반응형 데이터플랫폼2 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크, 무엇이 더 적합할까? 데이터를 저장할 때, 구조화된 데이터면 웨어하우스, 비정형 데이터면 레이크? 이 단순한 공식이 언제나 정답일까요?안녕하세요! 데이터가 ‘디지털 금’으로 불리는 시대, 어떤 저장 방식을 선택하느냐에 따라 데이터 활용 가능성이 크게 달라집니다. 저도 처음엔 단순히 구조화된 데이터는 웨어하우스, 비정형 데이터는 레이크라는 기본 개념만 알고 있었는데요. 실제 프로젝트를 진행하면서 느낀 점은, 단순히 ‘형태’만이 아니라 ‘목적’과 ‘비용’, ‘데이터의 생애 주기’까지 고려해야 진짜 효율적인 데이터 아키텍처가 만들어진다는 것이었어요. 오늘은 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 차이를 비교하고, 각 환경에서의 최적 활용 방법을 알아보겠습니다.목차1. 데이터 웨어하우스란? 2. 데이터 레이크란? 3. 데이터 웨어하우스.. 2025. 5. 8. 데이터 웨어하우스 구축 전 고려할 점 7가지 “단순히 저장만 잘 하면 되는 거 아냐?” 아니죠. DW는 전략입니다.안녕하세요! 오늘은 데이터를 단순히 쌓는 게 아니라, 기업의 ‘의사결정 무기’로 만드는 핵심 인프라, 데이터 웨어하우스(DW)에 대해 이야기해보려 해요. 제가 처음 DW 프로젝트를 맡았을 때, “그냥 데이터만 잘 모으면 되는 거 아니야?”라고 생각했는데요, 막상 들어가 보니 생각보다 훨씬 복잡하고 고려할 게 많더라고요. 데이터 구조 설계부터 보안, 추출 방식, 비즈니스 연동까지… 놓치는 부분 하나 때문에 전체 프로젝트가 삐걱거릴 수도 있어요. 그래서 오늘은 DW 구축 전 반드시 체크해야 할 7가지 핵심 포인트를 정리해봤어요.목차1. 비즈니스 목표와의 정렬 2. 데이터 품질과 정합성 확보 3. 데이터 소스의 정확한 분석 4. 확장성과 아.. 2025. 4. 21. 이전 1 다음 반응형
