데이터 레이크

데이터 레이크는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 하나의 중앙 집중식 저장소에 저장하여 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 하는 혁신적인 데이터 관리 솔루션입니다. 기존의 전통적인 데이터 저장 방식과 차별화되는 점은, 데이터 레이크가 다양한 형태의 데이터를 동일한 플랫폼에 저장할 수 있어 데이터 관리가 단순화된다는 것입니다.

• 유연하게 다양한 데이터 형식을 수집할 수 있습니다.
• 비용 부담이 적으며, 데이터 정리 과정 없이 저장이 가능합니다.
• 클라우드 스토리지로 확장과 축소가 쉽습니다.
• 여러 데이터 저장소를 통합해 데이터 사일로 문제를 줄입니다.
  이러한 이유로, 데이터 레이크가 기업 데이터 환경에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다는 점에 대해 궁금할 수 있습니다.

핵심 내용

• 데이터 레이크는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 한 곳에 저장하여 데이터 관리의 효율성을 높입니다.
• 비용 효율성이 뛰어나며, 데이터를 원시 상태로 저장할 수 있어 추가적인 변환 비용이 발생하지 않습니다.
• 데이터 레이크는 클라우드 환경에서 쉽게 확장할 수 있어 대량 데이터 처리에 적합합니다.
• 여러 데이터 소스를 통합하여 데이터 사일로 문제를 해결하고, 데이터 활용의 폭을 넓힐 수 있습니다.
• 데이터 품질 관리와 보안은 데이터 레이크 운영의 핵심 요소로, 체계적인 관리가 필요합니다.

데이터 레이크 정의

중앙 집중식 저장소

데이터 레이크는 기업의 모든 데이터를 한 곳에 통합하여 저장할 수 있는 중앙 집중식 저장소입니다. 이를 통해 다양한 데이터 소스를 효율적으로 관리하고 활용할 수 있습니다.

클라우드 환경에서 데이터 레이크를 구축하면 저장 공간을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있으며, 클라우드 스토리지 사업자는 다양한 스토리지 옵션과 가격 정책을 제공하여 사용자가 필요에 맞게 저장 용량을 조절할 수 있습니다.

데이터를 중앙에 통합하면 여러 부서와 팀이 동일한 데이터를 손쉽게 공유하고 활용할 수 있어, 팀 간 협업과 프로세스 효율성이 향상됩니다. 또한, 데이터 액세스를 한 곳에서 관리함으로써 데이터 거버넌스를 강화하고, 업무 흐름을 간소화할 수 있습니다.

💡 데이터 레이크라는 용어는 2010년 제임스 딕슨이 처음 정의하였습니다.
데이터 마트의 정보 사일로 문제를 해결하기 위해 등장한 개념입니다.

아래 표는 데이터 레이크의 정의와 핵심 개념을 정리한 내용입니다.

데이터 레이크의 정의	설명
데이터 레이크란?	기업이 다양한 데이터 소스를 통합하여 저장하는 중앙 집중식 저장소입니다.
데이터 저장 방식	정형, 반정형, 비정형 데이터를 원시 형태로 보관하여 분석과 인공지능의 기반을 제공합니다.
데이터의 중요성	기업은 데이터 레이크를 통해 수익을 늘리고 비용을 절감하며 위험을 줄일 수 있습니다.
데이터의 처리 방식	스키마 온 리드(Schema-on-read) 방식으로 처리되며, 데이터가 읽히는 순간에 맞는 스키마를 적용합니다.

정형·비정형 데이터 저장

데이터 레이크는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터도 원시 상태로 저장할 수 있습니다.

• 정형 데이터는 표 형태의 데이터베이스처럼 명확한 구조를 가진 데이터를 의미합니다.
• 비정형 데이터는 이미지, 동영상, 로그 파일, 이메일 등 구조가 없는 데이터를 말합니다.

데이터 레이크는 이러한 다양한 데이터를 통합하여 저장할 수 있으며, 이를 통해 데이터 관리의 유연성과 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한, 파일 저장소나 NoSQL 데이터베이스를 활용하여 비정형 및 반정형 데이터를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

클라우드 기반의 데이터 레이크는 저장 공간을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있어, 대규모 데이터 저장과 처리에 적합합니다.

아래 표는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 구조적 차이를 비교한 내용입니다.

데이터 웨어하우스	데이터 레이크
정형화된 데이터 저장	원시 데이터 저장
ETL 절차 사용	ELT 절차 사용
비즈니스 인텔리전스 및 분석을 위해 정제된 데이터 제공	다양한 형식의 데이터 유연하게 저장
특정 목적을 위해 형식이 지정된 데이터 저장	처리되지 않은 원시 상태의 데이터 저장
잘 정형되고 정제된 정보 제공	정형, 반정형 및 비정형 데이터 저장
형식이 지정된 데이터 저장	처리되지 않은 원시 데이터 저장
비즈니스 질문에 답하기 위해 데이터 정제	원시 데이터 저장 후 분석을 위한 변환 가능

데이터 레이크는 데이터 웨어하우스와 달리 데이터를 저장할 때 미리 구조를 정의할 필요가 없습니다. 대신, 스키마 온 리드(Schema-on-Read) 방식을 사용하여 데이터를 읽을 때 필요한 구조를 적용합니다. 이 방식은 다양한 데이터 분석과 인공지능 프로젝트에 유연하게 대응할 수 있도록 지원합니다.

데이터 레이크 특징

확장성

데이터가 급격히 증가할 때, 확장성이 뛰어난 시스템이 필요합니다. 데이터 레이크는 대용량 데이터를 저장하고 처리하는 데 매우 적합한 솔루션입니다. 실제 벤치마크 결과에 따르면, 데이터 레이크는 기존의 데이터 웨어하우스 솔루션보다 훨씬 더 빠른 성능을 제공합니다.

비교 대상	성능 비율
스노우플레이크	17배 빠름
아마존 레드쉬프트	6배 빠름
오브젝트 스토리지에서 로드	8배 빠름 (레드쉬프트)
오브젝트 스토리지에서 로드	2.7배 빠름 (스노우플레이크)

이처럼 데이터 레이크는 데이터가 많아져도 성능 저하 없이 확장할 수 있습니다. 여러분은 필요에 따라 저장 공간을 쉽게 늘릴 수 있습니다.

유연성

데이터 레이크는 다양한 데이터 형식을 자유롭게 저장할 수 있습니다. 정형 데이터는 물론, 이미지, 동영상, 로그 파일 등 비정형 데이터도 손쉽게 저장하고 활용할 수 있습니다.

아래 표를 보면 비정형 데이터의 유연성이 데이터 분석에 어떤 영향을 주는지 알 수 있습니다.

비정형 데이터의 특징	설명
저장 방식	비정형 데이터는 기본 형식으로 저장되며 필요할 때까지 정의되지 않은 상태로 유지됩니다.
활용 가능성	이러한 파일 형식의 유연성 덕분에 사용 가능한 데이터 풀이 확대되고 데이터 과학자는 여러 가지 사용 사례에 데이터를 활용할 수 있습니다.
스토리지 옵션	비정형 데이터는 정형 데이터보다 더 많은 스토리지 옵션을 제공합니다. 예를 들어, 파일 시스템 또는 데이터 레이크는 대용량 스토리지와 종량제 요금제를 통해 비용을 절감하고 확장성을 용이하게 합니다.

데이터 형식에 관계없이 자유롭게 저장하고, 필요할 때 원하는 방식으로 분석할 수 있는 유연성을 제공합니다.

비용 효율성

데이터 레이크는 비용 효율성 면에서도 큰 장점을 제공합니다. 데이터를 원시 상태로 저장할 수 있어 가공 없이 저장 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 다양한 형태의 데이터를 한 곳에 통합하여 관리함으로써 추가적인 변환 비용이 발생하지 않습니다. 아래와 같은 사례가 있습니다.

사례	효과
TSMC 5nm 라인	스크랩 웨이퍼 18% 감소

• 데이터 레이크는 원시 데이터를 가공하지 않고 저장할 수 있어 저장 비용을 절감합니다.
• 데이터 웨어하우스는 데이터를 공통의 형식으로 변환하여 저장하므로 더 많은 비용이 발생할 수 있습니다.

데이터 레이크를 통해 효율적으로 데이터를 관리하고, 비용을 절감할 수 있습니다.

데이터 레이크 장점

다양한 데이터 소스 통합

데이터 레이크를 활용하면 기업 내외부의 다양한 데이터 소스를 하나의 플랫폼에서 통합할 수 있습니다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 중앙에서 관리하여 효율적인 데이터 운영이 가능합니다. 이 과정에서 다음과 같은 장점을 경험할 수 있습니다.

• 관리 필요성이 줄어듭니다. 여러 데이터 소스에 쉽게 접근하고 통합할 수 있기 때문입니다.
• 데이터 거버넌스가 개선됩니다. 통합된 리소스와 데이터 소스를 통해 보안과 관리가 간소화됩니다.
• 비용 효율성이 높아집니다. 스토리지 용량을 필요에 따라 쉽게 추가할 수 있어 저비용으로 확장할 수 있습니다.

데이터 레이크는 다양한 데이터 소스를 통합하여 데이터 사일로 문제를 해결하고, 데이터 활용의 폭을 넓혀줍니다.

실시간 데이터 동기화와 ETL/ELT

데이터 레이크에서는 실시간 데이터 동기화와 ETL/ELT 프로세스를 효과적으로 구현할 수 있습니다. 특히,ELT 데이터 파이프라인은 빅데이터 프로젝트와 실시간 데이터 처리에서 중요한 역할을 합니다. 이 방식은 데이터를 변환하기 전에 먼저 저장소에 로드하여, 최신 데이터 스토리지 시스템의 성능과 확장성을 최대한 활용할 수 있습니다.
이로 인해 기존 방식보다 더 빠른 데이터 처리와 유연한 데이터 관리가 가능합니다.

• ELT 방식은 대용량 데이터 처리에 적합합니다.
• 실시간 데이터 동기화가 가능하여 최신 정보를 빠르게 반영할 수 있습니다.
• 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트에 필요한 다양한 데이터 준비가 쉬워집니다.

데이터 레이크를 통해 구조화된 데이터, 비구조화된 데이터, 반정형 데이터 등 다양한 데이터를 하나의 장소에 저장할 수 있습니다. 이러한 환경은 비즈니스 인텔리전스와 데이터 거버넌스 측면에서 큰 가치를 제공하며, 데이터 분석과 머신러닝 프로젝트를 위한 최적의 기반을 마련할 수 있습니다.

데이터 레이크의 한계

데이터 품질 관리

데이터 레이크를 도입할 때 데이터 품질 관리의 어려움을 반드시 고려해야 합니다.
데이터가 여러 부서와 시스템에 흩어져 있으면, 데이터 사일로 현상이 발생하여 전사적인 의사결정에 장애가 생깁니다.
또한, 클라우드 마이그레이션과 다양한 데이터 소스의 증가로 인해 데이터 다운타임이 늘어날 수 있습니다.
데이터 조직 내에 전문 인력이 부족하면 데이터 거버넌스와 품질 관리가 더욱 어려워집니다.

원인	설명
데이터 사일로	부서, 솔루션, 사업별로 데이터가 고립되어 전사 관점의 의사결정을 막는 현상
데이터 다운타임 증가	클라우드 마이그레이션, 더 많은 데이터 소스들, 데이터 파이프라인 복잡성 증가
데이터 조직의 전문성 부족	데이터 거버넌스 리더, 데이터 스튜어드, 운영분석가의 부족으로 인한 문제

이처럼 데이터 품질을 일정하게 유지하려면 체계적인 관리와 전문 인력이 필요합니다.
데이터의 출처와 상태를 항상 점검해야 하며, 데이터 파이프라인의 복잡성도 주의 깊게 관리해야 합니다.

보안 및 거버넌스

데이터 레이크는 방대한 데이터를 저장하기 때문에 보안과 거버넌스 측면에서 다양한 문제가 발생할 수 있습니다.

데이터가 여러 위치에 중복 저장되면 관리가 비효율적이고, 데이터 품질이 저하될 위험이 있습니다.

또한, 메타데이터 관리가 부족하면 필요한 데이터를 찾기 어려워지며, 데이터의 출처와 형식에 대한 정보 부족이 발생할 수 있습니다.

문제점	설명
데이터 중복	데이터가 여러 위치에 중복 저장되어 관리의 비효율성을 초래합니다.
퀄리티 저하	데이터의 품질이 낮아져 신뢰성이 감소합니다.
데이터 검색의 어려움	메타데이터 관리의 부족으로 인해 필요한 데이터를 찾기 어렵습니다.
메타데이터 관리의 어려움	데이터의 출처 및 형식에 대한 정보 부족으로 관리가 복잡해집니다.
접근 권한 관리의 부정확성	데이터 접근 권한이 정확하게 관리되지 않아 보안 문제가 발생할 수 있습니다.

파일이나 폴더 단위로 권한을 관리하면 세밀한 접근 제어가 어려운 점을 인식해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Microsoft Sentinel과 같은 보안 솔루션을 활용할 수 있습니다. 이 솔루션은 통합된 데이터 레이크 환경에서 동적 위협 인텔리전스를 제공하며, 사이버 공격을 탐지하고 대응하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 레이크의 보안과 거버넌스는 데이터 활용의 신뢰성과 효율성을 좌우합니다.
여러분은 체계적인 메타데이터 관리와 접근 권한 정책을 반드시 마련해야 합니다.

데이터 레이크 구축 전략

산업별 적용 사례

다양한 산업에서 데이터 레이크를 활용하여  데이터 통합과 분석 역량을 강화할 수 있습니다. 

예를 들어, 리테일/소비재 산업에서는 고객, 영업, 품질, 마케팅 데이터를 통합하여 데이터 적시성을 개선하고 실시간 분석을 통해 빠른 의사결정을 가능하게 했습니다. 

데이터 레이크의 도입은 리테일 분야를 넘어 다른 산업에서도 데이터 활용의 범위를 크게 확장할 수 있습니다. 이를 통해 여러 부서의 데이터를 한 곳에 통합하고 실시간 분석을 통해 더욱 효율적인 의사결정이 이루어집니다.

데이터 관리 전략

데이터 레이크를 성공적으로 운영하려면 체계적인 관리 전략이 필요합니다.
다음과 같은 핵심 요소를 반드시 고려해야 합니다.

• 데이터 아키텍처 설계와 계층화 전략은 데이터 레이크 운영의 기본을 형성합니다.
• 데이터를 효과적으로 관리하고 최적화하는 방법을 마련해야 합니다. 쿼리 성능을 높이고 효율적인 운영을 지원합니다.
• 체계적인 아키텍처와 계층화 전략이 필수적입니다.

이러한 전략을 통해 데이터의 품질과 활용도를 높일 수 있습니다.

FineDataLink 적용 예시

FineDataLink는 데이터 레이크 환경에서 데이터 통합과 실시간 동기화를 더욱 간편하게 처리할 수 있게 해줍니다. 로우 코드 방식으로 복잡한 데이터 통합 과정을 손쉽게 처리하며, 100개 이상의 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 또한, 실시간 데이터 동기화와 고급 ETL/ELT 기능을 제공하여 데이터 처리 효율성을 극대화합니다. API 데이터 회계 기능을 활용하면 인터페이스 개발 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

FineDataLink 주요 기능	설명
실시간 데이터 동기화	여러 테이블 간 데이터를 밀리초 단위로 동기화하여 최신 상태를 유지합니다.
고급 ETL/ELT 지원	데이터 전처리, 변환, 스케줄링, SQL 스크립트 작성 등 다양한 데이터 파이프라인을 지원합니다.
API 통합 및 자동화	코딩 없이 빠르게 API를 개발하고 다양한 시스템과 데이터를 연동할 수 있습니다.

FineDataLink를 활용하면 데이터 레이크의 확장성과 유연성을 극대화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 통합, 품질 관리, 실시간 분석 등 다양한 비즈니스 요구에 신속하게 대응할 수 있습니다.

데이터 레이크는 형식이나 스키마에 제한이 적어, 다양한 형식의 데이터를 자유롭게 저장할 수 있습니다.
이로 인해 비즈니스 인텔리전스에서 데이터 활용의 폭이 넓어지고, 데이터 기반 의사결정이 더욱 정교해집니다.

데이터 유형	설명
고객 상담 녹음	고객과의 대화 내용을 분석하여 서비스 개선에 활용할 수 있습니다.
모바일 앱 클릭 로그	사용자 행동 분석을 통해 마케팅 전략 수립에 기여할 수 있습니다.
외부 경제 지표	시장 동향 분석을 통해 비즈니스 의사결정을 지원할 수 있습니다.

FineDataLink를 활용하면 데이터 레이크 환경에서 데이터 통합과 실시간 동기화가 훨씬 쉬워집니다. 실제 비즈니스 적용 사례를 표로 정리하였습니다.

적용 사례	설명
실시간 데이터 동기화	FineDataLink를 통해 기업은 실시간으로 데이터를 동기화할 수 있습니다.
데이터 웨어하우스 구축	FineDataLink는 데이터 웨어하우스 구축을 간소화합니다.
대량 데이터 처리	데이터 파이프라인을 통해 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
API 데이터 회계 기능	인터페이스 개발 시간을 단축하여 데이터 통합을 효율적으로 만듭니다.

FineDataLink는 데이터 파이프라인 구축, 실시간 동기화, API 통합 등 다양한 기능을 제공합니다. 이 플랫폼을 통해 데이터 통합 업무를 자동화하고, 비즈니스 인텔리전스와 분석 역량을 강화할 수 있습니다.

데이터 레이크는 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석을 지원하며, AI, 머신러닝, 실시간 분석 등 고급 분석 환경을 구축할 수 있습니다. 방대한 데이터를 중앙 집중식으로 저장하여 데이터 액세스를 민주화하고, 이를 예측 모델과 비즈니스 의사결정에 효과적으로 활용할 수 있습니다.

데이터 레이크 아키텍처

기본 구조

데이터 레이크 아키텍처는 여러 계층으로 구성되어 있으며, 각 계층에서 데이터를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있습니다. 일반적으로 아래와 같은 구조가 사용됩니다.

• 원시 데이터 저장 계층: 다양한 소스에서 수집한 데이터를 원시 형태로 저장합니다.
• 정제 및 변환 계층: 데이터를 분석 목적에 맞게 정제하고 변환합니다.
• 데이터 마트 계층: 최종 사용자가 직접 접근하는 계층으로, 비즈니스 목적에 맞게 데이터를 제공합니다.

현대 데이터 아키텍처에서는 하이브리드 형태가 많이 활용됩니다.
데이터 볼트 2.0과 킴볼의 스타 스키마를 결합하여 비즈니스 목적에 맞는 데이터 마트를 구축하는 것이 효과적입니다.
데이터의 세분성 결정은 조직의 미래 분석 역량을 좌우하는 중요한 전략적 선택입니다.
최종 사용자가 상호작용하는 데이터 마트 계층에서는 스타 스키마를 채택하는 것이 바람직합니다.

데이터 레이크 아키텍처를 설계할 때, 각 계층의 역할과 데이터 흐름을 명확하게 정의해야 합니다.

구축 시 고려사항

데이터 레이크를 구축할 때는 여러 가지 중요한 요소를 반드시 고려해야 합니다.

• 데이터 거버넌스 및 관리: 데이터 품질, 메타데이터, 접근 권한 관리 등 효과적인 거버넌스 체계를 마련해야 합니다.
• 데이터 보안: 민감한 고객 데이터를 보호하기 위해 강력한 접근 제어와 암호화가 필요합니다.
• 데이터 처리 및 분석 성능: 비정형 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 최적의 리소스와 도구를 선택해야 합니다.
• 데이터 활용 인력: 데이터 과학자, 엔지니어, 분석가 등 전문 인력을 확보하고 육성해야 합니다.
• 비용 관리: 데이터 저장과 처리에 드는 비용을 효율적으로 관리할 전략을 세워야 합니다.

이러한 요소들을 충분히 검토하고 준비해야만 데이터 레이크의 효과를 극대화할 수 있습니다. 성공적인 데이터 레이크 구축을 위해서는 체계적인 관리, 보안, 성능, 인력, 비용 등 모든 측면을 균형 있게 고려하는 것이 핵심입니다.

데이터 레이크는 데이터 저장의 패러다임을 완전히 바꾸었습니다.
아래 표처럼, 데이터 레이크는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 관리하며, 복잡한 데이터 아키텍처를 단순화합니다.

기능	설명
데이터 웨어하우스	구조화된 데이터를 관리하는 기능
데이터 레이크	반정형 및 비정형 데이터를 포함한 다양한 데이터 형식을 관리하는 기능
데이터 마트	특정 비즈니스 부문에 최적화된 데이터 저장소 기능
통합 데이터 클라우드	복잡한 데이터 아키텍처를 단순화하여 데이터 사일로 문제를 해결하는 기능

업계 전문가들은 생성 AI와 클라우드 확산으로 데이터 레이크의 중요성이 더욱 커질 것이라고 전망합니다. 만약 데이터 레이크 도입을 고민하고 있다면, 다양한 산업에서 방대한 데이터를 효과적으로 활용하는 것이 성공의 핵심임을 명심해야 합니다.