데이터 저장 및 처리: Database(DB), Data Warehouse(DW), BW 및 Data Lake(데이터 레이크) 안내서

데이터는 현대 조직과 기업의 쌀이고 황금입니다. 전 세계 기업들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 수집하고 있으며, 이를 저장, 처리 및 분석하여 통찰력을 얻고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 것이 필수적이죠. 따라서, 데이터 베이스, 데이터 웨어하우스, 비즈니스 웨어하우스, 데이터 레이크 등의 기술 신조어가 범람하고 있습니다.

우리의 일거수 일투족은 모두 Data! Data! 빅데이터!로 쌓이는 시대입니다.

 

이 포스팅에서는 Database(DB, 데이터베이스), Data Warehouse(DW, 데이터 웨어하우스), BW(비즈니스 웨어하우스) 및 Data Lake(데이터 레이크)를 소개합니다. 해당 기술은 모든 데이터 매니지먼트 전략의 중요한 구성 요소이지만 고유한 기능, 이점 및 한계 또한 가지고 있습니다.

 

이 블로그 게시물에서는 DB, DW, SAP의 BW 및 Data Lake 간의 차이점을 살펴보고 글로벌 기업에서 이러한 기술을 사용하는 사례에 대해 알아보겠습니다.

 

 

 

 

 

DB(Database, 데이터베이스)

Database는 체계적인 방식으로 저장된 구조화된 데이터의 모음입니다. 데이터를 INSERT, UPDATE 및 DELETE하는 Transaction 처리를 지원하도록 설계되었습니다. Database는 일반적으로 온라인 쇼핑 카트, 고객 관계 관리 시스템(CRM) 및 금융 시스템과 같이 데이터에 대한 실시간 액세스가 필요한 App을 지원하는 데 사용됩니다.

데이터베이스를 이용함으로써 우리는 체계적인 데이터 관리/활용이 가능해집니다.

특성:

• 구조화된 데이터: Database는 정의된 열과 데이터 유형이 있는 테이블에 데이터를 저장
• Transaction 처리: Database는 데이터 삽입, 업데이트 및 삭제를 지원
• 실시간 액세스: Database는 실시간으로 데이터에 빠르게 액세스 할 수 있도록 설계

 글로벌 기업의 사용 사례는 다음과 같습니다:

• Amazon은 Database를 사용하여 고객 정보, 제품 세부 정보 및 Transaction 데이터를 저장합니다.
• JP모건은 고객 계정 및 거래와 같은 재무 정보를 저장하기 위해 Database를 사용합니다.

 장점과 단점은 다음과 같습니다:

장점:

• 데이터에 대한 빠른 액세스: Database는 실시간으로 데이터에 대한 빠른 액세스를 제공하도록 설계됨
• 효율적인 저장: Database는 인덱싱 및 기타 기술을 사용하여 데이터 저장 및 검색을 최적화
• 강력한 보안: Database는 인증 및 암호화를 포함한 다양한 보안 기능을 제공하여 데이터를 보호함

 단점:

• 제한된 확장성: Database는 대량 데이터를 저장하도록 설계되지 않았으며, 데이터 볼륨이 증가함에 따라 성능이 저하
• 제한된 분석 기능: DB는 데이터 분석을 위해 설계되지 않았으며 복잡한 쿼리를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있음

 

 

Data Warehouse(DW, 데이터 웨어하우스)

Data Warehouse는 분석에 최적화된 데이터 저장소입니다. 복잡한 Query 실행, 보고서 생성 및 대시보드 생성을 포함하는 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석을 지원하도록 설계되었습니다. Data Warehouse는 일반적으로 Database, 로그 파일 및 기타 데이터 소스를 포함한 여러 소스의 데이터를 저장합니다.

 특성:

• 분석에 최적화: Data Warehouse는 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 지원하도록 설계
• 대규모 데이터 볼륨: Data Warehouse는 여러 소스의 대량 데이터를 저장 가능
• 일괄 처리: Data Warehouse는 일반적으로 데이터를 실시간이 아닌 일괄 처리

Warehouse = 창고라는 말처럼, 이렇게 상자(데이터)가 잔뜩 정리되어 있겠죠.

 글로벌 기업의 사용 사례는 다음과 같습니다:

• 월마트는 Data Warehouse를 사용하여 매장 및 전자상거래 플랫폼의 판매 데이터를 저장합니다.
• Google은 Data Warehouse를 사용하여 광고 및 검색 엔진의 데이터를 저장합니다.
• 장점과 단점은 다음과 같습니다:

 장점:

• 대규모 데이터 볼륨: Data Warehouse는 여러 소스의 대량 데이터를 저장 가능
• 고급 분석: Data Warehouse는 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 최적화되어 있으며 복잡한 Query 및 보고 기능을 지원
• 데이터 통합: Data Warehouse는 여러 소스의 데이터를 통합하여 의사 결정권자에게 단일 소스를 제공.

 단점:

• 처리 속도 저하: Data Warehouse는 데이터를 일괄 처리하므로 처리 시간이 느려질 수 있습니다.
• 복잡한 인프라: Data Warehouse에는 하드웨어, 소프트웨어 및 스토리지를 포함한 복잡한 인프라가 필요
• 데이터 지연: DW는 최신 데이터를 분석에 사용할 수 없는 데이터 지연 반영에 따라 분석에 어려움을 겪을 수 있음

 

 

 

 

BW(비즈니스 웨어하우스)

BW는 SAP에서 개발한 데이터 웨어하우징 솔루션입니다. SAP 환경에서 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 지원하도록 설계되었습니다. SAP의 BW는 SAP ERP 및 SAP CRM과 같은 다른 SAP 애플리케이션과 통합되어 포괄적인 데이터 관리 솔루션을 제공합니다. (SAP... 그래서 비쌉니다 ㅠㅠ)

 특성:

• SAP 통합: SAP의 BW는 SAP ERP 및 SAP CRM과 같은 다른 SAP 애플리케이션과 통합됩니다.
• 분석에 최적화: SAP의 BW는 BI(비즈니스 인텔리전스) 및 분석을 지원하도록 설계되었습니다.
• 대용량 데이터 볼륨: SAP의 BW는 여러 소스에서 대량의 데이터를 저장할 수 있습니다.
  

출처: https://www.tableau.com/solutions/sap

 글로벌 기업의 사용 사례는 다음과 같습니다:

• Siemens는 SAP의 BW를 사용하여 글로벌 재무 및 운영 관리를 지원합니다.
• Deutsche Bank는 SAP의 BW를 사용하여 리스크 관리 및 보고 프로세스를 지원합니다.

 장점과 단점은 다음과 같습니다:

장점:

• SAP 환경 통합: BW는 다른 SAP 애플리케이션과 통합되어 의사결정자에게 단일 정보원을 제공
• 고급 분석: SAP의 BW는 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 최적화되어 있으며 복잡한 Query 및 보고 기능을 지원
• 대용량 데이터 볼륨: SAP의 BW는 여러 소스에서 대량의 데이터를 저장

 단점:

• 복잡한 인프라: BW에는 하드웨어, 소프트웨어 및 스토리지를 포함한 복잡한 인프라가 필요
• 제한된 확장성: BW는 데이터 볼륨이 증가함에 따라 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있음
• 데이터 지연: BW는 최신 데이터를 분석에 사용할 수 없는 데이터 지연 반영에 따라 한계가 존재함

 

 

 

 

Data Lake(데이터 레이크)

Data Lake는 구조화되지 않은 Raw Data(원시 데이터)의 대규모 저장소입니다. 데이터를 원시 형식으로 저장 및 처리하도록 설계되어 조직에서 규모에 관계없이 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. Data Lake는 일반적으로 빅 데이터 분석 및 기계 학습을 지원하는 데 사용됩니다.

정형, 비정형의 빅데이터가 모두 모여 있는 호수, 즉 데이터 레이크입니다.

 특성:

• 원시 데이터: Data Lake는 변환이나 집계 없이 원시 형식으로 데이터를 저장합니다.
• 비정형 데이터: Data Lake는 정형, 준정형 및 비정형 데이터를 포함한 모든 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다.
• 대규모: Data Lake는 모든 규모의 대용량 데이터를 저장할 수 있습니다.

 글로벌 기업의 사용 사례는 다음과 같습니다:

• Netflix는 Data Lake를 사용하여 고객 보기 데이터 및 권장 사항을 포함한 스트리밍 플랫폼의 데이터를 저장합니다.
• Facebook은 사용자 프로필, 게시물 및 상호 작용을 포함한 소셜 네트워크의 데이터를 저장하기 위해 Data Lake를 사용합니다.

 장점과 단점은 다음과 같습니다:

장점:

• 대규모: Data Lake는 모든 규모의 대용량 데이터를 저장 가능
• 유연성: Data Lake는 정형, 준정형 및 비정형 데이터를 포함한 모든 유형의 데이터를 저장 가능
• 고급 분석: Data Lake는 빅 데이터 분석 및 머신 러닝을 지원하여 조직이 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있도록 지원

 단점:

• 데이터 거버넌스: Data Lake는 변환이나 집계 없이 원시 형식으로 데이터를 저장하기 때문에 데이터 거버넌스 관리하는 데에 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 복잡한 인프라: Data Lake에는 하드웨어, 소프트웨어 및 스토리지를 포함한 복잡한 인프라가 필요
• 데이터 품질: Data Lake는 검증/표준화 없이 원시 형식으로 데이터를 저장하기 때문에 데이터 품질 문제 발생 가능성

 

 

 

 

"DB, DW, BW 및 Data Lake 전격 비교!"

조직에 적합한 솔루션을 선택하려면 DB, Data Warehouse, SAP의 BW 및 Data Lake 간의 유사점과 차이점을 이해해야 합니다.

 

데이터 저장 및 처리와 관련하여 조직은 Database, DW, BW 및 Data Lake를 포함한 여러 옵션을 선택할 수 있습니다. 각 솔루션 유형 간의 차이를 이해하는 것은 조직의 요구사항에 가장 적합한 솔루션을 결정하는 데 중요합니다.

 

 Database:

• 트랜잭션 처리 및 실시간 액세스를 위해 설계되었습니다
• 데이터를 구조화된 형식으로 저장합니다
• 운영 작업 및 트랜잭션에 사용됩니다
• 예: Amazon RDS(관계형 Database 서비스)입니다

 DW:

• 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 위해 설계되었습니다
• 분석을 위해 최적화된 형식으로 데이터를 저장합니다
• Database를 포함한 여러 소스의 데이터를 저장할 수 있습니다
• 복잡한 쿼리 및 보고에 최적화되었습니다
• 예: Microsoft Azure Synapse Analytics입니다

 비즈니스 웨어하우스(BW):

• SAP 환경을 위해 특별히 개발되었습니다
• SAP ERP 및 SAP CRM과 같은 다른 SAP 애플리케이션과 통합됩니다
• 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 최적화되었습니다
• 복잡한 인프라가 필요합니다
• 예: 비즈니스 웨어하우스(BW)는 SAP에서 만든 제품명입니다

 Data Lake:

• 구조화되지 않은 원시 데이터를 저장하고 처리하도록 설계되었습니다
• 변환 또는 집계 없이 원시 형식으로 데이터를 저장합니다
• 빅 데이터 분석 및 기계 학습에 최적화되었습니다
• 예: Amazon S3입니다

 

 

 

 

 

정리하며…

결론적으로, 우리 기업의 데이터를 축적하기 위해, DB, Data Warehouse, SAP의 BW 및 Data Lake 중에서 선택하는 것은 조직의 특정 요구사항과 목표에 따라 달라집니다.

데이터를 쌓는 것이 중요한 것이 아니라, '어떻게 쌓는가'가 중요한 시대입니다.

 

Transaction 처리 및 실시간 액세스를 위한 솔루션을 찾고 있다면 Database를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 위한 솔루션을 찾고 있다면 Data Warehouse 또는 SAP의 BW가 최선의 선택일 수 있습니다.

 

빅 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 솔루션을 찾고 있다면 Data Lake가 최선의 선택일 수 있습니다.

조직의 특정 요구사항과 목표를 고려하고 요구사항에 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다.

 

이번에는 데이터 베이스(DB, Database), 데이터 웨어하우스(DW, Data Warehouse), BW(비즈니스 웨어하우스) 및 Data Lake(데이터 레이크)에 대해 꼼꼼하게 알아보고, 그 차이점 또한 공략해 보았습니다! 여러분들께서는 이제 마음을 정하셨나요? 프로페셔널하게 데이터 매니징을 하는 여러분의 모습이 기대됩니다.