Data Lake와 Data Warehouse: 차이점은 무엇입니까?

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 모두 빅 데이터를 효과적으로 수집하고 저장하는 데 도움이 됩니다. 그러나 두 용어는 비슷하게 들리지만 몇 가지 차이점이 있습니다. 데이터 레이크는 조직화되지 않은 원시 데이터의 모음입니다. 데이터 웨어하우스는 쉽게 분석할 수 있도록 처리된 데이터를 수집, 저장 및 필터링합니다.

이 두 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 데이터를 사용하여 마케팅 캠페인을 극대화하는 데 도움이 되는 많은 차이점과 용도가 있습니다.

그렇기 때문에 이 페이지에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 주요 차이점을 살펴보겠습니다. 따라서 계속 읽으십시오.

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데이터 레이크 대 데이터 웨어하우스 정의

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 다르게 만드는 요소에 대해 알아보기 전에 아래에서 각 용어를 정의해 보겠습니다.

데이터 레이크란?

데이터 레이크는 모든 데이터를 규모에 관계없이 저장할 수 있는 시스템입니다. 데이터 레이크를 사용하면 나중에 분석할 수 있는 모든 크기의 정리되지 않은 원시 데이터를 수집할 수 있습니다.

데이터 레이크를 실제 수역으로 생각하십시오. 당신이나 다른 팀원이 조사하거나 분석하기 위해 뛰어들 때까지 떠다니는 데이터 레이크에 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

데이터 웨어하우스는 데이터를 저장, 관리 및 분석할 수 있는 시스템입니다. 데이터 웨어하우스는 대시보드, 보고서 및 기타 분석 도구를 사용하여 데이터를 구성하고 해석하는 데 도움을 줍니다.

데이터 웨어하우스를 실제 웨어하우스로 생각하십시오. 데이터 웨어하우스를 사용하면 데이터를 정리된 상태로 유지하기 위해 통로나 행에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 그런 다음 주식 인벤토리 또는 데이터 보고서를 가져와 특정 데이터 세트 및 측정항목을 분석할 수 있습니다.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 3가지 주요 차이점

그렇다면 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점은 정확히 무엇입니까? 이 두 용어는 처음에는 서로 바꿔 사용할 수 있는 것처럼 들릴 수 있지만, 둘 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

다음은 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 세 가지 주요 차이점입니다.

1. 데이터 유형
2. 목적
3. 사용자

1. 데이터 유형

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 차이점에 관해서는 이러한 시스템이 저장하는 데이터의 유형과 형식이 다를 수 있습니다.

데이터웨어 하우스

데이터 웨어하우스는 처리되고 정제된 데이터를 저장합니다. 처리된 데이터는 수집되어 사용 가능한 정보로 변환되는 데이터입니다. 즉, 처리된 데이터는 실행 가능한 통찰력을 제공하여 마케팅 캠페인 및 프로세스를 개선하여 비즈니스에서 더 나은 결과를 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 처리된 데이터를 사용하여 사용자 인구 통계 데이터 모음을 분석하여 웹사이트 방문자 대다수의 위치를 ​​볼 수 있습니다.

그런 다음 이 정보를 사용하여 잠재고객에 대해 자세히 알아보고 해당 위치의 사용자를 타겟팅하는 보다 효과적인 캠페인을 구현할 수 있습니다.

데이터 레이크

데이터 레이크는 원시 데이터와 처리되지 않은 데이터를 저장합니다. 원시 데이터는 소스에서 수집되었지만 아직 처리되지 않은 데이터입니다. 처리된 데이터와 달리 원시 데이터는 데이터 레이크에 원래 형식으로 저장되며 마케팅 전략에 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 없습니다.

예를 들어 위치, 직위, 산업 등과 같은 중요한 정보를 출처에서 수집할 수 있습니다. 그러나 이 데이터는 대부분의 잠재 고객의 직위와 산업을 이해할 수 있도록 다른 소스의 데이터와 함께 분석되지 않습니다.

2. 목적

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 또 다른 중요한 차이점은 목적입니다. 기업은 다양한 이유로 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 사용합니다.

데이터웨어 하우스

데이터 웨어하우스를 사용하여 데이터를 저장할 뿐만 아니라 다양한 소스의 데이터를 구성, 관리 및 분석할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스를 사용하면 조직적이고 이해하기 쉬운 방식으로 데이터 컬렉션을 분석하는 데 도움이 되는 사용자 지정 대시보드를 만들 수 있습니다.

예를 들어 사이트 페이지에서 보낸 시간, 이탈률 등과 같은 웹 사이트 사용자 행동 메트릭을 표시하는 대시보드를 만들 수 있습니다.

결과적으로 데이터 웨어하우스를 사용하여 웹 사이트 데이터의 시각적 표현을 분석하여 방문자가 사이트와 상호 작용하는 방식에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 레이크

반면에 데이터 레이크를 사용하여 미래에 처리하고 분석할 방대한 원시 데이터 컬렉션을 저장할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크에서는 데이터를 해석하고 이해하는 데 도움이 되는 분석 도구를 활용할 수 없습니다.

대부분의 기업은 데이터 레이크를 사용하여 사내 팀의 다른 플랫폼을 사용하여 구성하고 처리하기 위해 많은 양의 데이터를 저장합니다.

3. 사용자

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 또 다른 차이점은 이를 사용하는 사람과 회사입니다.

데이터웨어 하우스

중소기업(SMB)에서 기업에 이르기까지 다양한 기업에서 데이터 웨어하우스를 사용하여 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 데이터를 해석하는 데 도움이 되는 다양한 분석 도구와 기능을 제공하기 때문에 일반적으로 기업에서 선호하는 선택입니다.

또한 팀이 작거나 데이터 분석가가 전혀 없는 경우 데이터 웨어하우스를 사용하여 데이터를 구성하고 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

데이터 레이크

상당한 규모의 데이터 프로세서 및 분석가 팀이 있는 대기업은 일반적으로 데이터 레이크에 투자합니다. 기업은 일반적으로 데이터 레이크를 사용하여 처리되지 않은 원시 데이터를 저장하기 때문입니다.

그런 다음 데이터 분석가 및 프로세서 팀이 데이터를 해석하고 구성하여 마케팅 전략에 필요한 실행 가능한 통찰력을 생성할 수 있습니다.

데이터 레이크 vs. 데이터 웨어하우스: 귀하의 비즈니스에 적합한 것은 무엇입니까?

이제 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 주요 차이점을 알았으므로 어느 것이 귀하의 비즈니스에 가장 적합한지 궁금할 것입니다. 선택은 비즈니스의 고유한 요구와 목표에 따라 달라질 수 있습니다.

방대한 양의 데이터를 저장해야 하고 나중에 이 데이터를 구성 및 처리할 리소스가 있는 경우 데이터 레이크가 비즈니스에 적합할 수 있습니다.

반면에 비즈니스에 많은 양의 데이터를 구성할 시간과 리소스가 부족하거나 사용자 지정 대시보드 및 분석 도구를 활용하여 데이터를 해석하려는 경우 데이터 웨어하우스가 회사에 가장 적합할 수 있습니다.

사용자 친화적인 인터페이스와 분석 기능으로 인해 데이터 웨어하우스는 일반적으로 데이터 기반 마케팅을 막 시작한 기업이 선호하는 옵션입니다. 데이터 웨어하우스는 마케팅 전략을 최적화하여 회사의 더 많은 판매 및 수익을 창출할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하기 때문입니다.

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