데이터 웨어하우스, 데이터 마트, 데이터 레이크, 데이터 패브릭은 모두 기업이 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석하는 데 사용되는 다양한 데이터 아키텍처 및 관련 기술입니다. 이러한 개념들은 데이터 관리와 분석의 다양한 요구 사항에 대응하기 위해 발전되었으며, 각각의 특징과 용도에 따라 다르게 사용됩니다.
데이터 웨어하우스 (Data Warehouse):
데이터 웨어하우스는 기업의 모든 데이터를 통합하고 중앙 집중화하여 저장하는 중앙 집중식 데이터 저장소입니다. 이는 주로 정형 데이터를 기반으로 하며, 비즈니스 인텔리전스나 의사 결정 지원 시스템에 사용됩니다. 데이터 웨어하우스는 데이터를 주제별로 조직화하고, 데이터의 일관성과 정합성을 유지하여 의사 결정에 활용될 수 있는 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.데이터 마트 (Data Mart):
데이터 마트는 데이터 웨어하우스와 유사하지만, 특정한 비즈니스 부서나 기능을 위해 설계된 작은 규모의 데이터 저장소입니다. 데이터 마트는 주제 중심의 데이터 스토어로, 특정한 비즈니스 요구 사항에 대응하기 위해 구축되며, 데이터 웨어하우스로부터 필요한 데이터를 추출하여 저장하고 관리합니다. 데이터 마트는 보다 빠르고 효율적인 데이터 액세스를 제공하여 비즈니스 부서의 의사 결정을 지원합니다.데이터 레이크 (Data Lake):
데이터 레이크는 기업이 모든 유형의 데이터를 원시 형태로 수집하고 저장하는 중앙 집중식 데이터 저장소입니다. 데이터 레이크는 정형, 비정형 및 반정형 데이터를 모두 수용할 수 있으며, 데이터의 형식이나 구조를 미리 정의할 필요가 없습니다. 이는 대용량의 데이터를 저장하고 실시간 분석 및 기계 학습에 활용할 수 있는 유연한 환경을 제공합니다.데이터 패브릭 (Data Fabric):
데이터 패브릭은 데이터의 흐름을 관리하고 데이터를 연결하며, 다양한 데이터 원천과 소비자 간의 상호 작용을 지원하는 데이터 관리 플랫폼입니다. 데이터 패브릭은 분산 시스템으로 구성되어 있으며, 데이터의 이동, 복제, 변환 및 보안을 관리합니다. 이는 다양한 데이터 소스와 데이터 목적지 간의 데이터 통합을 가능하게 하며, 데이터의 유연성과 가용성을 향상시킵니다.
이러한 데이터 아키텍처 및 관련 기술은 기업이 데이터를 효과적으로 활용하고 경영 의사 결정에 활용할 수 있도록 지원합니다. 각각의 아키텍처는 다른 요구 사항과 용도에 따라 선택되며, 종종 이러한 시스템이 복합적으로 사용되어 데이터 관리 및 분석을 최적화하는 데 활용됩니다.
'IT 이론지식' 카테고리의 다른 글
| 결측치, 이상치 (0) | 2024.04.01 |
|---|---|
| 귀무가설, 대립가설 (0) | 2024.04.01 |
| 정형, 비정형, 반정형 (0) | 2024.04.01 |
| CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining) (0) | 2024.04.01 |
| KDD(Knowledge Discovery in Databases) (0) | 2024.04.01 |