2024년, 의사 결정은 사실과 이용 가능한 데이터를 기반으로 이루어집니다. 그리고 그러한 결정의 정확도는 해당 사실을 시각화하기 위해 처리된 데이터의 양에 달려 있습니다. 따라서 경쟁사보다 더 광범위한 데이터를 처리하면서 유리한 결정을 내릴 수 있는 기업이 시장에서 승리할 가능성이 더 큽니다. 데이터 레이크는 속도와 정밀성이 요구되는 오늘날 가장 널리 퍼진 데이터 관리 및 분석 전략 중 하나입니다.
데이터 활용을 손쉽게 가능하게 하는 요소입니다. 그렇다면 데이터 레이크란 무엇일까요? 그들은 어떻게 작동합니까? 그들의 중요하고 관련성 있는 특징은 무엇입니까? 다음 글은 이 모든 질문에 답할 것입니다.
데이터 레이크 정의
데이터 레이크는 원본 형식의 대량의 원시 비정형 데이터가 축적되는 대규모 데이터 저장소입니다. 데이터 웨어하우스는 형식이 지정되고 변환된 데이터만 저장하는 반면, 데이터 레이크는 구조화, 반구조화, 비정형 등 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 데이터를 처리하고, 보다 효율적으로 작업하며, 다양한 소스에서 정보를 얻을 수 있습니다.
데이터 레이크의 특징
1. 원시 데이터 저장
반면 데이터 레이크는 데이터의 모든 특성을 포함하고 있기 때문에 원시 데이터를 원래 형태 그대로 저장합니다. 이를 통해 다양한 방식과 형태로 데이터를 조작할 수 있어 데이터 작업이 더 쉬워집니다.
2. 다양한 유형의 데이터 지원
데이터 레이크는 데이터베이스 테이블과 같은 구조화된 데이터, xml 파일과 반구조화된 이미지 및 오디오 비구조화된 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.< pgt;
3. 스키마를 쉽게 수정할 수 있음
결과적으로 데이터 레이크는 스키마 온 리드(schema-on-read) 아키텍처를 제공하는데, 이는 데이터 레이크 생성 시점에 데이터 스키마가 정의되지 않고 데이터가 분석될 때 정의된다는 것을 의미합니다.
4. 데이터 탐색 및 발견 촉진
사용자는 다른 데이터 분석 방법으로는 제공되지 않는 원시 데이터에서 더 깊이 있게 정보를 분석하고 검색하며 새로운 정보를 발견할 수 있습니다.
5. 고급 분석 및 AI 지원
데이터 레이크는 머신 러닝, 딥 러닝 및 고급 분석의 핵심이므로 AI 솔루션을 도입하려는 조직에 매우 중요합니다.
데이터 레이크의 필요성은 구체적으로 무엇에서 비롯되었는가?
데이터 레이크는 여러 이유로 산업 전반의 기업들에게 점점 더 중요해지고 있습니다:
1. 향상된 데이터 민첩성
데이터 레이크를 통해 조직은 매우 짧은 시간에 대량의 데이터를 수집하고 분석할 수 있으므로, 비즈니스 의사 결정을 기록적인 시간 내에 내릴 수 있습니다.
2. 향상된 분석 능력
모든 유형의 데이터가 데이터 레이크에 저장된다는 사실은 데이터의 포괄적인 분석을 지원할 수 있음을 의미하며, 이는 패턴을 발견하기 쉽게 만듭니다.
3. 확장성 향상
데이터 레이크는 수평적으로 확장될 수 있으므로, 데이터 양이 증가해도 비즈니스 인프라를 크게 변경할 필요가 없습니다.
4. 데이터 사일로 감소
데이터 통합은 데이터 레이크의 또 다른 장점입니다. 데이터가 중앙 저장소에 저장되어 데이터 사일로를 제거하기 때문입니다.
5. 향상된 데이터 거버넌스
데이터 레이크를 사용하면 데이터 관리, 품질, 보안 및 규정 준수를 중앙 집중화할 수 있으므로 데이터 거버넌스가 더 쉬워집니다.
데이터 레이크의 기능은 무엇입니까?
반면, 데이터 레이크는 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 분석할 수 있도록 원본 형식으로 저장합니다. 구체적으로 살펴보면:
1. 데이터 수집
데이터 소스에 따라 데이터베이스, IoT 기기, 소셜 미디어, 스트리밍 데이터 등에서 수집된 데이터가 데이터 레이크에 축적됩니다. 이 데이터는 구조화, 반구조화 또는 비구조화 형태일 수 있습니다.
2. 데이터 저장
수집된 데이터는 원본 형식 그대로 데이터 레이크에 저장됩니다. 이 접근 방식은 정보 손실을 방지하고 데이터를 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 합니다.
3. 데이터 처리 및 분석
데이터가 저장되면 다양한 도구와 기술을 적용하여 분석을 위해 검색하고 사용할 수 있습니다. 여기에는 일괄 처리, 실시간 처리, 머신 러닝 등이 포함됩니다.
4. 데이터 액세스 및 관리
레이크에 있는 데이터는 사용자가 다음과 같은 다양한 수단을 통해 접근할 수 있습니다. SQL 문, 데이터 분석 도구, 머신 러닝 라이브러리 등이 포함됩니다. 데이터 거버넌스 및 관리에 사용되는 도구에는 데이터의 품질과 보안을 보장하는 방법이 포함됩니다.
데이터 레이크 대 데이터 웨어하우스
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 데이터를 저장하고 관리하도록 설계되었지만, 다음과 같은 뚜렷한 차이점이 있습니다:
1. 데이터 구조
데이터 레이크: 데이터를 가장 단순한 형태로 유지하며 사전 처리 과정이 없다는 특징이 있습니다.
데이터 웨어하우스: 특정 비즈니스 요구에 가장 유용한 형식으로 처리된 데이터를 저장소나 데이터베이스에 체계적으로 구성합니다.
2. 스키마
데이터 레이크: 스키마 온 리드(schema-on-read) 방식으로 작동하며, 이는 데이터 스키마가 분석 시점에 생성됨을 의미합니다.
데이터 웨어하우스: 스키마 온 라이트(schema on write) 방식을 사용하며, 이는 데이터 스키마가 데이터가 기록되는 시점에 개발됨을 의미합니다.
3. 데이터 유형
데이터 레이크: 고정 형식 데이터와 부분적으로 구조화되었거나 완전히 비구조화된 데이터 모두를 지원합니다.
데이터 웨어하우스: 주로 형식이 지정된 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
4. 확장성
데이터 레이크: 확장이 용이하여 수평적 확장이 쉽습니다.
데이터 웨어하우스: 두 번째 유형은 확장이 더 복잡하고 비용이 많이 듭니다.
5. 사용 사례
데이터 레이크: 데이터 분석, 예측 모델링, 운영 데이터 분석에 적합합니다.
데이터 웨어하우스: 비즈니스 인텔리전스, 리포팅 및 운영 분석에 최적입니다.
데이터 레이크의 주요 구성 요소
1. 저장 계층
저장 계층은 원시 데이터를 본래 형태 그대로 저장하는 데 사용되며 아키텍처의 최하위 계층입니다. 예를 들어 Amazon S3나 Azure Data Lake Storage와 같은 클라우드 스토리지가 이에 해당합니다.
2. 데이터 수집 계층
이 계층은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이 데이터를 데이터 레이크에 최적화되고 정확하게 로드하는 역할을 담당합니다.
3. 데이터 처리 계층
데이터 처리 계층은 수집된 데이터를 처리하고 준비하는 데 필수적입니다. 이는 배치 처리, 실시간 처리, 머신러닝 처리를 포함할 수 있습니다.
4. 데이터 관리 계층
이 계층은 데이터 거버넌스, 품질, 보안 및 메타데이터를 위한 도구와 기술의 집합입니다. 데이터 카탈로그의 예로는 Apache Atlas와 AWS Glue가 있습니다.
5. 데이터 액세스 계층
데이터 액세스 계층은 사용자가 데이터를 활용할 수 있도록 인터페이스와 도구를 제공하는 역할도 담당하며, 여기에는 SQL 쿼리 엔진, 데이터 탐색 플랫폼, 머신러닝 프레임워크 등이 포함됩니다.
데이터 레이크 아키텍처
데이터 레이크 아키텍처의 구조는 데이터를 저장, 처리, 분석하는 데 도움이 되는 여러 계층으로 나눌 수 있습니다. 이러한 계층은 다음과 같습니다:
1. 원시 데이터 영역
원시 데이터 영역은 가장 단순한 형태로, 또는 변경되지 않은 상태의 정보를 포함합니다. 이 영역은 수집된 모든 데이터가 수신되고 처리되는 첫 번째 지점입니다.
2. 정제된 데이터 영역
정제된 데이터 영역에서는 데이터를 사용 가능하고 요구되는 표준에 부합하도록 처리합니다. 이 영역은 이전 영역에서 수신된 데이터를 더욱 세분화하고 정교화하는 데 사용됩니다.
3. 큐레이션된 데이터 영역
큐레이션된 데이터 영역은 사전 처리되어 분석에 적합한 형식으로 변환된 데이터를 저장하는 공간입니다. 이 영역은 비즈니스 인텔리전스 및 유사한 목적에 쉽게 활용할 수 있는 형식의 데이터를 제공합니다.
4. 분석 영역
이 영역은 복잡한 분석 처리, 머신 러닝 및 기타 관련 활동이 수행되는 조직의 영역입니다. 이 영역은 원시 데이터, 정제된 데이터 및 선별된 데이터를 활용하여 인사이트를 제공합니다.
데이터 레이크의 장점
1. 향상된 데이터 민첩성
빅데이터의 실시간 소비 및 분석을 지원하여 신속한 의사결정이 가능해집니다.
2. 향상된 분석 능력
데이터 레이크는 다양한 유형의 데이터를 한 곳에 저장하므로 광범위하고 창의적인 분석이 가능합니다.
3. 확장성 향상
데이터 레이크는 수평적으로 확장 가능합니다: 이는 이 방식을 채택한 조직에서 새로운 데이터 양을 추가하는 것이 문제가 되지 않음을 의미합니다.
4. 데이터 사일로 감소
데이터 레이크는 다양한 출처의 데이터를 한 곳에 보관하므로 데이터 분할이 발생하지 않고 데이터를 쉽게 통합할 수 있습니다.
5. 향상된 데이터 거버넌스
데이터 레이크는 중앙 위치에 저장된 모든 데이터를 품질, 보안, 규정 준수 측면에서 쉽게 통제할 수 있도록 하여 데이터 거버넌스를 지원합니다.
데이터 레이크의 과제
1. 데이터 품질
다양한 출처와 형식의 데이터가 데이터 레이크로 수집되기 때문에 데이터 품질을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다.
2. 데이터 거버넌스
효과적인 데이터 거버넌스 작업은 특히 방대한 양의 다양한 데이터를 다룰 때 복잡할 수 있습니다.
3. 보안
데이터 보안은 무단 접근 및 데이터 유출을 방지하기 위해 데이터 레이크에서 매우 중요한 기능입니다.
4. 성능
데이터 레이크가 더 많은 데이터를 처리하도록 발전함에 따라 데이터 레이크의 성능 관리 및 최적화는 어려울 수 있습니다.
데이터 레이크의 예
1. 스트리밍 미디어
구독 기반 스트리밍 기업은 추천 시스템을 개선하기 위해 고객에 대한 데이터를 수집하고 분석합니다.
2. 금융
투자 회사는 데이터 레이크에 수집 및 저장된 실시간 시장 데이터를 통해 포트폴리오 리스크를 관리합니다.
3. 의료
의료 기관의 데이터 레이크는 환자 데이터 처리 방식을 개선하는 데 활용되며, 이를 통해 과거 데이터를 분석하여 환자 경로를 최적화합니다.
4. 소매업
소매업에서는 모바일, 소셜, 채팅, 대면 등 다양한 접점에서 정보를 수집하고 통합하기 위해 데이터 레이크를 활용합니다.
5. IoT
하드웨어에 내장된 센서는 방대한 반구조화 데이터부터 비정형 데이터까지 생성합니다. 이러한 측면에 대한 데이터는 향후 분석에 사용하기 위해 데이터 레이크에 수집 및 저장됩니다.
6. 디지털 공급망
제조업체는 또한 데이터 레이크를 사용하여 EDI 시스템, XML, JSON과 같은 다양한 종류의 창고 데이터를 결합합니다.
7. 영업
데이터 과학자와 영업 엔지니어는 데이터 기반 모델을 활용하여 고객 행동을 예측하고 이탈률을 최소화합니다.
데이터 레이크 활용 사례 이해
1. 고급 분석
데이터 레이크는 다양한 형태의 데이터를 수집하여 쉽게 처리하고 분석할 수 있기 때문에 고급 분석을 가능하게 합니다.
2. 머신 러닝
머신 러닝 데이터 레이크는 적절한 처리 후 머신 러닝 모델에 공급되는 원시 데이터의 거대한 저장소이므로 머신 러닝에 큰 도움이 될 수 있습니다.
3. 실시간 분석
데이터 레이크는 IoT 기기 및 기타 장치에서 발생하는 스트리밍 데이터를 수용할 수 있으므로 실시간 분석을 용이하게 합니다.
4. 빅데이터 처리
데이터 레이크는 다중 데이터 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 관리하는 기술이므로 빅데이터 처리에 도움이 됩니다.
SentinelOne은 데이터 레이크와 어떻게 통합되나요?
SentinelOne 싱귤러리티 플랫폼은 싱귤러리티 데이터 레이크를 기반으로 구축되어 데이터 보안 및 분석을 강화합니다. 조직은 데이터를 저장하고 방대한 양의 보안 데이터를 분석할 수 있어 위협 식별 및 중화 효율성이 향상됩니다. 이 통합은 조직의 보안 관점에서 향상된 가시성과 우수한 분석 기능을 제공하므로 조직에 유익합니다.
Singularity Data Lake는 사전 구축된 커넥터를 사용하여 모든 1차 또는 3차 공급자 소스의 데이터를 수집할 수 있습니다. OCSF 표준을 사용하여 자동으로 정규화하고, AI 기반 분석 및 자동화된 워크플로를 통해 위협 조사를 가속화합니다. 풀스택 로그 분석는 중요한 데이터를 항상 준비 상태로 유지하고, 전사적 데이터에 걸쳐 신속한 검색을 수행하며, 데이터 중복을 제거합니다.
SentinelOne은 자동화되고 사용자 정의 가능한 워크로드를 통해 문제를 선제적으로 차단하고 경보를 신속하게 해결합니다. 과거 데이터로부터 학습하여 미래의 위협에 대비합니다. 내장된 경보 상관관계, 사용자 정의 탐지 규칙 및 SIEM 보강 기능을 통해 자동화된 대응을 제공합니다. 또한 플랫폼은 평균 대응 시간(MTTR)을 단축하고, 전체 이벤트 및 로그 컨텍스트를 통해 위협을 완전히 제거합니다.
결론
데이터 레이크는 현대적인 분석 도구의 추가 개발 및 통합 가능성을 포함한 모든 필수 기능을 제공하므로 현대 데이터 관리에 가장 효과적인 솔루션 중 하나입니다. 본 연구는 데이터 레이크의 강점과 약점을 파악하여 조직이 이 기술 사용과 관련하여 올바른 결정을 내리는 데 도움을 주는 것을 목표로 했습니다.
FAQs
데이터 레이크에서는 원시 데이터가 원래 형태 그대로 저장되어 다양한 유형의 데이터를 동시에 보관할 수 있습니다. 반면, 데이터 웨어하우스는 SQL 쿼리 및 비즈니스 인텔리전스 도구에 최적화된 처리되고 형식이 지정된 데이터를 보관합니다.
예를 들어, 월마트는 여러 부서의 방대한 양의 데이터를 관리하기 위해 데이터 레이크를 활용합니다. 데이터 레이크 옵션의 예로는 Amazon S3, Azure Data Lake Storage, 온프레미스 Hadoop 및 NoSQL 데이터베이스가 있습니다.
- 다양성: 데이터 레이크는 체계적으로 정리된 데이터와 비정형 데이터 모두를 대량으로 저장할 수 있습니다.
- 적응성: 데이터 레이크는 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있어 적응력이 뛰어납니다.
- 정교한 분석: 머신 러닝 및 실시간 처리와 같은 복잡한 계산을 지원합니다.
- 경제적 절감 효과: 모든 데이터를 한 곳에 통합함으로써 데이터 레이크는 대규모 데이터셋 처리를 더 비용 효율적으로 만듭니다.
Amazon S3는 원시 데이터를 원본 형식 그대로 저장할 수 있으며, 다양한 유형의 데이터를 포함하고 사용자가 데이터를 분석할 수 있도록 지원하므로 데이터 레이크로 간주될 수 있습니다.
데이터 레이크는 원시 데이터를 원래 형태 그대로 저장하는 저장소로, 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 반면 데이터베이스는 구조화된 형식의 데이터를 저장하며 제한적이지만 즉각적인 사용에 최적화되어 있습니다.
전자는 원시적이고 비정형화된 데이터를 포함하는 반면, 후자는 데이터 레이크하우스라는 비교적 새로운 개념으로, 데이터 레이크의 아이디어를 채택하되 데이터 웨어하우스의 구조를 결합하여 저장 계층을 추가함으로써 데이터 레이크의 문제점을 해결합니다.