Data Lake: 정의 및 활용 방법

데이터 레이크는 최신 스토리지 시스템의 모든 곳에서 많은 관심을 받았습니다. 또한 아니요, 데이터 웨어하우스 와 동일하지 않습니다 . 많은 사람들이 데이터 레이크라는 용어에 더 익숙해져야 하므로 이것이 무엇인지 궁금해할 수 있습니다. 그러나 데이터 실무에 관련된 사람들은 이 단어를 한 번쯤은 들어봤을 것입니다.

이 회사는 새로운 도구를 사용하여 운영 및 기계 학습 프로젝트 를 위한 대량의 데이터를 생성하고 처리 합니다. 그것은 무한한 양의 데이터를 관리하고 구성하는 데 사용됩니다.

이 블로그에서는 데이터 레이크, 그 이점 및 활용 방법에 대해 설명합니다. 시작하자.

데이터 레이크란?

데이터 레이크는 다양한 소스와 시스템의 정제되지 않은 원시 빅 데이터를 원래 형식으로 보관하는 확장 가능한 핵심 스토리지 리포지토리입니다.

데이터 레이크가 무엇인지 이해하려면 다양한 데이터 캡처 소스에서 유입되는 원시 데이터인 물이 다양한 내부 및 고객 대면 목적으로 사용되는 호수로 생각하십시오. 데이터 웨어하우스 보다 훨씬 큽니다. 깨끗한 물을 저장하는 탱크처럼 집 한 채에만 저장됩니다.

데이터 레이크는 로드 우선, 나중에 사용 아이디어를 사용합니다. 즉, 저장소의 데이터를 즉시 사용할 필요가 없습니다. 비즈니스 요구 사항이 발생할 때 용도 변경으로 폐기할 수 있습니다.

데이터 레이크의 이점

데이터 레이크는 일반적으로 저렴한 하드웨어로 만들어지므로 테라바이트 또는 더 많은 양의 데이터를 저장하는 데 탁월한 방법입니다. 또한 데이터 레이크는 시간, 노동력 및 비용을 줄임으로써 모든 클라우드에서 데이터 파이프라인, 스트리밍 분석 및 기계 학습 워크로드를 보다 쉽고 저렴하게 실행할 수 있는 엔드 투 엔드 서비스를 제공합니다.

다음은 데이터 레이크의 가장 중요한 이점과 이를 활용할 수 있는 방법입니다.

1. 데이터 사일로 제거

오랫동안 대부분의 조직은 중앙 집중식 액세스 관리 시스템 없이 데이터를 다양한 위치와 다양한 방식으로 보관해 왔습니다. 그것은 데이터에 접근하고 그것을 아주 자세하게 분석하는 것을 어렵게 만들었습니다.

데이터 레이크는 이 프로세스를 변경하고 데이터 사일로의 필요성을 제거했습니다. 중앙 집중식 데이터 레이크는 데이터를 결합 및 카탈로그화하고 모든 데이터 소스에 대한 단일 위치를 제공하여 데이터 사일로를 제거합니다. 방대한 양의 데이터를 보고 의미를 파악하기가 더 쉽습니다.

1. 미리 정의된 스키마가 필요 없음

데이터 레이크를 사용하면 더 이상 미리 정의된 스키마가 필요하지 않습니다. 데이터 레이크는 Hadoop의 단순성 을 사용하여 많은 데이터를 스키마 없는 쓰기 및 스키마 기반 읽기 모드로 저장하므로 데이터 소비에 도움이 됩니다.

조직에서 데이터를 최대한 활용하고 보안을 개선하며 데이터 책임을 제한하는 데 도움이 되는 미리 정의된 스키마가 필요하지 않다는 사실입니다. 데이터 레이크는 조직에 다양한 형식으로 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 저렴하고 확장 가능하며 안전한 방법을 제공하는 클라우드 기반 인텔리전스 기능을 제공하여 이를 수행합니다.

1. 현대적인 사용 사례에 적합

오래된 데이터 웨어하우스 솔루션은 비싸고 독점적이며 대부분의 최신 사용 사례와 호환되지 않습니다. 데이터 레이크는 이 문제를 해결하고 대부분의 비즈니스의 변화하는 요구 사항에 맞게 영구적으로 변경할 수 있도록 만들어졌습니다.

대부분의 기업은 비정형 데이터에 대해 기계 학습 및 고급 분석을 사용하기를 원합니다. 데이터 레이크는 엑사바이트 규모의 확장성을 제공합니다. 파일 및 폴더에 데이터를 저장하는 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크는 데이터를 플랫 아키텍처 및 개체 스토리지에 보관할 수 있다는 추가 이점이 있습니다.

1. 데이터는 모든 형식으로 보관할 수 있습니다.

데이터 레이크의 가장 중요한 이점 중 하나는 데이터 수집 중 데이터 모델링이 필요 없다는 것입니다. RDBMS, NoSQL 데이터베이스, 파일 시스템 등과 같은 모든 형식의 데이터 레이크에 데이터를 저장할 수 있습니다.

데이터는 변형 없이 로그, CSV 등과 같은 원본 형식으로 업로드할 수도 있습니다.

또 다른 이점은 데이터가 손상되지 않는다는 것입니다. 이를 통해 회사는 동일한 과거 데이터에서 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터는 원시 형태로 저장되기 때문에 엉망이 되지 않습니다.

활용 방법(사용 사례)

이제 데이터 레이크가 무엇인지 알았으므로 그 이점에 대해서도 논의했습니다. 프로젝트 또는 조직에서 데이터 레이크를 사용하면 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 더 자세히 알아보기 위해 몇 가지 사용 사례에 대해 논의해 보겠습니다.

개념 증명(POC)

데이터 레이크 스토리지는 개념 증명 프로젝트에 적합합니다. 개념 증명(POC)은 아이디어가 현실화될 수 있는지 확인하기 위해 작업을 수행하는 연습입니다.

데이터 과학자가 관계형 데이터베이스로 수행할 수 없는 텍스트 분류와 같은 사용 사례에 도움이 될 수 있습니다(적어도 스키마 요구 사항에 맞게 데이터를 사전 처리하지 않으면 가능). 데이터 레이크는 다른 빅 데이터 분석 프로젝트를 위한 샌드박스 역할도 할 수 있습니다.

대규모 대시보드를 만드는 것부터 일반적으로 실시간 스트리밍 데이터가 필요한 IoT 앱 지원에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. 데이터의 목적과 가치가 파악된 후에는 ELT(추출, 로드, 변환) 처리를 거쳐 데이터 웨어하우스에 저장될 수 있습니다.

데이터 백업 및 복구

데이터 레이크는 공간이 많고 비용이 많이 들지 않기 때문에 재해 복구를 위한 스토리지 대안으로 사용할 수 있습니다. 데이터는 기본 형식으로 저장되기 때문에 품질을 보장하기 위한 감사에도 도움이 됩니다.

데이터 웨어하우스에 데이터 처리 방법에 대한 올바른 문서가 있어야 하는 경우 유용할 수 있습니다. 팀이 이전 데이터 소유자의 작업을 확인할 수 있기 때문입니다.

마지막으로, 데이터 레이크의 데이터는 즉시 사용할 필요가 없기 때문에 콜드 또는 비활성 데이터를 저렴한 비용으로 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 이 데이터는 향후 규제 문의 또는 새로운 분석에 도움이 될 수 있습니다.

따라서 데이터 레이크를 올바르게 사용하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터 레이크를 적절히 활용하기만 하면 됩니다.

결론

데이터 레이크를 사용하면 비즈니스에서 새롭고 새로운 사용 사례를 처리할 수 있습니다. 데이터를 관리하고 저장하는 대안으로 데이터 레이크를 사용하면 사전 처리나 데이터 변환을 먼저 수행할 필요 없이 더 광범위한 소스에서 더 많은 데이터를 사용할 수 있습니다. 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면서 사용자는 데이터 레이크를 통해 새로운 방식으로 데이터를 분석할 수 있으므로 더 많은 통찰력과 효율성을 찾을 수 있습니다.

전 세계 조직은 InsightsHub와 같은 지식 관리 시스템 및 솔루션을 사용하여 데이터를 더 잘 관리하고 더 빠르게 통찰력을 얻으며 과거 데이터를 더 많이 사용하여 비용을 절감하고 ROI를 높입니다.

데이터 레이크는 다른 많은 위치에서 가져온 다양한 종류의 데이터를 구성하는 방법입니다. 데이터 레이크를 시작할 준비가 되었다면 QuestionPro InsightHub를 시작할 수 있도록 도와드릴 수 있습니다.

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