데이터 (5) 썸네일형 리스트형 클라우드(Cloud)란 무엇이며, 왜 중요한가요? (Google Drive, iCloud를 예시로) 클라우드(Cloud)는 인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 소프트웨어 등 IT 자원을 빌려 쓰는 기술 및 서비스를 통칭하는 용어입니다. 전통적으로 모든 것을 직접 구매하고 관리했던 방식과 달리, 마치 전기를 사용하듯 필요할 때마다 네트워크를 통해 IT 자원을 이용하고 사용한 만큼만 비용을 지불하는 개념입니다. 눈에 보이지 않는 '구름' 속에 모든 것이 담겨 있는 것처럼, 사용자는 자신의 컴퓨터나 스마트폰에 직접 데이터를 저장하거나 프로그램을 설치할 필요 없이 인터넷으로 연결된 거대한 데이터 센터에 접속하여 모든 것을 관리할 수 있습니다.우리가 일상에서 자주 사용하는 Google Drive나 iCloud는 바로 이 클라우드 기술을 활용한 대표적인 서비스입니다. 이 서비스들은 클라우드 기술을 일반.. 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.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 집중.. DuckDB vs SQLite: 인메모리 분석 DB의 미래를 선도할 승자는? 데이터 시대에 접어들면서, 개발자와 데이터 과학자들은 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있는 도구에 대한 갈증을 느끼고 있습니다. 특히, 별도의 서버 없이 애플리케이션 내에서 바로 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 인메모리(In-memory) 분석 데이터베이스의 중요성이 커지고 있죠.이 분야에서 오랫동안 사랑받아온 SQLite와 빠르게 떠오르는 신성 DuckDB는 각각의 강점을 내세우며 주목받고 있습니다. 과연 이 두 데이터베이스는 어떤 차이가 있으며, 인메모리 분석 DB의 미래를 어떻게 이끌어갈까요?1. SQLite: 경량 트랜잭션 DB의 대명사SQLite는 수십 년간 수많은 애플리케이션과 기기에 임베드되어 사용되어 온, 가볍고 설정이 필요 없는 관계형 데이터베이스 엔진입니다. 모바일 앱부터 웹 브.. Medallion 아키텍처: 실전 구축기와 전략 Medallion 아키텍처는 데이터 레이크하우스(Lakehouse) 환경에서 데이터를 논리적으로 구성하고 점진적으로 품질을 개선하기 위한 데이터 디자인 패턴입니다. "멀티 홉(Multi-Hop)" 아키텍처라고도 불리며, 데이터가 원시 상태에서 정제되고 최종 분석에 최적화된 형태로 변환되는 과정을 세 가지 주요 계층(Bronze, Silver, Gold)으로 나눕니다. 이 아키텍처의 목표는 데이터가 각 계층을 통과하면서 구조와 품질을 점진적으로 향상시켜, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 기계 학습(ML) 애플리케이션에 적합한 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스를 제공하는 것입니다.Medallion 아키텍처의 세 가지 계층Medallion 아키텍처는 데이터의 품질과 변환 수준에 따라 다음 세 가지 계층으로 구성.. ELT vs ETL: 현대 데이터 파이프라인에서의 현명한 선택 기준! 현대 비즈니스에서 데이터는 가장 중요한 자산이며, 이 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하기 위한 데이터 파이프라인은 필수적입니다. 데이터 파이프라인의 핵심 과정 중 하나는 데이터를 소스에서 목적지(주로 데이터 웨어하우스)로 이동시키는 것입니다. 이때 가장 자주 언급되는 두 가지 방식이 바로 ETL(Extract, Transform, Load)과 ELT(Extract, Load, Transform)입니다. 이 두 방식은 데이터를 처리하는 순서가 다르며, 각각의 장단점이 명확합니다. 이 글에서는 ETL과 ELT의 개념을 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 방식을 선택해야 하는지에 대한 기준을 개발자 주니어 및 개발 입문자의 눈높이에 맞춰 쉽고 자세하게 알아보겠습니다!목차ETL (Extract, Transform,.. 이전 1 다음
