2025년을 위한 7가지 데이터 레이크 솔루션"

2025년 데이터 관리를 정의할 7가지 데이터 레이크 솔루션을 살펴보세요. 효과적인 데이터 레이크 구현을 위한 이점, 보안 필수 요소, 클라우드 기반 접근 방식 및 실용적인 팁을 확인하세요.

오늘날 데이터는 비즈니스 환경에서 게임 체인저가 되어 고급 분석부터 실시간 의사 결정에 이르기까지 모든 것을 변화시키고 있습니다. 방대하고 이질적인 데이터 소스를 처리하기 위한 노력 속에서 데이터 레이크 솔루션은 현대 정보 아키텍처의 핵심이 되었습니다. 실제로 2024년 첫 4개월 동안만 350억 건의 기록이 데이터 유출에 노출되었으며, 이는 사이버 보안 데이터 레이크와 같은 보다 강력한 데이터 보안 조치의 도입 필요성을 입증합니다. 데이터 레이크는 다양한 형식의 데이터 수집 및 처리를 허용한다는 점에서 전통적인 데이터 웨어하우스의 경직된 구조와 크게 다릅니다.

이러한 유연성은 혁신적인 기회를 열어주지만, 동시에 데이터 레이크의 거버넌스, 성능, 보안 분야에서 도전 과제도 가져옵니다. 그러나 많은 기업들은 클라우드 기반 데이터 레이크로의 마이그레이션 복잡성 관리, 비용 효율성 유지, 규정 준수를 위한 강력한 통제 유지에 어려움을 겪고 있습니다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 접근 방식 간의 격차를 해소하는 전략들도 존재해 왔습니다. 데이터 환경이 지속적으로 진화함에 따라 기업들은 성능, 확장성, 보안 요구사항에 부합하는 적합한 데이터 레이크 플랫폼을 결정하는 것이 중요합니다.

본 글에서는 데이터 레이크의 개념, 주요 이점, 그리고 현대 조직들이 데이터 레이크 솔루션. 본 글에서는 2025년 데이터 레이크 환경을 주도할 상위 7대 기술, 각 기술의 두드러진 특징, 그리고 현대적 데이터 과제를 해결하는 방식을 집중 조명합니다. 각 솔루션이 기존 데이터 웨어하우스 및 스트리밍 아키텍처와의 통합을 포함하여 수집, 변환, 거버넌스 및 고급 분석을 어떻게 처리하는지 살펴보겠습니다. 마지막으로 올바른 플랫폼을 선택하기 위한 핵심 선택 기준과 모범 사례를 살펴보겠습니다.

데이터 레이크란 무엇인가?

데이터 레이크 는 중앙 집중식 위치에 위치한 중앙 집중식 저장소로, 다양한 출처(운영 데이터베이스, IoT 센서, 클릭 스트림, 비정형 문서 등)에서 수집된 대량의 원시 데이터를 원본 형식 그대로 저장하는 데 사용됩니다데이터 레이크는 사전 정의된 스키마가 필요하지 않으며, 이는 기존 관계형 데이터베이스나 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 솔루션과 차별화되는 점입니다. 오히려 데이터는 원본 그대로 유지되며, 구조는 필요에 따라 적용됩니다("읽기 시 스키마 적용" 방식). 이는 데이터 과학자, 분석가, 개발자가 엄격한 제약에 얽매이지 않고 인사이트를 추출할 수 있는 유연성을 제공합니다.

연구에 따르면 데이터는 매년 28% 성장할 것으로 예상되며, 이러한 성장을 처리하기 위해 새로운 기술의 사용이 촉진되고 있습니다. 이러한 환경에서 데이터 레이크는 대량의 데이터를 저장하기 위한 벤더 중립적인 환경으로서 필수적인 솔루션이 되었습니다. 데이터 레이크는 다양한 채널에 걸쳐 데이터를 통합하는 방법을 제공하지만, '모든 것을 저장한다'는 접근 방식은 데이터 스왑(swamp)이나 관리가 부실한 자산을 생성할 수 있습니다. 데이터 분류, 계보 추적, 보안에 대한 견고한 프레임워크가 없다면 레이크는 빠르게 혼란스러워져 규정 준수 및 고급 분석을 어렵게 만듭니다.

이 때문에 현대적인 데이터 레이크 솔루션은 데이터의 실행 가능성과 신뢰성을 유지하기 위해 거버넌스, 검색 가능성, 자동화에 중점을 둡니다.

데이터 레이크 솔루션의 필요성

데이터 레이크 솔루션은 유연하고 대량의 분석을 제공해야 하는 필요성과 관련된 다양한 이유로 조직에서 채택됩니다. 현대 기업이 데이터 레이크 아키텍처를 구축하거나 현대화하도록 이끄는 주요 동인은 다음과 같습니다:

1. 증가하는 데이터 양과 다양성: 기업들은 이제 소셜 미디어, 모바일 앱, IoT 센서, 파트너 API에서 유입되는 전례 없는 양의 구조화 및 비구조화 데이터를 생성하고 있습니다. 이러한 데이터 부하는 기존 데이터베이스 시스템이 처리하기에 충분히 확장 가능하거나 유연하지 않습니다. 대용량 클라우드 기반 데이터 레이크는 향후 분석을 위해 데이터를 저장하는 비용 효율적인 방법입니다.
2. 온디맨드 분석 및 머신 러닝: 데이터 분석가와 과학자들은 ETL 프로세스를 기다리지 않고 원시 데이터를 신속하게 활용하고자 합니다. 유연한 레이크 환경은 팀이 필요할 때마다 데이터를 쿼리하고 변환할 수 있도록 하여 예측 모델링과 같은 실험 및 고급 분석을 촉진합니다. 데이터 레이크는 고급 ML 프레임워크와 결합되어 실시간 인사이트와 향상된 의사 결정을 가능하게 합니다.
3. 데이터 레이크 보안 및 거버넌스: 데이터 레이크는 방대하고 다양한 데이터를 저장하므로, 신원 접근 관리(IAM), 암호화, 감사와 같은 데이터 레이크 보안과 같은 조치에 대한 시급한 필요성이 있습니다. 새로운 솔루션에는 GDPR 및 CCPA 규정 준수를 위한 세분화된 제어 기능이 포함되며, 이는 초기 데이터 레이크 이니셔티브에서 부족했던 부분입니다.
4. 운영 효율성: 데이터를 단일 저장소로 통합하면 사일로 현상이 사라지고, 더 많은 사업부가 데이터 기반 인사이트를 요구할 수 있습니다. 여러 전문 시스템에 걸친 중복 작업을 팀이 줄여 오버헤드를 최소화할 수 있습니다. 또한 데이터 정제, 정규화, 외부 소스로의 데이터 보강과 같은 고급 변환 작업을 단일 제어 지점에서 수행할 수 있습니다.

2025년 7대 데이터 레이크 솔루션

현대적인 데이터 레이크 플랫폼은 방대한 양의 데이터를 수집, 저장, 변환, 보호하고 자동화, 거버넌스, 실시간 분석 등의 기능을 제공하도록 구축됩니다.

본 섹션에서는 기업의 다양한 요구를 충족시키기 위해 각기 다른 강점을 지닌 7가지 주요 데이터 레이크 솔루션을 살펴보겠습니다.

SentinelOne

SentinelOne Singularity Data Lake 는 원시 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하는 통합 AI 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 다양한 데이터 소스에서 데이터를 중앙 집중식으로 수집하여 실시간 조사, 위협 탐지 및 자동화된 대응을 가능하게 합니다. SentinelOne Data Lake는 데이터 사일로를 제거하고 분석을 간소화하여 기업이 데이터에 대한 완전한 가시성과 제어력을 유지하면서 보안 성능을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

플랫폼 개요

1. AI 기반 분석: 싱귤러리티™ 데이터 레이크는 고급 AI 알고리즘을 활용하여 패턴을 발견하고, 이상 징후를 탐지하며, 실제 위협으로 발전하기 전에 미래 위협을 예측합니다. 이를 통해 조직은 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 새롭게 발생하는 위험에 선제적으로 대응할 수 있습니다. 이 플랫폼은 이벤트를 상호 연관시키고, 실행 가능한 인사이트를 제공하고 복잡한 조사를 간소화합니다. 자동화된 분석을 통해 팀은 수동 분석에 소요되는 시간을 줄이고 전략적 계획에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
2. 통합 데이터 수집: 자체 및 타사 소스와 손쉽게 연동되어-party 소스와 손쉽게 연동되어 중요한 데이터가 누락되지 않도록 합니다. 사전 구축된 커넥터를 통해 데이터 온보딩이 간소화되고 가치 창출 시간이 단축됩니다. 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 시스템을 포함한 여러 환경의 데이터를 단일 접근 가능한 위치로 통합합니다. 이는 데이터 사일로를 해소하고 조직이 운영 환경의 전체적인 그림을 파악할 수 있는 능력을 제공합니다.
3. OCSF 준수: 수집된 데이터는 오픈 사이버 보안 스키마 프레임워크(OCSF)를 활용해 Singularity™ 데이터 레이크 내에서 정규화 및 구조화됩니다. 이를 표준화함으로써 호환성을 보장하고 다른 사이버 보안 도구 및 시스템과의 통합을 용이하게 합니다. 데이터 처리 및 분석 방식의 일관성은 보안 팀이 작업하는 환경의 복잡성을 줄여줍니다. 플랫폼은 OCSF와의 정렬을 통해 보안 생태계 전반에 걸쳐 더 빠른 의사 결정과 향상된 상호 운용성을 가능하게 합니다.

주요 기능:

1. 포괄적 수집: 모든 출처의 데이터를 통합하여 중요한 정보를 절대 놓치지 않습니다.
2. AI 지원 분석: 머신 러닝을 통해 위협, 행동 및 성능에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.
3. 실시간 대응: 상황 기반 통찰력을 통해 위협을 신속하게 제거합니다.
4. 전사적 가시성: 데이터 사일로를 해소하여 클라우드, 엔드포인트 및 기타 영역을 통합적으로 모니터링합니다.
5. 성능 최적화: 분석을 모니터링하고 기업 요구에 따라 손쉽게 확장합니다.

SentinelOne이 해결하는 핵심 문제

1. 데이터 중복: 중복 데이터 사본을 제거하여 효율적인 저장 및 검색을 보장합니다.
2. 분산된 보안 뷰: 데이터 세트를 중앙 집중화하여 기업 위협 환경에 대한 통합된 뷰를 제공합니다.
3. 조사 시간 연장: 자동화된 워크플로우와 AI 기반 분석으로 평균 대응 시간(MTTR)을 단축합니다.
4. 제한된 로그 보존: 미션 크리티컬 데이터의 장기적 보안 저장을 제공합니다.
5. 수동 프로세스: 사용자 정의 가능한 자동화 규칙 및 경고 상관관계 분석으로 운영 오버헤드를 줄입니다.

사용자 후기

“저는 SentinelOne Singularity를 몇 달간 사용해 왔는데, 특히 실시간으로 위협을 자동으로 탐지하고 대응하는 AI 기반 보안 기능이 매우 인상적이었습니다. 플랫폼은 관리하기 쉬우면서도 위협과 악성코드를 효율적으로 처리합니다.” – IT 보안 & 리스크 관리 어소시에이트

SentinelOne Singularity™ Data Lake에 대한 사용자 평가 및 리뷰는 Gartner Peer Insights 및 PeerSpot에서 SentinelOne Singularity™ Data Lake에 대한 사용자 평가 및 리뷰를 확인하세요.

인포매티카 인텔리전트 데이터 관리 클라우드(IDMC)

인포매티카 IDMC는 수집, 변환, 거버넌스, 분석을 아우르는 플랫폼입니다. 이 아키텍처를 통해 조직은 파이프라인을 구축하고, 데이터 품질을 적용하며, 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 계보를 추적할 수 있습니다. IDMC에는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 환경 간의 시너지 효과를 창출하는 데 도움이 되는 내장형 커넥터가 포함되어 있습니다.&

주요 기능:

1. AI 기반 데이터 카탈로그: 새로운 데이터 세트가 자동으로 발견되며 메타데이터와 계보 기록이 할당됩니다.
2. 데이터 품질 서비스: 포맷팅, 중복 제거 및 검증 일관성을 보장합니다.
3. 고속 수집: 대량 또는 스트리밍 데이터를 로드할 수 있는 온프레미스 시스템, SaaS 애플리케이션 또는 IoT 소스.
4. 보안 거버넌스: 역할 기반 접근 제어, 암호화 및 규정 준수 모듈을 제공합니다.

사용자들이 Peerspot에서 확인해 보세요.

팔란티어 파운드리

팔란티어 파운드리(Palantir Foundry)는 정부 및 기업 고객을 대상으로 분석을 배포할 수 있습니다. 파운드리는 데이터를 온톨로지 내 객체로 처리하여 부서 간 협업 분석을 지원합니다. 데이터 실무자에게 관계성을 이해하는 데 도움이 되는 의미론적 계층을 제공합니다.

또한 접근 제어 기능을 통해 데이터 레이크 보안을 강화하여 승인된 인원만 민감한 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.&

주요 기능:

1. 온톨로지 기반 데이터 모델: 실제 세계의 엔티티와 관계를 원시 데이터에 매핑합니다.
2. 협업 도구: 데이터 세트는 완전한 버전 관리 하에 여러 팀이 동시에 조작할 수 있습니다.
3. 고성능 파이프라인: 대규모 다중 형식 데이터를 처리하기 위해 수평 확장됩니다.
4. 세부적인 거버넌스: 규정 준수를 위한 데이터 분류는 ID 관리와 연동됩니다.

Palantir Foundry에 대한 신뢰할 수 있는 평가와 인사이트를 Peerspot에서 Palantir Foundry에 대한 신뢰할 수 있는 평가와 인사이트를 확인하세요.

SAP HANA

SAP HANA는 운영 및 분석 워크로드 간 인메모리 처리와 실시간 분석을 제공합니다. 데이터 레이크의 경우, HANA는 컬럼형 저장소를 활용해 비정형 데이터와 기존 SAP ERP 트랜잭션을 처리합니다. 실시간 데이터에 대한 분석을 수행하며, 변환되지 않은 원시 레코드를 저장할 수 있습니다.

생태계를 통해 기업 자원 계획(ERP), 공급망 관리(SCM) 및 기타 미션 크리티컬 시스템을 지원합니다.

주요 기능:

1. 인메모리 컬럼형 엔진: 대용량 데이터에 대한 1초 미만 쿼리 지원.
2. 네이티브 ML 및 예측 함수: 실시간 데이터 과학을 위한 고급 알고리즘을 포함합니다.
3. 하이브리드 OLTP/OLAP: 단일 환경에서 트랜잭션 워크로드와 분석을 스트리밍합니다.
4. SAP 애플리케이션 통합: Concur, SuccessFactors 등 다양한 애플리케이션과의 통합이 S/4HANA에 기본적으로 내장됩니다.

Peerspot를 통해 SAP HANA에 대한 귀중한 사용자 관점을 확인하세요.

Azure Data Factory

Azure Data Factory는 Microsoft의 완전 관리형 데이터 통합 서비스로, 다양한 소스의 데이터를 클라우드 기반 데이터 레이크로 이동하는 작업을 조정합니다. 데이터 흐름 매핑은 코드 없는 환경을 제공하지만, 노트북이나 스크립트를 통해 사용자 정의 변환을 수행할 수 있습니다. 데이터 팩토리는 Azure Data Lake Storage 또는 Synapse Analytics와 연동하여 실시간 또는 예약된 데이터를 분석 파이프라인에 공급할 수 있습니다.

주요 기능:

1. 사용자 정의 파이프라인: ETL/ELT 흐름을 설계하기 위한 드래그 앤 드롭 인터페이스.
2. 풍부한 커넥터 생태계: SQL 데이터베이스, SaaS 애플리케이션, 빅데이터 소스 등을 지원합니다.
3. 확장 가능한 Spark 환경: 동적 컴퓨팅 확장 기능을 통해 작업을 지원합니다.
4. 이벤트 기반 트리거: 파일 도착 또는 특정 비즈니스 이벤트 발생 시 데이터를 수집합니다.

Azure Data Factory가 Peerspot에서 사용자들에 의해 어떻게 평가되고 리뷰되는지 알아보세요.

Matillion ETL

Matillion ETL은 대규모 데이터 변환을 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. Matillion은 직관적인 UI에 집중함으로써 클라우드 웨어하우스 또는 데이터 레이크를 위한 ETL 파이프라인 구축을 덜 복잡하게 만듭니다. 사용자는 초기 수집부터 고급 변환까지 워크플로를 시각적으로 정의할 수 있습니다. 이는 전담 데이터 엔지니어링 팀이 없지만 여전히 강력하고 대량의 데이터 처리가 필요한 중견 기업의 프로젝트 일정을 단축시킵니다.

주요 기능:

1. 그래픽 기반 변환 작업: 수집부터 병합까지 복잡한 데이터 워크플로우 구축을 단순화합니다.
2. 주요 클라우드 배포: AWS, Azure, GCP 데이터 서비스와의 네이티브 통합.
3. 다양한 커넥터: CRM, ERP 및 마케팅 도구를 포함하여 향상된 연결성을 제공합니다.
4. 경량화된 리소스 사용: Matillion은 사용량 급증에 맞춰 확장되는 클라우드 네이티브 도구입니다.

Peerspot<에서 Matillion ETL의 실제 사용자 경험을 확인하세요./a>에서 직접 확인해 보세요.

StreamSets

StreamSets는 스키마 진화 및 실시간 스트리밍 기능을 갖춘 지속적인 데이터 수집 및 변환을 위한 DataOps 기반 플랫폼을 제공합니다. 파이프라인은 다양한 소스의 데이터에 적응하여 새로운 필드나 형식이 등장해도 수집 프로세스가 중단되지 않도록 합니다. 또한 StreamSets는 배치 및 스트리밍 작업을 통합하고 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 동시에 공급할 수 있습니다.

주요 기능:

1. 스키마 드리프트 처리: 예상치 못한 필드나 데이터 구조를 즉각적으로 관리합니다.
2. 실시간 모니터링: 파이프라인 성능 및 오류율 대시보드.
3. 다중 환경 배포: 하이브리드 및 멀티클라우드 지원, 온프레미스 시스템과 SaaS 애플리케이션에 걸쳐 적용됩니다.
4. 데이터 무결성 검사: 체크섬, 버전 관리 및 이상 징후 알림을 통해 데이터 일관성을 보장합니다.

Peerspot에서 StreamSets에 대한 실제 사용 후기를 확인해 보세요.

이상적인 데이터 레이크 솔루션 선택 방법?

적합한 데이터 레이크 플랫폼를 선택할 때는 성능, 보안, 통합성, 비용을 신중하게 균형 있게 고려해야 합니다. 다음 섹션에서는 현재 생태계 검토부터 거버넌스 고려까지 데이터 레이크 솔루션의 장점을 활용하면서도 데이터 확산에 빠지지 않는 아키텍처를 설계하기 위해 고려해야 할 7가지 사항을 다룹니다.

1. 기존 생태계 호환성 평가: 데이터 레이크 솔루션이 기존 클라우드 공급자, 온프레미스 데이터베이스, BI 도구, 데이터 웨어하우스와 어떻게 연동되는지 확인하십시오. 호환성 문제가 발생하면 비용이 많이 드는 재설계가 필요하거나 분석 워크플로우가 저해될 수 있습니다. 이상적으로는 선택한 플랫폼이 플러그 앤 플레이 커넥터와 개방형 API를 제공해야 합니다. 철저한 개념 증명(PoC)을 통해 원활한 데이터 흐름과 최소한의 중단이 확인됩니다.
2. 데이터 레이크 보안 우선순위 지정: 데이터 레이크는 일반적으로 민감한 개인 식별 정보(PII), 재무 기록 또는 지적 재산(IP)을 저장하므로 데이터 레이크 보안 조치는 필수입니다. 대신, 저장 및 전송 중인 데이터를 암호화하고, 신원 기반 액세스를 사용하며, 감사를 위해 사용자 활동을 기록하는 솔루션을 찾으십시오. 일부 공급업체는 의심스러운 읽기 또는 쓰기를 표시하는 고급 이상 탐지 기능을 추가했습니다. 규정 준수가 핵심 과제인 경우(예: GDPR 또는 HIPAA), 플랫폼이 해당 규정 요건에 대해 인증되었는지 확인하십시오.
3. 확장성 및 성능 평가: 성능이 낮은 도구는 대용량 및 높은 동시성 처리 시 성능이 저하될 수 있습니다. 대규모 쿼리를 신속하게 처리할 수 있도록 분산 컴퓨팅 클러스터, 캐싱 계층 또는 인메모리 엔진을 지원하는지 확인하십시오. 작업 부하가 급증하는 경우(예: 일일 수집량 급증) 자동 확장 기능을 평가하십시오. 데이터 규모에 대한 검증된 성능 벤치마크를 통해 SLA를 안정적으로 유지할 수 있습니다.
4. 데이터 온보딩 및 변환 자동화 구현: 수동 프로세스는 민첩성을 저해합니다. 자동화된 메타데이터 탐색, 스키마 추론 또는 변환 파이프라인을 제공하는 플랫폼을 통해 데이터 팀은 반복 작업 대신 부가가치 작업에 집중할 수 있습니다. 형식 변동을 처리하는 ETL/ELT 프레임워크는 신규 소스 추가 시 마찰을 줄여줍니다. 기술적 지식이 부족한 이해관계자들은 GUI 기반 설계나 템플릿화된 파이프라인을 특히 유용하게 활용합니다.
5. 메타데이터 관리 및 데이터 계보 확인: 효과적인 거버넌스를 위해서는 데이터의 기원부터 각 레코드에 이르는 포괄적인 계보 추적이 필수적입니다. 새로운 데이터 세트를 자동으로 카탈로그화하는 도구를 통해 데이터 스왑 현상을 방지할 수 있습니다. 또한 정보의 검색성을 높여 분석가가 필요한 정보를 필요한 곳에서 더 빠르게 찾을 수 있게 합니다. 규정 준수를 위해 데이터 수집, 처리 및 사용 방식을 보여주는 계보 추적이 일반적으로 필요합니다.
6. 비용 구조 평가: 데이터 레이크 솔루션은 저장소, 컴퓨팅 사용량 또는 수집 이벤트를 기준으로 요금을 부과할 수 있습니다. 일부는 모든 것을 노드당 또는 인스턴스당 요금으로 묶어 제공합니다. 데이터 양이 급증할 경우 비용이 급증하는 상황을 피해야 합니다. 가변적인 워크로드의 경우, 일부 조직은 사용량 기반 요금제를 선호하는 반면, 예산 안정화를 위해 약정 사용 할인 방식을 선택하는 조직도 있습니다.
7. 하이브리드 및 멀티 클라우드 유연성 검토: 대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션은 여러 클라우드 및/또는 온프레미스 환경에서 실행됩니다. 지리적 분산, 장애 조치, 비용 최적화는 여러 공급자를 아우르는 하이브리드 솔루션으로 달성됩니다. 또한 해당 도구가 AWS, Azure, GCP 또는 데이터 센터 간에 데이터를 복제하거나 연동할 수 있는지 확인하세요. 이는 복원력을 보장하고 벤더 종속성을 완화하면서도 중앙 집중식 거버넌스를 제공합니다.

결론

결론적으로, 데이터 레이크가 원시 데이터 수집, 대용량 저장, 유연한 분석, 고급 변환을 단일 영역으로 통합하며 현대 데이터 관리의 중심을 차지하는 방식을 살펴보았습니다. 데이터 레이크 솔루션은 스트리밍 IoT 데이터를 데이터 레이크로 가져오거나 부서별 사일로화된 데이터를 통합하여 새로운 통찰력과 혁신의 기회를 열어줍니다. 그러나 아키텍처가 비즈니스 목표와 일치하고 데이터 레이크 보안, 메타데이터 거버넌스, 비용 최적화 같은 영역을 해결해야만 모든 것이 하나로 통합됩니다.

소개된 7개 플랫폼 각각이 보안 중심 접근부터 온톨로지 기반 모델링까지 고유한 기능 세트를 갖추고 있음을 확인했습니다. 정보에 기반한 선택을 위해 기업은 실제 사용 사례를 테스트하고, 기존 생태계와의 통합을 검토하며, 운영 지원이 견고한지 확인해야 합니다. 제대로 구축된 데이터 레이크는 전략적 자산이 되어 머신러닝 혁신, 데이터 기반 의사결정, 데이터 중심 환경에서의 장기적 경쟁 우위를 가능케 합니다.

SentinelOne Singularity Data Lake를 통해 기업은 완벽한 가시성과 통제력을 유지하면서 위협에 선제적으로 대응할 수 있습니다. 자세한 내용을 알아보거나 맞춤형 데모를 예약하려면 지금 문의하십시오.

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FAQs

데이터 레이크란 무엇이며, 데이터 웨어하우스와 어떻게 다른가요?"

데이터 레이크는 원시 데이터를 본래 형식으로 저장하는 저장소인 반면, 데이터 웨어하우스는 사전에 스키마를 정의하고 분석에 최적화되어 있습니다. 데이터 레이크는 '읽기 시 스키마(schema-on-read)' 모델로 운영되어 비정형 또는 반정형 데이터에 유연성을 제공합니다.

반면, 데이터 웨어하우스는 일반적으로 빠른 보고를 위해 구조화되고 정리된 데이터를 다룹니다. 데이터 레이크는 더 광범위하고 덜 처리된 정보를 포함하므로 탐색적 분석 및 머신 러닝 사용 사례에 가장 적합한 선택입니다.

클라우드 기반 데이터 레이크 솔루션의 장점은 무엇인가요?"

확장성이 뛰어나고 사용량 기반 요금제를 적용하는 클라우드 기반 데이터 레이크 솔루션은 대규모 초기 하드웨어 투자가 필요하지 않습니다. 또한 분산된 팀이 전 세계적으로 쉽게 접근할 수 있도록 지원하며 동일한 클라우드 생태계 내에서 고급 분석 도구를 활용할 수 있습니다. 자동 계층화 같은 내장 기능을 통해 자주 사용하지 않는 데이터를 저렴한 계층으로 이동시켜 저장 비용을 절감합니다. 또한 대부분의 클라우드 공급자는 데이터 레이크와 기본적으로 통합된 네이티브 AI 및 분석 서비스를 제공합니다.

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클라우드 기반 데이터 레이크는 비즈니스에 어떤 이점을 제공하나요?"

클라우드 기반 데이터 레이크를 배포하면 온프레미스 하드웨어 유지 관리와 같은 운영 부담을 제거할 수 있습니다. 신속한 확장성을 통해 기업은 계절적 트래픽 급증이나 야간 확장 같은 갑작스러운 데이터 급증에도 아키텍처 재구축 없이 대응할 수 있습니다. 데이터 과학자는 필요에 따라 분석 클러스터를 즉시 가동할 수 있으므로 클라우드 기반 레이크는 인사이트 도출 시간도 단축합니다.

게다가 클라우드 공급업체는 종종 네이티브 데이터 거버넌스, 보안 및 감사 기능을 제공하여 규정 준수를 더욱 간편하게 합니다.

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데이터 레이크에 필수적인 보안 조치는 무엇인가요?"

데이터 레이크 보안은 견고해야 하며, 저장 중 암호화, 전송 중 암호화, 엄격한 신원 및 접근 제어를 포함할 수 있습니다. 감사 로깅을 통해 데이터에 접근하거나 수정된 사용자의 추적 가능성을 보장하며, 이상 탐지 도구는 의심스러운 사용 패턴을 감지합니다. 역할 기반 권한 부여 또는 민감한 필드 제한을 위한 속성 기반 제어 등을 통해 개인정보 보호 규정을 준수합니다. 또한 공유 환경 내 횡방향 이동을 차단하기 위해 고급 위협 탐지 또는 제로 트러스트 정책을 포함하는 경우가 많습니다.

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2025년 최고의 데이터 레이크 플랫폼은 무엇인가요?"

SentinelOne Data Lake, Informatica IDMC, Palantir Foundry, SAP HANA, Azure Data Factory, Matillion ETL, StreamSets 등이 주요 데이터 레이크 플랫폼입니다. 각 플랫폼은 코드 없는 변환, 실시간 스트리밍, 고급 거버넌스 등 조직별 요구사항에 맞춰 설계되었습니다. 최적의 선택은 기존 기술 스택, 규정 준수 의무, 성능 요구사항 등에 따라 달라집니다.

개념 검증(PoC)을 수행하면 요구사항에 가장 적합한 플랫폼을 명확히 파악할 수 있습니다.

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기업은 데이터 레이크 분석을 어떻게 효과적으로 활용할 수 있나요?"

데이터 거버넌스는 초기 단계에서 데이터가 카탈로그화되고 문서화되며 중복되지 않도록 보장하므로 기업에게 매우 중요합니다. 대규모 쿼리와 예측 모델링은 Spark와 같은 분산 엔진이나 전문 머신러닝 프레임워크를 통해 팀이 처리할 수 있습니다. 데이터 작업은 고객 이탈이나 공급망 최적화와 같은 영향력이 큰 비즈니스 문제 식별에 집중됩니다.

마지막으로, 견고한 데이터 웨어하우스나 실시간 스트리밍 파이프라인과 결합된 데이터 레이크는 실질적인 결과를 제공하는 분석 생태계를 완성합니다.

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