데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 레이크(Data Lake) 비교

현대 기업에서 데이터는 가장 중요한 자산입니다. 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하기 위해 기업들은 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 레이크(Data Lake)라는 두 가지 주요 아키텍처를 활용합니다. 두 시스템은 모두 대량의 데이터를 저장하고 분석하는 데 사용되지만, 그 목적, 구조, 활용 방식에는 명확한 차이가 있습니다.

이 글에서는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 개념을 소개하고, 핵심적인 차이점을 비교해 드립니다.

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1. 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)

데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 리포팅을 목적으로 하는 구조화된(Structured) 데이터 저장소입니다. 여러 운영 시스템(OLTP)에서 데이터를 추출하고, 정제하고, 통합하여 하나의 중앙 집중식 저장소에 저장하는 것이 목표입니다.

주요 특징:

• 스키마 온 라이트(Schema-on-Write): 데이터가 저장소에 들어올 때 미리 정의된 엄격한 스키마(Schema)를 적용합니다. 이 과정에서 불필요한 데이터는 버려지고, 데이터 품질이 보장됩니다.
• 정형 데이터 중심: 주로 관계형 데이터베이스(RDB)에 저장된 정형 데이터를 다룹니다.
• 높은 신뢰성: ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성) 트랜잭션을 보장하여 데이터의 무결성과 신뢰성을 유지합니다.
• 비용: 높은 성능과 안정성 때문에 일반적으로 데이터 레이크보다 저장 및 관리 비용이 높습니다.
• 사용자: 주로 비즈니스 분석가, 경영진 등 정형화된 리포팅과 분석이 필요한 사람들이 사용합니다.

비유: 잘 정돈된 도서관입니다. 책(데이터)이 주제, 저자, 출판 연도별로 분류(스키마)되어 있어, 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

2. 데이터 레이크 (Data Lake)

데이터 레이크는 모든 종류의 데이터를 원시 상태(Raw Data) 그대로 저장하는 거대한 저장소입니다. 정형 데이터뿐만 아니라 반정형(JSON, XML), 비정형(이미지, 영상, 음성, 로그) 데이터까지 모두 저장합니다.

주요 특징:

• 스키마 온 리드(Schema-on-Read): 데이터를 저장할 때는 별도의 스키마를 적용하지 않고, 데이터를 읽어와서 분석할 때 필요한 스키마를 정의합니다.
• 모든 종류의 데이터: 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 수용하여, 다양한 분석 워크로드를 지원합니다.
• 무한한 확장성 및 저렴한 비용: 클라우드 오브젝트 스토리지(S3, ADLS 등)를 기반으로 하여 페타바이트급의 대용량 데이터를 저렴한 비용으로 저장할 수 있습니다.
• 높은 유연성: 스키마가 고정되어 있지 않아, 새로운 유형의 데이터나 분석 요구사항에 유연하게 대응할 수 있습니다.
• 사용자: 주로 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 등 탐색적 데이터 분석, 머신러닝 모델 개발, 스트리밍 분석 등을 수행하는 사람들이 사용합니다.

비유: 모든 물건(데이터)이 종류에 상관없이 쌓여 있는 거대한 창고입니다. 물건을 꺼내서 사용할 때 비로소 원하는 대로 정리(스키마 적용)합니다.

3. 데이터 웨어하우스 vs. 데이터 레이크 비교

구분	데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)	데이터 레이크 (Data Lake)
목적	BI, 정형 리포팅, OLAP 분석	데이터 과학, 머신러닝, 탐색적 분석
데이터 종류	정형 데이터 (Structured)	모든 종류의 데이터 (정형, 반정형, 비정형)
스키마	Schema-on-Write (저장 시 스키마 적용)	Schema-on-Read (분석 시 스키마 적용)
데이터 품질	높음 (정제된 데이터)	낮음 (원시 데이터 그대로)
저장 비용	상대적으로 높음	상대적으로 저렴함 (오브젝트 스토리지)
성능	정형 쿼리(SQL)에 최적화된 높은 성능	대규모 병렬 처리(Massive Parallel Processing)에 유리
접근성	SQL에 익숙한 모든 사용자	프로그래밍(Python, Spark)에 익숙한 사용자
기술	Snowflake, Redshift, BigQuery 등	S3, ADLS, Hadoop, Databricks 등

4. 결론: 상호보완적인 관계

과거에는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크가 경쟁 관계에 있는 것으로 여겨졌습니다. 하지만 이제는 두 시스템을 상호보완적으로 활용하는 데이터 레이크하우스(Lakehouse) 아키텍처가 부상하고 있습니다.

• 일반적인 활용 시나리오:
  1. 모든 원시 데이터를 데이터 레이크에 저장합니다.
  2. 데이터 레이크에서 필요한 데이터를 추출, 정제하고 변환합니다.
  3. 이렇게 정제된 고품질의 데이터를 데이터 웨어하우스로 옮겨 BI 및 리포팅에 활용합니다.
  4. 데이터 과학자들은 데이터 레이크에 있는 원시 데이터를 직접 사용하여 머신러닝 모델을 훈련시킵니다.

이러한 하이브리드 아키텍처는 두 시스템의 장점을 모두 취하여 기업이 데이터로부터 더 많은 가치를 창출할 수 있도록 돕습니다. 어떤 시스템을 선택할지는 조직의 데이터 전략, 인력 구성, 그리고 비즈니스 목표에 따라 달라질 수 있습니다.