[빅데이터] 데이터 마트(Data Mart), 데이터 웨어하우스(Data Warehouse), 데이터 레이크(Data Lake) 차이

데이터 마트(Data Mart), 데이터 웨어하우스(Data Warehouse), 그리고 데이터 레이크(Data Lake)는 모두 조직에서 데이터를 저장하고 관리하기 위해 사용되는 기술 및 아키텍처입니다. 이들은 각각 다른 목적과 특성을 가지고 있으며, 데이터의 저장, 처리, 분석 방식에서 차이를 보입니다.

데이터 마트(Data Mart)

데이터 마트는 조직 내 특정 부서나 사용자 그룹의 특정 요구를 충족시키기 위해 설계된 데이터의 집합입니다. 이는 보다 작은 규모로, 특정 주제나 분야(예: 재무, 판매, 인사)에 초점을 맞추고 있습니다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스에서 파생된 것으로, 웨어하우스에서 추출한 데이터를 기반으로 구축될 수 있으며, 사용자가 필요한 정보에 더 빠르고 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

데이터 웨어하우스(Data Warehouse)

데이터 웨어하우스는 조직 전체의 다양한 소스에서 수집된 데이터를 통합, 정제, 저장하고 관리하는 중앙 집중식 데이터 저장소입니다. 데이터 웨어하우스의 목적은 조직 전반에 걸친 의사 결정 과정을 지원하기 위해 데이터를 단일 형식으로 통합하여 고품질의 정보를 제공하는 것입니다. 데이터 웨어하우스는 대규모 데이터 집합을 처리하며, 시간이 지나면서 데이터를 축적하여 역사적 분석이나 추세 분석을 가능하게 합니다.

데이터 레이크(Data Lake)

데이터 레이크는 구조화되지 않은, 반구조화된, 구조화된 데이터를 포함한 모든 유형의 데이터를 그대로 저장할 수 있는 저장소입니다. 데이터 레이크는 빅 데이터를 저장하고 분석하기 위한 방안으로, 데이터를 원본 형태로 저장하며, 필요할 때 데이터를 변환하고 처리합니다. 데이터 레이크는 높은 유연성과 확장성을 제공하며, 데이터 사이언스와 머신 러닝 프로젝트에 특히 유용합니다. 데이터 레이크는 Hadoop, Amazon S3와 같은 기술을 사용하여 구현될 수 있습니다.

비교

• 목적 및 사용 사례: 데이터 웨어하우스와 데이터 마트는 비즈니스 인텔리전스(BI), 보고, 데이터 분석 등에 중점을 둔 반면, 데이터 레이크는 빅 데이터 분석, 데이터 사이언스, 머신 러닝에 더 적합합니다.
• 데이터 유형: 데이터 웨어하우스와 데이터 마트는 주로 구조화된 데이터를 다루는 반면, 데이터 레이크는 구조화되지 않은 데이터, 반구조화된 데이터, 구조화된 데이터 모두를 저장합니다.
• 처리 및 저장 방식: 데이터 웨어하우스와 데이터 마트는 데이터를 정제하고 통합된 형식으로 저장합니다. 반면, 데이터 레이크는 데이터를 원본 형태로 저장하고, 필요에 따라 변환 및 처리를 수행합니다.

각각의 시스템은 데이터 관리 및 분석에 있어 중요한 역할을 하며, 조직의 특정 요구에 따라 선택적으로 사용됩니다.