데이터 레이크의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
데이터 레이크의 의미와 개념을 이해합니다.
데이터 레이크(Data Lake)란 다양한 환경에서 수집된 다양한 형태와 유형의 데이터를 가공하지 않고 원시 데이터 형태로 저장하는 공통 데이터 스토리지를 말한다. 데이터 레이크는 사진, 동영상, 각종 정형 데이터, 반정형 데이터, 텍스트 문서 등의 비정형 데이터를 한곳에 모아 빠르게 저장하는 저장 공간입니다. 데이터 레이크(Data Lake)는 기업이나 조직에서 수집한 정형, 반정형, 비정형 데이터를 원본 데이터 형태로 저장하는 통합 시스템입니다. 데이터 저장소입니다. 데이터 레이크는 다양한 유형의 빅데이터를 관리하는 데 최적화된 데이터 스토리지입니다. 데이터 레이크는 특정 목적을 위해 데이터를 체계적으로 정제, 저장, 관리하는 것이 아니라, 특정 목적에 맞게 처리하지 않고 원본 형태대로 저장하는 역할을 합니다. 일반적으로 데이터가 데이터베이스에 저장될 때에는 데이터의 스키마와 특정 형식 및 구조가 필요합니다. 정형화된 데이터만 저장 및 관리되지만, 데이터 레이크에 데이터를 저장하면 모든 유형의 데이터가 저장됩니다. 데이터 레이크는 기업이나 조직 내 부서, 분야에 흩어져 있는 데이터를 한곳에서 수집하고 분석할 수 있으며, 이를 통해 시너지 효과를 크게 높일 수 있습니다. 데이터 레이크에 저장된 데이터를 기반으로 기업은 빅데이터 분석, 인공지능 머신러닝, 딥러닝 프로세스를 통해 데이터를 활용함으로써 비즈니스 가치를 극대화할 수 있습니다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 특징은 이에 비해 데이터 레이크의 특징은 데이터를 저장하기 전에 정제하지 않고, 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터를 저장할 수 있으며, 미리 정의된 목적 없이 데이터를 저장한다는 것입니다. . 이에 반해 데이터 웨어하우스의 특성은 데이터를 정제하고 정형화된 데이터만 저장하는 데 최적화되어 있으며, 데이터를 저장하는 목적이 미리 정의되어 있습니다. 데이터 레이크는 실시간으로 빠르게 데이터를 수집할 수 있지만, 데이터 웨어하우스는 실시간으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 정리하는 데 시간이 걸릴 수 있으므로 데이터가 즉시 저장되지 않을 수 있습니다. 데이터 레이크는 주로 데이터 과학자가 활용합니다.
데이터 레이크 의미 및 개념 설명
데이터 레이크(Data Lake)는 가공되지 않은 다양한 형태의 대용량 데이터를 한 곳에 모아두는 데이터 저장소를 말한다. 다양한 환경에서 수집된 모든 데이터는 가공되지 않은 원본 형태로 저장됩니다. 데이터 레이크(Data Lake)는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터 형태의 대용량 데이터를 수집하고 저장할 수 있는 스토리지입니다. 데이터 레이크는 사진, 동영상, 텍스트 문서 등 다양한 유형의 데이터를 한 곳에 수집하고 저장할 수 있습니다. 데이터 레이크는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 저장합니다. 이는 기존의 데이터 저장 방식과 다릅니다. 전통적으로 구조화된 데이터만 저장하는 반면, 데이터 레이크는 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다.[데이터 레이크에서 저장하는 데이터]
데이터 레이크에서는 원본 데이터가 수정 없이 그대로 유지됩니다. 데이터 레이크에는 정형 데이터는 물론 반정형 데이터, 비정형 데이터 등 다양한 형태의 데이터가 원본 데이터 형태로 저장된다. 데이터 레이크에 원시 데이터를 저장하는 이유는 주로 빅데이터 분석이나 인공지능(AI) 머신러닝, 딥러닝 분야에서 활용하기 위함이다. 데이터 레이크에 저장되는 데이터는 주로 빅데이터 분석인공지능 머신러닝, 딥러닝 등에 활용됩니다.[데이터 레이크 데이터의 활용 용도]
머신러닝 분야GPU(그래픽 처리 장치), 모델, 알고리즘 등의 인프라도 매우 중요하지만 무엇보다도 데이터가 핵심입니다. 데이터는 분석하고 활용할 수만 있기 때문이다. 따라서 기계 학습과 데이터 레이크는 일반적으로 하나의 세트로 작동합니다. 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 데이터 레이크 인프라를 미리 구축해야 합니다. 데이터 레이크 인프라가 구축되고 다양한 데이터가 수집되면, 이를 기반으로 머신러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있습니다. 빅데이터 분석은 매우 크고 복잡한 데이터 세트를 가공, 분석하여 유용한 정보와 패턴을 찾아내는 과정입니다. 하지만 이 경우에도 대량의 원본 데이터를 한곳에 모아두는 스토리지와 데이터가 필요하며, 이 경우 데이터 레이크도 일반적으로 사용된다. 전통적으로 기업과 조직은 업무 영역과 업무 영역에서 생성되고 수집된 데이터를 장기간에 걸쳐 저장합니다. 생성된 영역별로 데이터를 관리하였으며, 표준화된 데이터만을 사용하였습니다. 구조화된 데이터는 기업이나 조직이 관리하는 시스템의 구조화된 데이터입니다. 데이터베이스 시스템 내의 테이블에 정리된 형태로 저장됩니다. 그리고 정형 데이터 이외의 반정형 데이터와 비정형 데이터는 다루지 않았습니다. 그러나 빅데이터와 인공지능 기술이 발전하고 중요해지면서 다양한 분야에서 수집된 다양한 형태의 데이터가 새로운 가치를 창출할 수 있게 되었다. 이를 위해 정형데이터, 대용량 빅데이터는 물론 반정형 데이터, 비정형 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 효율적으로 활용하기 위해, 가공되지 않은 원시 데이터를 한곳에서 수집하고 관리할 수 있는 방법을 마련했습니다. 상태. 이를 데이터 레이크라고 합니다. 기업과 조직이 성장함에 따라 그 안에서 사용되는 데이터는 기업 내 개별 부서, 사업부별로 별도로 저장 및 활용되고 있으며, 각 시스템별로 이중으로 데이터가 수집 및 관리되고 있습니다. 문제가 발생하고, 다른 부서나 부서가 인지하지 못하거나 접근할 수 없는 데이터 사일로 현상이 늘어나고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업과 조직은 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터를 모두 수집해야 합니다. 가공되지 않은 원시 데이터를 단일 저장소에 저장하는 추세가 나타났는데, 이를 기업과 조직 내의 모든 데이터가 유입되어 수집되는 호수와 같다고 생각하여 데이터 레이크라고 합니다. 데이터 레이크는 데이터 레이크입니다. 호수라고도 합니다.데이터 호수 데이터웨어 하우스와 구별됩니다. 데이터 레이크란 원본 데이터를 한곳에 저장하고 활용하는 것을 말합니다. 데이터 웨어하우스는 특정 스키마를 기반으로 데이터를 정제해 한곳에 저장하고 활용하는 시스템이다.[데이터 레이크와 데이터 웨어하우스]
데이터 레이크는 “호수”와 같고, 데이터 웨어하우스는 “창고”와 같습니다. 따라서 레이크가 웨어하우스보다 큰 것처럼 데이터 레이크는 데이터 웨어하우스보다 더 넓은 범위의 데이터를 처리합니다. 데이터 웨어하우스의 경우 데이터를 저장할 때 데이터베이스 스키마를 충족해야 하며, 데이터를 정리하는 데에는 시간과 비용이 소요됩니다. 이것이 들어갈 수 있다. 따라서 신속한 데이터 수집에는 불리할 수 있다. 이에 반해 데이터 레이크는 데이터를 먼저 저장한 후 활용을 고려하는 구조로 되어 있어 대량의 데이터를 실시간으로 한 곳에 빠르게 저장할 수 있다. 그러나 데이터 레이크 관리와 데이터 거버넌스는 명확하지 않습니다. 이로 인해 데이터 관리 측면에서 많은 어려움을 겪고 있습니다. 데이터들 사이에 쓸모없는 데이터가 계속해서 쌓이는 구조일 수 있다. 데이터 레이크(Data Lake)는 미국 비즈니스 인텔리전스 기업 펜타호(Pentaho)의 공동 창업자인 제임스 딕슨(James Dixon)이 2010년 처음 선보인 개념이다. 데이터 마트는 데이터 마트이다. 데이터 스토리지가 깨끗하게 가공되어 사용하기 쉽도록 포장된 구조화된 물병과 같다면, 데이터 레이크는 자연 상태의 호수물과 같은 데이터 스토리지에 비유됩니다. 호수는 여러 사용자가 호수에 들어가서 조사하고 샘플을 채취할 수 있는 비유입니다. 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트는 데이터를 저장하는 방법을 정의합니다.