이러한 개념을 세분화함으로써 오늘날 데이터 중심 환경에서 전통적 접근법과 현대적 접근법의 공생 관계를 보여줌으로써 전통적 접근법의 차이를 해소하고자 합니다.

더 깊이 파고들수록 단순하지만 강력한 아키텍처 모델이 등장하여 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크가 어떻게 공존하고 서로 보완할 수 있는지를 보여줍니다. 하지만 이야기는 여기서 끝나지 않습니다. 데이터 패브릭, 데이터 레이크하우스, 데이터 메시 등 세 가지 혁신적인 아키텍처 패턴을 살펴보고 이 모델과의 연관성을 검토합니다. 이처럼 새롭게 등장한 접근 방식은 데이터를 공동으로 관리할 수 있는 흥미로운 가능성을 열어주고, 보다 효율적이고 효과적인 데이터 운영을 위한 길을 열어줍니다.

다음으로, 이 두 환경 전반에 걸쳐 기능과 데이터를 전략적으로 결합하여 배치함으로써 다양한 비즈니스 및 기술적 요구사항을 최적화할 수 있는 10개의 특정 분야로 초점을 옮깁니다. 조직은 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 사이의 적절한 균형을 찾아 분석, 통찰력 및 의사 결정을 위한 새로운 기회를 열 수 있습니다.

만족스러운 결과를 얻기 위해 Cloudera Data Warehouse를 집중 조명합니다. 이 혁신적인 솔루션은 기존 데이터 웨어하우징과 데이터 레이크의 유연성을 완벽하게 통합하여 두 세계의 최고 수준을 모두 아우릅니다. 현대 디지털 비즈니스를 위해 설계된 이 하이브리드 사내 및 멀티 클라우드 플랫폼은 조직이 기존 데이터 인프라를 활용하면서 미래를 수용할 수 있도록 지원하는 획기적인 솔루션을 제공합니다.

끊임없이 확장되는 정보의 시대에 데이터 웨어하우스의 인내력과 적응력을 높이 평가하는 이 혁신적인 여정에 함께해 주십시오. 이러한 끊임없는 정보 스토리지의 거인들이 데이터 중심 세계에서 성공하는 데 필요한 도구를 조직에 제공함으로써 데이터 관리의 지형을 어떻게 형성하고 있는지 알아보십시오.

 

 

데이터 웨어하우스: 정보 스토리지

 

 

데이터 마트에서 데이터 레이크로: 데이터 관리의 진화

2010년, 데이터 관리 세계를 뒤흔든 획기적인 밈이 등장했습니다! 데이터 레이크는 데이터 마트의 구조화된 특성과 대비되는 가공되지 않은 자연 상태의 은유적인 정보 저장소입니다. 그 비유는 간결함과 기억력에 공감을 불러일으키며 공감을 자아냈습니다.

혁신의 최전선에 있는 기업들은 막대한 양의 온라인 빅데이터 스트리밍을 활용해야 한다는 기술적 요구에 따라 데이터 레이크를 신속하게 수용했습니다. 오픈 소스 소프트웨어와 상품 하드웨어를 통한 비용 절감의 매력은 기업들의 관심을 더욱 부추겼습니다. 어떤 경우에는 조직들이 어려움을 겪고 있는 데이터 웨어하우스 프로젝트와 거리를 두려고 할 때 정치적 동기도 작용했습니다. 데이터 웨어하우스를 새로운 데이터 레이크로 대체하자는 주장이 10년 동안 확산되면서 각 접근 방식의 지지자들 사이에 논쟁이 격화되었습니다.

클라우드가 시장의 지배적인 세력으로 부상하면서 건축 모델과 기술이 잘못 얽혀 모호하고 종종 불안정한 구현이 이루어졌고, 그 결과 몇몇 데이터 호수는 정체된 늪이 되었고, 다른 호수들은 결국 버려졌습니다.

뒤이은 혼란 속에 a. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 서로 다른 비즈니스 요구와 기술적 가능성에서 탄생한 상호 보완적인 개념임을 강조하며 양자택일의 개념을 불식시켰습니다. 데이터 웨어하우스는 규제 보고와 관리 의사 결정에 정확한 결과를 제공하는 데 탁월하고, 데이터 레이크는 데이터 사이언스와 머신 러닝 등의 분야에서 탐구와 혁신을 가능하게 합니다.

이후 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간에 본질적인 시너지 효과가 있다는 데 인식을 같이하는 공감대가 형성되고 있습니다. 이러한 엔티티 간에 데이터와 관리 프로세스가 공유되어야 하며, 현재 대부분의 구현을 뒷받침하는 고급 하이브리드 클라우드 기술을 통해 더욱 원활하게 진행되어야 합니다. 이에 따라 레이크와 창고와 관련된 용어와 의미가 서로 얽히게 되었습니다. 전통적으로 데이터 레이크를 통해 제공되던 분석적 활용 사례는 현재 데이터 웨어하우스를 활용하는 경우가 많습니다.

그러나 구현 시 지속적인 문제로 인해 데이터 패브릭, 데이터 메시 및 데이터 레이크하우스라는 세 가지 새로운 아키텍처 패턴이 생겨났습니다. 각 접근 방식의 지지자들은 데이터 관리 문제에 대한 궁극적인 해결책을 제시한다고 주장하지만 뚜렷한 장단점을 가지고 있습니다. 또한 일관되지 않은 용어, 다양한 정의 및 경쟁적인 주장으로 인해 기본 데이터 관리 개념이 더욱 혼란스러워지고 있습니다.

따라서 호수 및 창고에 대한 질문과 함께 추가적인 질문이 발생합니다. 이제 데이터 관리에 대한 완전한 분산 접근이 필수적일까요? 인공지능이 오랜 메타데이터 과제를 해결할 수 있을까요? 통일된 기술 기반이 실현 가능하거나 바람직할까요?

이러한 복잡한 질문에 대한 답을 제공함으로써 확고한 숙고의 토대를 마련해 주고 있지만, 구체적인 비즈니스 요구사항과 기존 솔루션에 따라 다양한 답변과 옵션이 존재한다는 것을 인식하고 있습니다. 조직은 진화하는 데이터 환경을 탐색함으로써 고유한 환경과 포부에 부합하는 과정을 계획할 수 있습니다.

 

 

데이터 웨어하우스의 새로운 환경: 새로운 종류의 Beast

데이터는 더 이상 예전의 데이터가 아닙니다. 과거에는 기업들이 의사 결정을 내릴 때 운영 체제에서 비교적 적은 양의 정형화된 데이터에 의존할 수 있었습니다. 하지만 빅 데이터의 부상으로 모든 것이 바뀌었습니다. 오늘날 기업들은 소셜 미디어, 클릭스트림, 사물 인터넷(IoT) 등 다양한 소스에서 이전보다 더 많은 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터는 비정형적이며 종종 실시간으로 실행됩니다. 데이터 웨어하우스는 이제 전통적인 IT 인프라스트럭처 밖에서 운영되고 있습니다. 산업은 끊임없이 발전하고 있으며, 모든 것을 다 갖춘 솔루션은 없습니다. 따라서 기업은 올바른 데이터 웨어하우스를 선택하는 것이 어려워질 수 있습니다. 이러한 솔루션은 클라우드 기반 플랫폼을 기반으로 구축되는 경우가 많으며, 오픈 소스 소프트웨어를 사용하므로 기업이 데이터를 더 유연하게 관리하고 제어할 수 있습니다. 하지만 데이터 웨어하우스의 관리 및 보안이 더 어려워진다는 의미이기도 합니다.

 

 

빅 데이터의 당면 과제

빅 데이터의 과제는 여러 가지입니다. 첫째, 관리가 쉽지 않습니다. 기존의 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터를 저장하도록 설계되었지만 빅 데이터는 구조화되지 않은 경우가 많습니다. 이로 인해 빅 데이터의 저장, 처리 및 분석이 어렵습니다.

둘째, 빅 데이터는 종종 실시간으로 발생합니다. 이는 기업이 데이터를 생성하는 즉시 분석할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 이는 실시간 분석을 위해 설계되지 않은 전통적인 데이터 웨어하우스의 어려움이 될 수 있습니다.

셋째, 빅 데이터는 예측 분석을 위해 자주 사용됩니다. 이는 기업이 미래의 행동을 예측하기 위해 데이터를 사용한다는 것을 의미합니다. 이는 기업에게 강력한 도구가 될 수 있지만 프라이버시에 대한 우려를 불러일으키기도 합니다.

 

 

Data Lakes가 최신 최첨단 스토리지 솔루션을 제공하는 방법

데이터 레이크는 빅데이터 문제를 해결하기 위해 설계된 새로운 유형의 데이터 스토리지 솔루션으로, 정형, 비정형, 반정형 데이터 등 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있도록 설계되어 있어 빅데이터 저장 및 관리가 용이합니다.

데이터 레이크는 또한 실시간 분석을 위해 설계되었습니다. 이는 기업이 데이터를 생성하는 즉시 분석할 수 있다는 것을 의미합니다. 이를 통해 기업은 보다 신속하고 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

 

 

데이터 웨어하우징의 미래

데이터 웨어하우스는 죽은 것이 아니라 진화하고 있습니다. 전통적인 데이터 웨어하우스는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합한 하이브리드 데이터 웨어하우스로 대체되고 있습니다. 하이브리드 데이터 웨어하우스는 두 가지 장점을 모두 제공합니다. 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있으며 이력 분석과 실시간 분석에 모두 사용할 수 있습니다.

 

 

데이터는 새로운 석유

디지털 시대에 데이터는 기업의 가장 소중한 자산입니다. 데이터를 수집, 저장 및 분석할 수 있는 기업은 경쟁 우위를 점할 것입니다. 데이터 레이크는 빅 데이터 과제를 해결하기 위해 고안된 새로운 유형의 데이터 스토리지 솔루션입니다. 데이터 레이크는 데이터 웨어하우징의 미래에 핵심적인 부분입니다.

 

 

마법에 걸린 섬의 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 역량 결합

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 결합하는 것은 쉽게 보일 수 있지만 서로 다른 개념입니다. 호수에 있는 섬에 있는 창고를 비유하면 디지털 비즈니스에서 데이터를 관리하고 활용하는 데 있어 서로를 어떻게 보완하고 원활하게 협력하는지 설명할 수 있습니다.

지난 30년 동안 데이터 웨어하우스의 개념 정의는 대체로 안정적으로 유지되었지만, Kimball의 차원/별 스키마 데이터 모델과 같은 설계상의 기능적 차이는 여전히 존재합니다. 개념의 진화는 관계형 데이터베이스의 특성 변화에 따라 특정 목적에 맞게 최적화된 구성 요소를 도출했습니다. EDW(Enterprise Data Warehouse)는 다양한 운영 소스의 데이터를 정리하고 조정하는 역할을 하기 때문에 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 구분하는 데 중심적인 역할을 합니다.

데이터 웨어하우스의 주요 목적은 신뢰할 수 있고 일관된 정보를 제공하여 의사 결정을 지원하는 것이며, 특히 법적으로 관련된 조치, 성능 추적 및 문제 결정을 지원하는 것입니다. 데이터 웨어하우스에는 원시 데이터 이상의 것이 포함되어 있으며, 유효하고 올바른 사용을 위해 준비된 컨텍스트화되고 정리된 정보가 포함되어 있습니다. 이러한 세부 정보는 다시 적절하게 구성된 데이터 마트로 세분화되고 요약되어 비즈니스 사용자의 성능, 사용 편의성 또는 보안을 강화할 수 있습니다.

창고 또는 데이터 마트의 데이터는 주로 기존의 온프레미스 및 현대의 웹 기반의 다양한 운영 시스템에서 비롯되며, 데이터가 품질 기준을 충족하고 유용하고 사용 가능한 정보로 문맥화될 수 있는 한 다른 소스도 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 합의된 데이터 거버넌스 규칙에 따라 데이터 레이크의 데이터를 정리 및 조정 과정을 통해 창고로 수집할 수 있습니다.

반면, 데이터 레이크는 사전에 선호하는 모델로 구조화하지 않고도 다양한 데이터 항목을 수집할 수 있는 것이 특징입니다. 다중 구조의 분산형 데이터 저장소로 여러 외부 소스에서 대량의 원시 데이터를 수집, 처리, 포맷 및 관리할 수 있습니다. 데이터 레이크는 기존 시스템에서 다루는 것을 포함하여 다양한 비즈니스 및 기술적 요구를 충족시킬 수 있습니다. 그러나 데이터 레이크의 범위는 지나치게 유토피아적이기보다는 현실적이고 실용적이어야 합니다.

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 독특한 특성과 용도는 전통적으로 별도의 기술 구현과 단절된 데이터의 사일로(silo)를 만들어 왔습니다.

그러나 서로의 차이점을 이해하면 사일로를 제거하는 통합 아키텍처 패턴을 만들 수 있습니다. 그림 1은 이러한 패턴을 보여주고 있으며, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 서로 연결하고 운영 시스템을 배치하여 비즈니스 및 IT 관계자 모두가 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.

 

 

이 아키텍처 패턴의 핵심에는 데이터 웨어하우스가 있습니다. 이를 이해하기 위해 데이터 레이크에서 출발하여 정보의 섬을 향해 일을 해봅시다. 데이터 레이크는 데이터 스트림을 통해 클릭스트림, 소셜 미디어, 사물 인터넷(IoT)과 같은 외부 빅데이터 소스로부터 원시 데이터를 수신합니다. 데이터 과학자와 비즈니스 분석가(읽기 시 계획)는 분석, 머신 러닝, 예측 및 처방적 비즈니스 애플리케이션을 위한 다양한 저장소를 생성하기 위해 필요에 따라 이 원시 데이터를 처리합니다. 데이터의 적시성과 원시성은 지연이나 요약이 분석 가치를 떨어뜨릴 수 있는 일러스트레이티브 컴퓨팅에 중요합니다. 완전한 정리와 조정이 항상 가능하지는 않지만 데이터를 의미 있고 유지 가능하게 만들기 위해서는 충분한 메타데이터 또는 컨텍스트 설정 정보를 제공하는 것이 필수적입니다.

원래 데이터 레이크의 개념은 새로운 데이터를 생성하지 않고 분석 및 데이터 과학을 위한 정보 환경으로서의 역할에만 초점을 맞추었지만, 처방적 분석 및 머신 러닝의 증가로 운영 체제에서 새로운 데이터 및 모델을 포함하는 데이터 레이크의 피드백 루프가 필요하게 되었습니다.

 

 

데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크: 통합 접근 방식

전통적으로 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 별개의 두 가지 기술로 여겨져 왔습니다. 데이터 웨어하우스는 고객 주문, 금융 거래와 같은 정형화된 데이터를 위한 것이고, 데이터 레이크는 소셜 미디어 데이터, 센서 데이터와 같은 비정형화된 데이터를 위한 것입니다.

그러나 최근에는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 사이의 경계가 모호해지기 시작했습니다. 이는 기업에서 생성하는 데이터의 양과 다양성이 증가하고, 기업이 구조에 상관없이 모든 데이터를 분석할 수 있어야 하는 필요성이 증가했기 때문입니다.

이에 따라 데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크에 대해 통합된 접근 방식을 사용하는 추세가 늘어나고 있습니다. 이 접근 방식은 단일 플랫폼을 사용하여 기업의 구조에 관계없이 모든 데이터를 저장하는 것입니다. 이를 통해 기업은 모든 데이터에 쉽게 액세스하고 분석하여 의사 결정을 개선하고 비즈니스 성과를 높일 수 있습니다.

여러 플랫폼을 활용하면 데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크에 대한 통합된 접근 방식을 구현하는 데 유용할 수 있습니다.

가장 인기 있는 플랫폼은 다음과 같습니다:

아마존 레드시프트

구글 빅쿼리

마이크로소프트 애저 데이터 웨어하우스

오라클 클라우드 데이터 웨어하우스

클라우드 데이터 웨어하우스(CDW)

 

이러한 플랫폼은 데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크에 대한 통합 접근 방식에 적합한 다음과 같은 몇 가지 기능을 제공합니다:

확장성: 이러한 플랫폼을 확장하여 기업에서 생성하는 데이터의 양과 다양성을 처리할 수 있습니다.

성능: 이러한 플랫폼은 데이터 분석 워크로드에 높은 성능을 제공할 수 있습니다.

보안: 이러한 플랫폼은 중요한 데이터를 보호하기 위한 강력한 보안 기능을 제공합니다.

비용 효율성: 이러한 플랫폼은 일반적으로 모든 규모의 기업에서 비용 효율적입니다.

 

비즈니스의 데이터 분석 기능을 향상시키려면 데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크에 대해 통합된 접근 방식을 사용하는 것을 고려해 보십시오. 이 접근 방식을 사용하면 데이터를 최대한 활용하고 비즈니스 성과를 높이는 데 도움이 되는 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

 

 

데이터 관리를 위한 인기 있는 대안: Data Fabric, Data Lakehouse 및 Data Mesh

최근에는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 이용하여 데이터를 저장하고 분석하는 추세가 증가하고 있지만, 이 두 기술은 서로 다른 장단점을 가지고 있습니다. 데이터 웨어하우스는 정형화된 데이터를 위해 설계된 반면, 데이터 레이크는 비정형화된 데이터를 위해 설계된 것이므로 두 기술을 함께 사용하는 것이 어려울 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 여러 공급업체가 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합한 새로운 아키텍처 패턴을 개발했습니다. 이러한 새로운 패턴에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

데이터 패브릭은 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 꼭대기에 위치하는 통합 계층으로, 형식에 관계없이 모든 데이터를 한 번에 볼 수 있어 사용자가 데이터에 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다.

데이터 레이크하우스는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 특징을 결합한 하이브리드 아키텍처로 데이터 웨어하우스의 성능과 확장성, 데이터 레이크의 유연성과 민첩성을 제공합니다.

데이터 메쉬(Data Mesh)는 데이터를 하나의 제품으로 취급하는 분산형 아키텍처입니다. 각 데이터 제품은 데이터 라이프사이클을 담당하는 팀이 소유하고 관리합니다. 이러한 접근 방식을 통해 데이터 품질과 거버넌스를 개선하는 동시에 데이터 사일로의 위험을 줄일 수 있습니다.

이러한 각 건축 패턴은 각각의 장단점이 있습니다. 특정 조직을 위한 최선의 선택은 조직의 특정 요구에 달려 있습니다.

 

데이터 구조

장점

모든 데이터를 한 번에 볼 수 있습니다.

데이터 접근 및 분석이 용이합니다.

정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 지원합니다.

 

단점

 구현이 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다.

모든 조직에 적합하지 않을 수 있습니다.

 

 

자료 레이크하우스

장점

데이터 웨어하우스의 성능과 확장성을 제공합니다.

데이터 레이크의 유연성과 민첩성을 제공합니다.

기존 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 인프라를 활용하여 구현 가능.

 

단점

모든 워크로드에 적합하지 않을 수 있습니다.

새로운 하드웨어와 소프트웨어에 상당한 투자가 필요할 수 있습니다.

 

 

데이터 메쉬

장점 

데이터 품질 및 거버넌스를 개선합니다.

데이터 사일로의 위험을 줄입니다.

기존 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 인프라를 활용하여 구현 가능.

 

단점 

구현 및 관리가 복잡할 수 있습니다.

모든 조직에 적합하지 않을 수 있습니다.

 

궁극적으로 이러한 아키텍처 패턴 사이에서 선택하는 가장 좋은 방법은 데이터 전문가와 상의하는 것입니다. 이러한 전문가는 특정 요구사항을 평가하고 조직에 가장 적합한 솔루션을 추천하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

결론

데이터 웨어하우스는 30년 동안 의사 결정 지원에 중요한 역할을 해 왔지만, 10년 전에는 데이터 레이크가 상호 보완적인 개념으로 부상했습니다. 처음에는 경쟁력이 있어 보였지만, 서로 다른 동기를 부여하는 동등한 파트너로 발전했습니다. 웨어하우스는 비즈니스를 운영하고 관리하기 위해 조정되고 법적으로 근거가 있는 데이터를 제공하며, 레이크는 원시 데이터를 저장하고 끊임없이 변화하는 패러다임 속에서 혁신적인 분석을 가능하게 하는 플랫폼을 제공합니다. 이러한 구성 요소의 구별되지만 상호 보완적인 역할을 인식하는 것은 사용되는 특정 용어에 관계없이 핵심적입니다.

데이터 웨어하우스 아키텍처가 창고 대 호수에서 창고와 호수로 진화하는 것은 긍정적인 발전입니다. 이를 통해 기업은 데이터를 저장하고 분석하는 데 더 많은 유연성과 선택권을 갖게 됩니다. 이를 통해 더 나은 의사 결정을 내리고 혁신을 증가시킬 수 있습니다.

데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 하이브리드 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 솔루션의 미션 크리티컬성은 더욱 높아질 것입니다. 위에 나열된 솔루션들은 모두 이러한 요구를 충족할 수 있는 최적의 위치에 있습니다.

최근 정의적 차이와 구현 과제로 데이터 패브릭, 데이터 메쉬, 데이터 레이크하우스 등 3가지 새로운 아키텍처 패턴이 등장하고 있습니다. 이러한 패턴은 서로 다른 조직적 접근 방식과 기술을 통해 창고와 호수의 역할을 통합하는 것을 목표로 합니다. 데이터 웨어하우스를 데이터 레이크 내의 정보의 섬으로 개념화하고 이러한 협업 환경 내에서 데이터와 기능의 포지셔닝 및 이동을 고려함으로써 이러한 새로운 아키텍처 패턴에 대한 통찰력을 얻습니다.

 

시중에는 다양한 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 솔루션이 출시되어 있으며, 인기 있는 예로는 다음과 같은 것들이 있습니다: 

클라우드 데이터 웨어하우스

아마존 레드시프트

마이크로소프트 애저 데이터 웨어하우스

구글 빅쿼리

스노우플레이크

 

변화하는 비즈니스 요구에 대응하여 기존의 일부 데이터 또는 데이터 마트를 데이터 레이크 에코시스템으로 마이그레이션함으로써 복합적인 구현을 달성할 수 있습니다. 또한 데이터 준비 및 보관과 같은 특정 기능을 데이터 웨어하우스 밖으로 이동할 수 있어 수명을 연장하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 데이터와 기능 간에 적절한 균형을 유지하면 보다 효율적인 하이브리드 접근 방식이 가능합니다.

창고 대 호수에서 창고와 호수로 이어지는 이러한 아키텍처의 발전은 비즈니스 사용자에게 창의적으로 데이터를 탐색하기 위해 필요한 교차 환경 설명 기능을 제공할 것입니다. 또한 창고 환경이 기능적 요구 사항을 충족하는 데 집중할 수 있도록 하여 비즈니스, 법적 및 규제 요구 사항에 정확하고 일관된 데이터 준수를 보장합니다. 또한 데이터 레이크와 창고의 통합 및 연결은 기존 및 디지털 방식으로 전환된 비즈니스의 기회를 창출하여 데이터 중심의 잠재력을 확보합니다.

 

하이브리드 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 솔루션을 사용할 경우의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다:

비용 절감: 기업은 두 기술을 결합하여 데이터 저장 및 관리 비용을 절감할 수 있습니다.

성능 향상: 하이브리드 솔루션은 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.

보안 향상: 하이브리드 솔루션을 사용하면 정형 데이터와 비정형 데이터 모두에 더 나은 보안을 제공할 수 있습니다.

유연성 강화: 하이브리드 솔루션은 기업이 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 유연성을 제공합니다.

 

이러한 통합 접근 방식을 지속적으로 개발하고 채택함으로써 조직은 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 힘을 활용하여 데이터 기반 의사 결정의 지속적인 확장 환경에서 성장을 촉진하고 혁신을 촉진할 수 있습니다.