[빅데이터 저장소 2편] 데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)란 무엇인가?
- 클로비스
- 14시간 전
- 3분 분량
안녕하세요, 클로비스입니다.
지난 편에서는 데이터 레이크에 대해 소개해 드렸는데요, 이번 포스팅에서는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 차세대 아키텍처, '데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)'를 소개해 드리려고 합니다.
데이터 레이크하우스란 무엇인가요?
데이터 레이크하우스는 조직의 모든 데이터를 낮은 비용으로 한 곳에 저장하면서도 높은 접근성을 제공하는 현대적인 데이터 아키텍처입니다. 쉽게 말해, *데이터 웨어하우스의 구조화된 관리 능력과 *데이터 레이크의 유연한 저장 능력을 하나로 합친 것이라고 보시면 됩니다.
*데이터 웨어하우스: 이미 처리된 정형 데이터를 저장하고 분석하는 데 특화된 저장소
*데이터 레이크: 정형·비정형 데이터를 원본 그대로 저장하는 원시 데이터 저장소
예를 들어, 마케팅팀이 캠페인 성과를 분석할 때 시스템 전환 없이 매출 수치(정형 데이터)와 소셜 미디어 고객 반응(비정형 데이터)을 결합하여 개인화된 캠페인을 구축하는 데 사용될 수 있습니다.
일부 데이터 레이크하우스는 *제로 카피 원칙(Zero-Copy Principle)을 적용해 번거로운 *ETL 작업 없이 데이터를 바로 활용할 수 있어 시간과 비용을 크게 줄여줍니다.
*제로 카피 원칙: 데이터를 복사하지 않고 원본 위치에서 직접 접근하는 방식
*ETL(Extract, Transform, Load): 데이터를 추출·변환·적재하는 전처리 작업
데이터 레이크하우스 vs 데이터 레이크 vs 데이터 웨어하우스
데이터 웨어하우스
숫자나 주소와 같은 정형화된 데이터를 위해 설계되었으며 비느지스 인텔리전스 및 보고에 강점이 있습니다. 하지만 다른 시스템에서 데이터를 가져오려면 ETL 작업이 필요해 많은 시간이 소요됩니다.
데이터 레이크
SNS 게시물, 이미지, 음성 파일 등 비정형 데이터를 원본 형태로 중앙 집중식으로 관리하기 위한 데이터 풀입니다. 데이터로부터 유용한 인사이트를 추출하기 위해서는 데이터과학 역량이 필요합니다.
데이터 레이크하우스
데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 방식의 장점을 결합하고 한계를 극복한 기술입니다. 데이터 형식이나 용량과 관계없이 저장된 모든 데이터에서 빠르게 인사이트를 도출할 수 있습니다. 또한, 데이터 레이크의 저렴하고 유연한 스토리지 기능과 데이터 웨어하우스의 관리 및 거버넌스 기능을 모두 누릴 수 있습니다.
데이터 레이크하우스, 왜 필요한가?
현재 기업들이 다루는 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 실제로 평균적인 기업은 고객을 추적하기 위해 무려 976개의 애플리케이션을 사용하고 있다고 합니다. 문제는 어플리케이션마다 고객 데이터가 따로 저장되어 하나의 고객을 976개의 버전으로 바라보게 된다는 것입니다.
이 경우 *데이터 사일로가 발생하여 기업은 고객에 대해 단편적인 인사이트만 얻게 됩니다. 이로 인해 의사결정을 느리게 하고, 운영 비용을 높이며 혁신을 가로막습니다.
*데이터 사일로: 부서나 시스템별로 분리되어 서로 공유되지 않는 데이터 저장 환경
데이터 레이크하우스의 장점
1. 확장성과 유연성
데이터 유형이나 규모에 상관없이 필요에 따라 구조화하여 분석·AI에 바로 활용 할 수 있습니다.
2. 데이터 사일로 제거 및 운영 효율 향상
수백 개의 앱과 시스템 데이터를 하나로 통합해 빠른 의사결정과 중복 작업을 제거할 수 있습니다.
3. 비용 절감
데이터 스토리지와 컴퓨팅 공간을 분리하여 저렴한 비용으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 저장 공간이 더 필요한 경우 추가 비용없이 규모 확장도 가능합니다.
4. 실시간 인사이트 확보
시스템 간 데이터를 이동이나 재포맷으로 인한 지연 없이 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다. 영업팀은 최신 고객 정보를 바탕으로 빠르게 거래를 성사하고, 마케터는 캠페인을 즉시 조정할 수 있습니다.
5. 고급 분석 및 AI·에이전트형 AI 지원
통합 고객 프로필을 기반으로 예측 분석이나 AI 도구를 단일 시스템에서 바로 활용할 수 있습니다.
데이터 레이크하우스의 실제 활용 사례
데이터 레이크하우스는 다양한 산업에서 실질적인 성과를 만들어내고 있습니다.
의료
환자 기록과 웨어러블 기기 데이터를 결합하여 AI로 재입원 위험을 예측하고 더 빠르게 환자에게 대응할 수 있습니다.
금융
거래 데이터와 고객 통화 기록을 함께 분석해 수초 내에 이상 거래를 탐지하고 손실을 최소화할 수 있습니다.
제조
공장 설비 센서 데이터와 공급망 데이터를 연결해 생산 병목을 예방하고 생산 설비를 안정적으로 운영할 수 있습니다.
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