데이터 레이크란? 아키텍처와 이점

모든 기업은 중요한 결정을 내립니다. 잘못된 정보를 바탕으로 결정하면 조직이 흔들릴 수 있습니다. 모든 핵심 결정의 바탕에는 양질의 데이터가 있습니다. 데이터가 부족하면 나중에 문제가 생길 수 있습니다. 데이터 레이크는 조직과 관련된 여러 출처에서 유입되는 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

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.

이 가이드에서는 데이터 레이크가 무엇인지 살펴봅니다. 데이터 레이크의 의미, 활용 분야, 아키텍처, 기능, 통합 방식을 자세히 알아봅니다. 데이터 레이크가 기업에 중요한 이유와 데이터 웨어하우스와의 차이점도 확인할 수 있습니다.

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

데이터 레이크의 정의

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.

데이터 레이크란 무엇일까요? 데이터 레이크는 비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석, 머신러닝에 사용되는 완전하고 신뢰할 수 있는 데이터 저장소입니다. 대량의 원시 비정형 데이터를 원래 형식 그대로 보관하는 중앙 저장소입니다. 데이터 저장에 계층이나 구조를 따르는 데이터 웨어하우스와는 다릅니다. 정해진 스키마가 없으며, 정제 과정의 모든 단계에 있는 데이터를 저장할 수 있습니다.

데이터 레이크는 데이터베이스 테이블과 같은 구조화된 데이터, xml 파일과 반구조화된 이미지 및 오디오 비구조화된 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다.< pgt;

데이터 레이크의 기능

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.

1.  원시 데이터 저장

사용자는 다른 데이터 분석 방법으로는 제공되지 않는 원시 데이터에서 더 깊이 있게 정보를 분석하고 검색하며 새로운 정보를 발견할 수 있습니다.

반면 데이터 레이크는 데이터의 모든 특성을 유지한 채 원래 형식으로 저장합니다. 따라서 데이터를 다양한 방식과 형태로 가공하기가 더 쉽습니다.

데이터 레이크는 머신 러닝, 딥 러닝 및 고급 분석의 핵심이므로 AI 솔루션을 도입하려는 조직에 매우 중요합니다.

2.  다양한 데이터 유형 지원

데이터 레이크는 여러 이유로 산업 전반의 기업들에게 점점 더 중요해지고 있습니다:

데이터 레이크에는 데이터베이스 테이블 같은 정형 데이터, XML 파일 같은 반정형 데이터, 이미지와 오디오 파일 같은 비정형 데이터를 저장할 수 있습니다.

데이터 레이크를 통해 조직은 매우 짧은 시간에 대량의 데이터를 수집하고 분석할 수 있으므로, 비즈니스 의사 결정을 기록적인 시간 내에 내릴 수 있습니다.

3.  손쉬운 스키마 변경

모든 유형의 데이터가 데이터 레이크에 저장된다는 사실은 데이터의 포괄적인 분석을 지원할 수 있음을 의미하며, 이는 패턴을 발견하기 쉽게 만듭니다.

데이터 레이크는 읽기 시 스키마를 적용하는 아키텍처를 사용합니다. 데이터 레이크를 만들 때가 아니라 데이터를 분석할 때 데이터 스키마를 정의한다는 뜻입니다.

데이터 레이크는 수평적으로 확장될 수 있으므로, 데이터 양이 증가해도 비즈니스 인프라를 크게 변경할 필요가 없습니다.

4.  데이터 탐색과 발견 촉진

데이터 통합은 데이터 레이크의 또 다른 장점입니다. 데이터가 중앙 저장소에 저장되어 데이터 사일로를 제거하기 때문입니다.

사용자는 정보를 더 깊이 분석하고 검색하여, 다른 데이터 분석 방법으로는 찾기 어려운 새로운 정보를 원시 데이터에서 발견할 수 있습니다.

데이터 레이크를 사용하면 데이터 관리, 품질, 보안 및 규정 준수를 중앙 집중화할 수 있으므로 데이터 거버넌스가 더 쉬워집니다.

5.  고급 분석 및 AI 지원

반면, 데이터 레이크는 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 분석할 수 있도록 원본 형식으로 저장합니다. 구체적으로 살펴보면:

데이터 레이크는 머신러닝, 딥러닝, 고급 분석의 핵심이므로 AI를 도입하려는 조직에 중요합니다.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.

데이터 레이크는 어떻게 작동하나요?

수집된 데이터는 원본 형식 그대로 데이터 레이크에 저장됩니다. 이 접근 방식은 정보 손실을 방지하고 데이터를 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 합니다.

데이터 레이크는 온프레미스와 클라우드에 있는 데이터를 함께 저장할 수 있습니다. 저장과 컴퓨팅에 데이터 레이크를 사용할 수 있습니다.  데이터 형식에 관계없이 특정 구조나 스키마 없이도 데이터를 데이터 레이크로 유입시킬 수 있습니다. 데이터 레이크를 강이나 하천처럼 생각해 보세요. 원할 때마다 정보가 흘러 들어와 유출 없이 안전하게 저장됩니다.

데이터가 저장되면 다양한 도구와 기술을 적용하여 분석을 위해 검색하고 사용할 수 있습니다. 여기에는 일괄 처리, 실시간 처리, 머신 러닝 등이 포함됩니다.

이 데이터는 비즈니스 환경, 직원, 조직과 상호작용하는 외부 주체로부터 수집됩니다. 데이터 레이크를 사용해 나중에 데이터를 정리하고 정제한 뒤 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다.

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 레이크와 데이터 웨어하우스 비교

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 데이터를 저장하고 관리하도록 설계되었지만, 다음과 같은 뚜렷한 차이점이 있습니다:

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

데이터 레이크: 데이터를 가장 단순한 형태로 유지하며 사전 처리 과정이 없다는 특징이 있습니다.2. 스키마

데이터 레이크의 핵심 구성 요소

데이터 웨어하우스: 스키마 온 라이트(schema on write) 방식을 사용하며, 이는 데이터 스키마가 데이터가 기록되는 시점에 개발됨을 의미합니다.

1. 저장 계층

데이터 레이크: 고정 형식 데이터와 부분적으로 구조화되었거나 완전히 비구조화된 데이터 모두를 지원합니다.

저장 계층은 원시 데이터를 원래 형태로 저장하며 아키텍처의 마지막 계층입니다. Amazon S3나 Azure Data Lake Storage 같은 클라우드 스토리지가 그 예입니다.

4. 확장성

2. 데이터 수집 계층

데이터 웨어하우스: 두 번째 유형은 확장이 더 복잡하고 비용이 많이 듭니다.

이 계층은 여러 출처에서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 최적의 방식으로 정확하게 데이터 레이크에 적재합니다.

데이터 레이크: 데이터 분석, 예측 모델링, 운영 데이터 분석에 적합합니다.

3. 데이터 처리 계층

데이터 레이크의 주요 구성 요소

데이터 처리 계층은 수집한 데이터를 처리하고 준비하는 데 필수적입니다. 여기에는 배치 처리, 실시간 처리, 머신러닝 처리가 포함됩니다.

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.

4. 데이터 관리 계층

이 계층은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이 데이터를 데이터 레이크에 최적화되고 정확하게 로드하는 역할을 담당합니다.

이 계층은 데이터 거버넌스, 품질, 보안, 메타데이터를 관리하는 도구와 기술로 구성됩니다. 데이터 카탈로그의 예로는 Apache Atlas와 AWS Glue가 있습니다.

데이터 처리 계층은 수집된 데이터를 처리하고 준비하는 데 필수적입니다. 이는 배치 처리, 실시간 처리, 머신러닝 처리를 포함할 수 있습니다.

5. 데이터 접근 계층

이 계층은 데이터 거버넌스, 품질, 보안 및 메타데이터를 위한 도구와 기술의 집합입니다. 데이터 카탈로그의 예로는 Apache Atlas와 AWS Glue가 있습니다.

데이터 액세스 계층은 사용자가 데이터를 다루는 데 필요한 인터페이스와 도구도 제공합니다. 여기에는 SQL 쿼리 엔진, 데이터 탐색 플랫폼, 머신러닝 프레임워크가 포함됩니다.

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:

데이터 레이크 아키텍처는 데이터의 저장, 처리, 분석을 담당하는 여러 계층으로 나눌 수 있습니다. 이러한 계층은 다음과 같습니다:

원시 데이터 영역은 가장 단순한 형태로, 또는 변경되지 않은 상태의 정보를 포함합니다. 이 영역은 수집된 모든 데이터가 수신되고 처리되는 첫 번째 지점입니다.

1. 원시 데이터 영역

정제된 데이터 영역에서는 데이터를 사용 가능하고 요구되는 표준에 부합하도록 처리합니다. 이 영역은 이전 영역에서 수신된 데이터를 더욱 세분화하고 정교화하는 데 사용됩니다.

원시 데이터 영역에는 변경되지 않은 원래 형태의 데이터가 저장됩니다. 수집된 모든 데이터가 처음 도착해 처리되는 영역입니다.

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.

2. 정제 데이터 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.

정제 데이터 영역에서는 데이터를 사용 목적에 맞게 처리하고 필요한 표준에 부합하도록 만듭니다. 이전 영역에서 받은 데이터를 추가로 분류하고 구체화하는 데 사용됩니다.

1. 향상된 데이터 민첩성

3. 선별 데이터 영역

2. 향상된 분석 능력

선별 데이터 영역에는 전처리를 거쳐 분석에 적합한 형식으로 만들어진 데이터가 저장됩니다. 이 영역의 데이터는 비즈니스 인텔리전스와 유사한 목적에 쉽게 활용할 수 있습니다.

3. 확장성 향상

4. 분석 영역

4. 데이터 사일로 감소

복잡한 분석 처리, 머신러닝 및 관련 활동이 이루어지는 영역입니다. 원시 데이터, 정제 데이터, 선별된 데이터를 사용해 인사이트를 도출합니다.

5. 향상된 데이터 거버넌스

데이터 레이크의 이점

데이터 레이크의 과제

1. 데이터 민첩성 향상

다양한 출처와 형식의 데이터가 데이터 레이크로 수집되기 때문에 데이터 품질을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다.

데이터 레이크는 빅데이터를 실시간으로 활용하고 분석해 더 빠른 의사결정을 지원합니다.

효과적인 데이터 거버넌스 작업은 특히 방대한 양의 다양한 데이터를 다룰 때 복잡할 수 있습니다.

2. 분석 역량 강화

데이터 보안은 무단 접근 및 데이터 유출을 방지하기 위해 데이터 레이크에서 매우 중요한 기능입니다.

데이터 레이크는 다양한 유형의 데이터를 한곳에 저장하므로 폭넓고 창의적인 분석이 가능합니다.

데이터 레이크가 더 많은 데이터를 처리하도록 발전함에 따라 데이터 레이크의 성능 관리 및 최적화는 어려울 수 있습니다.

3. 확장성 향상

1. 스트리밍 미디어

데이터 레이크는 수평으로 확장할 수 있습니다. 따라서 조직은 새로운 데이터가 늘어나도 이를 수용할 수 있습니다.

2. 금융

4. 데이터 사일로 감소

3. 의료

데이터 레이크는 여러 출처의 데이터를 한곳에 보관해 데이터 분산을 방지하고 손쉬운 통합을 지원합니다.

4. 소매업

5. 데이터 거버넌스 개선

5. IoT

데이터 레이크는 모든 데이터를 중앙에 저장하므로 품질, 보안, 규정 준수 등의 측면에서 데이터를 쉽게 관리할 수 있습니다.

6. 디지털 공급망

데이터 레이크의 과제

7. 영업

1. 데이터 품질

데이터 레이크 활용 사례 이해

출처와 형식이 다양한 데이터가 데이터 레이크에 수집되므로 데이터 품질을 유지하기가 어려울 수 있습니다.

데이터 레이크는 다양한 형태의 데이터를 수집하여 쉽게 처리하고 분석할 수 있기 때문에 고급 분석을 가능하게 합니다.

2. 데이터 거버넌스

데이터 레이크는 적절한 처리 후 머신 러닝 모델에 공급되는 원시 데이터의 거대한 저장소이므로 머신 러닝에 큰 도움이 될 수 있습니다.

특히 방대한 양의 다양한 데이터를 다룰 때 효과적인 데이터 거버넌스를 구현하기가 복잡할 수 있습니다.

데이터 레이크는 IoT 기기 및 기타 장치에서 발생하는 스트리밍 데이터를 수용할 수 있으므로 실시간 분석을 용이하게 합니다.

3. 보안

데이터 레이크는 다중 데이터 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 관리하는 기술이므로 빅데이터 처리에 도움이 됩니다.

무단 액세스와 데이터 유출을 방지하려면 데이터 레이크의 데이터 보안도 중요합니다.

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.

4. 성능로그 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.

데이터 레이크가 더 많은 데이터를 처리하도록 확장되면 성능을 관리하고 최적화하기가 어려울 수 있습니다.

결론

데이터 레이크 사례

데이터 레이크가 어떻게 작동하고 활용되는지 알아보기 위해 2025년의 대표적인 사례를 살펴보겠습니다:

Uber의 데이터 레이크

Uber는 Apache Hadoop 기반 데이터 레이크에서 100페타바이트가 넘는 데이터를 처리합니다. 이 플랫폼은 운행 데이터, 운전자 위치, 요금 책정 알고리즘, 사기 탐지 시스템의 데이터를 실시간으로 처리합니다. 피크 시간대에 탄력 요금제가 적용되는 순간을 확인할 수 있습니다 - Uber의 데이터 레이크가 수백만 건의 차량 호출 요청과 교통 패턴, 운전자 가용성 데이터를 동시에 처리하기 때문입니다. Uber 엔지니어들은 전체 데이터 세트를 다시 계산하지 않고 테이블을 업데이트할 수 있도록, 증분 데이터 처리에 특화된 Apache Hudi를 개발했습니다.

Netflix의 데이터 레이크

Netflix는 시청 행동, 콘텐츠 메타데이터, 사용자 상호작용 데이터를 기본 데이터 레이크인 AWS S3에 저장합니다. 이 데이터 레이크는 콘텐츠 개인화 엔진 역할을 합니다. 시스템은 추천 알고리즘을 구동하기 위해 Apache Kafka 클러스터를 통해 매일 수조 건의 이벤트를 처리합니다. 개인화된 영화 추천은 데이터 레이크가 시청 기록, 일시 정지 패턴, 콘텐츠 시청 완료율을 유사한 사용자 프로필과 비교·분석한 결과입니다. 최근 Netflix는 실제 콘텐츠를 활용한 머신러닝 모델 학습에 필요한 비디오, 오디오, 이미지 자산을 처리하기 위해 Media Data Lake를 도입했습니다.

Capital One의 데이터 레이크

Capital One은 강력한 관측성과 비용 모니터링 기능을 갖춘 Snowflake를 중심으로 데이터 레이크 아키텍처를 구축했습니다. Slingshot 플랫폼은 저장된 모든 데이터세트의 사용량, 비용, 성능에 관한 상세한 인사이트를 제공합니다. 규제 준수 요건을 충족하는 포괄적인 감사 추적을 통해 모든 데이터 트랜잭션과 변경 사항을 추적할 수 있습니다. Capital One의 데이터 레이크는 액세스 패턴과 데이터 계보에 대한 완전한 가시성을 유지하면서 민감한 데이터를 관리합니다.

데이터 레이크 사용 사례 이해하기

데이터 레이크는 여러 산업의 실제 비즈니스 문제를 해결합니다. 조직에서 데이터 레이크를 활용하는 구체적인 사례는 다음과 같습니다:

• 금융 서비스의 실시간 사기 탐지: 은행은 거래 내역, 고객 행동 패턴, 외부 위협 인텔리전스 피드를 함께 저장합니다. 지출 패턴을 분석하고 의심스러운 활동을 밀리초 단위로 식별하는 머신러닝 모델을 실행할 수 있습니다.
• 제조 장비의 예측 유지보수: 기계의 센서 데이터, 유지보수 기록, 환경 조건을 하나의 저장소에 수집합니다. 과거의 고장 패턴과 실시간 센서 측정값을 결합하면 장비 고장을 사전에 예측할 수 있습니다.
• 미디어 플랫폼의 개인화된 콘텐츠 추천: 사용자 시청 기록, 콘텐츠 메타데이터, 소셜 미디어 상호작용, 인구통계학적 데이터를 함께 저장합니다. 복잡한 행동 분석을 기반으로 영화, 기사 또는 제품을 추천하는 엔진을 구축할 수 있습니다.
• 소매 운영의 공급망 최적화: 재고 데이터, 일기 예보, 공급업체 성과 지표, 고객 수요 패턴을 결합합니다. 여러 데이터 소스를 바탕으로 재고 부족을 예측하고 배송 경로를 최적화하며 구매 결정을 조정할 수 있습니다.
• 임상 연구 및 신약 개발: 환자 기록, 유전체 데이터, 임상시험 결과, 의학 문헌을 구조화된 형식으로 통합합니다. 치료 패턴이나 약물 상호작용을 파악해야 할 때 여러 데이터 유형을 동시에 쿼리할 수 있습니다.
• 스마트시티 교통 관리 시스템: 교통 센서 데이터, 대중교통 운행 일정, 기상 조건, 행사 일정을 한곳에 저장합니다. 신호등 주기를 최적화하고, 교통 혼잡 패턴을 예측하고, 출퇴근 시간대에 대중교통 노선을 조정합니다.
• 통신 서비스 고객 경험 개선: 요금 청구 데이터, 네트워크 사용 패턴, 고객 서비스 상담 내역, 기기 정보를 통합합니다. 추가 판매 기회를 파악하고, 고객 이탈을 예측하고, 네트워크 문제를 더 빠르게 해결합니다.
• 보험 인수를 위한 위험 평가: 보험금 청구 이력, 부동산 평가 자료, 위성 이미지, 기상 데이터를 결합해 위험을 종합적으로 평가합니다. 보험료를 더 정확하게 책정하고, 보장 계약을 체결하기 전에 고위험 부동산을 식별합니다.

SentinelOne은 Data Lake와 어떻게 통합되나요?

SentinelOne의 Singularity™ Data Lake는 데이터의 가치를 높입니다. 조직 전반의 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 한곳에서 얻을 수 있습니다. 데이터를 가장 강력한 보안 자산으로 전환하세요.

다음과 같은 이점이 있습니다:

• AI 기반 위협 헌팅으로 위협을 실시간 탐지
• 모든 소스의 데이터를 통합해 가시성 향상
• 조직이 성장함에 따라 모든 데이터를 OCSF로 정규화해 손쉽게 확장

다른 데이터 레이크는 기능이 제한적인 데다 비용도 높은 경우가 많습니다. Singularity™ Data Lake는 예측 가능하고 투명하며 합리적인 가격으로 포괄적인 기능을 제공해 투자 가치를 극대화합니다.

클라우드 데이터 저장소의 위협을 탐지하려면 Singularity™ Cloud Data Security도 사용할 수 있습니다. AI 기반 탐지 엔진으로 악성코드와 제로데이 익스플로잇을 밀리초 단위로 탐지합니다. 또한 클라우드 데이터 저장소의 객체를 직접 검사하고 민감한 데이터가 환경 밖으로 유출되지 않도록 합니다. GLBA, PCI-DSS, HIPAA 등 다양한 규제 프레임워크에 대한 포괄적인 적용 범위와 지원도 제공합니다. SentinelOne의 데이터 레이크 통합 기능은 AI-SIEM 플랫폼에도 포함되어 있으며, 로그 분석, 실시간 데이터 스트리밍, 데이터 수집에 사용됩니다. 보안 이벤트 데이터를 수집하고 분석하려면 Singularity™ Data Lake for Log Analytics를 살펴보세요. 인시던트를 실시간으로 탐지하고 해결합니다. 쿼리를 대시보드로 저장하면 몇 번의 클릭만으로 맞춤형 대시보드를 만들 수 있어 데이터 시각화에도 유용합니다.

결론

이제 데이터 레이크가 무엇이고 어떻게 작동하는지 이해하셨을 것입니다. ‘데이터 레이크가 필요할까?’라는 질문에 대한 답은 ‘그렇다’입니다. 비즈니스가 성장하면 다양하고 여러 출처에서 유입되는 데이터를 다뤄야 합니다. 시간만큼 정보도 귀중합니다. 데이터 저장소에서 발견한 가치가 다음 도약의 발판이 될 수 있습니다. 그 기회를 놓치지 마세요.

데이터 레이크 설정이나 구성에 도움이 필요하시면 SentinelOne 팀에 문의하세요. 기꺼이 도와드리겠습니다.