Quick Overview with 챗GPT 🤖 데이터 레이크하우스는 정형·비정형 데이터를 유연하게 수용하면서도 데이터 웨어하우스 수준의 거버넌스와 성능을 제공하는 차세대 데이터 아키텍처입니다. 기존 플랫폼이 AI와 실시간 분석의 요구를 따라가지 못하면서 기업은 더 민첩하고 확장 가능한 시스템을 찾고 있으며, 많은 기업이 이미 레이크하우스 도입을 가속화하고 있습니다. 레이크하우스는 저장, 처리, 분석을 하나의 플랫폼에서 통합해 AI에 최적화된 데이터 기반을 제공합니다. 다만 단순 마이그레이션이 아닌, 목적 중심의 모델링과 거버넌스 설계가 필요합니다. 지금의 플랫폼 전략이 향후 10년의 AI 경쟁력을 결정짓는다는 점에서, 레이크하우스는 선택이 아닌 필수입니다. |
데이터브릭스(Databricks)에 따르면 전 세계 CIO 74%는 기술 스택에 데이터 레이크하우스를 두고 있으며, 나머지도 거의 대부분이 3년 이내에 구현을 계획하고 있습니다. 도입의 가속화는 놀라운 일이 아닙니다. 현대적인 데이터 아키텍처는 AI 경쟁에 있어 필수 요소입니다. 즉, 데이터 플랫폼이 AI 목표에 대응하지 못한다면 이미 뒤쳐진 것입니다.
🏃데이터 요구사항은 바뀌었는데, 기존 플랫폼은 변화를 따라잡지 못합니다.
AI와 실시간 분석에 대한 요구사항에 다라 기업 데이터 플랫폼이 제공해야 하는 기능이 새롭게 규정되고 있습니다. 현대화에 실패하면 경쟁에서 뒤쳐집니다. “지난 분기에 무슨 일이 일어났는가?”와 같은 질문에 답하도록 만들어진 시스템을 사용하는 사이 경쟁자는 AI/ML, 실시간 애플리케이션을 사용해서 앞서 나가며 “지금 무슨 일이 일어나고 있는가?”, 그리고 더 중요한 “다음에 무슨 일이 일어날 것인가?”를 묻고 있기 때문입니다.
따라잡기 위해 플랫폼이 충족해야 할 요구사항은 다음과 같습니다.
바로 이 부분에서, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크보다 더 진보한 데이터 레이크하우스의 이점이 빛을 발합니다.
🎭기존 데이터 웨어하우스는 AI의 민첩성 요구사항을 충족하지 못합니다.
기업 데이터 웨어하우스가 구축된 과거의 환경은 지금과는 달리 정제된 구조적 데이터를 대시보드와 보고서에 공급하는 것이 주 사용 사례였습니다. 또한 그 용도로는 지금도 여전히 충분합니다.
그러나 전통적인 웨어하우스에는 다음과 같은 한계가 있어 지금의 데이터 요구를 충족하지 못합니다.
엄격한 스키마가 필요해 현대의 데이터 요구를 충족하기 어렵습니다.
정형 데이터를 지원하지만 로그와 이미지, PDF, 오디오 처리에 어려움이 있습니다.
확장에 많은 비용이 들며 특히 AI/ML 워크로드를 처리할 때 그 문제가 더 두드러집니다.
실시간 사용례를 네이티브로 지원하지 못합니다.
⚠️데이터 레이크 역시 완전한 답은 아닙니다.
데이터 레이크는 이 문제를 해소하기 위해 비정형을 포함한 모든 유형의 데이터를 위한 유연한 스토리지를 제공합니다. 데이터 레이크는 대규모로 원시 데이터를 포착하는 데 유용합니다. 그러나 그 자체로는 엔터프라이즈급 분석과 머신 러닝에 필요한 거버넌스, 성능, 쿼리 최적화를 제공하지 못합니다.
그렇다면 이 모든 과제에 대한 답은 무엇일까요? 바로 데이터 레이크하우스입니다.
🧑💻데이터 레이크하우스란?
데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 거버넌스를 결합한 아키텍처입니다. 데이터 레이크와 마찬가지로 원시, 비정형, 반정형 데이터를 지원하며, 웨어하우스와 마찬가지로 ACID 트랜잭션, 스키마 강제, 빠른 SQL 쿼리를 지원합니다. 데이터 레이크는 저장에는 유용하지만 번잡하고 인사이트 측면에서 유용성이 떨어집니다. 데이터 웨어하우스는 빠르고 깔끔하지만 비용이 많이 들고 유연성이 낮습니다. 데이터 레이크하우스는 두 솔루션의 장점을 단점 없이 제공해 이런 문제를 해결하면서 그 인기를 높이고 있습니다.
🧐기업이 지금 레이크하우스로 전환하는 이유는?
간단히 말해 데이터 레이크하우스가 현재의 데이터 요구사항을 충족하도록 만들어졌기 때문입니다. 데이터 레이크의 확장성, 데이터 웨어하우스의 성능과 안정성을 통합해 제공하므로 별도의 시스템이 불필요합니다. 이런 융합은 비용 절감과 데이터 아키텍처의 간소화, 더 효과적인 대규모 AI 및 분석 지원으로 이어집니다. 그러나 데이터 레이크하우스로의 전환은 단순히 데이터를 새 컨테이너에 집어넣는 것이 전부가 아닙니다.
💡플랫폼 준비 : 스토리지가 전부가 아닙니다.
사고방식의 전환입니다. 플랫폼은 단순히 과거를 보고하는 것을 넘어 AI를 실현하는 요소가 됩니다. 그러나 이를 위해 거대 기술 기업용으로 만들어진 방대하고 복잡한 플랫폼이 필요한 것은 아닙니다. 모든 기업이 구글과 같지는 않습니다. 필요한 것은 유연성입니다. 현실에서는 레거시 시스템과 혼합된 워크로드, 복잡하게 얽힌 파이프라인, 그리고 통제하기 어려운 데이터 확산이 당연한 요소이기 때문입니다. 한 분기 이내에 데이터브릭스로 마이그레이션하면 좋겠지만, 그렇게 잘 되지 않습니다. 그래도 괜찮습니다. 레이크하우스 도입의 핵심은 순수성이 아니라 유연성을 확보하고 미래 AI 이니셔티브를 위한 기반을 마련하는 데 있기 때문입니다.
진화에 맞춰 계층화된 계획을 통해 하이브리드 접근 방식을 채택하면서 데이터 레이크하우스의 혜택을 계속 누릴 수 있습니다. 재무 보고 용도로 기존 데이터 웨어하우스를 계속 사용할 수 있습니다. 그러나 비즈니스의 과거 기록뿐만 아니라 향후 비즈니스가 향하는 방향도 지원하는 플랫폼도 필요합니다. 레이크하우스는 기존 시스템을 완전히 교체하지 않고도 성장할 수 있는 길을 제시합니다. 시간을 두고 점진적으로 기능을 추가할 수 있으므로 AI가 요구하는 확장 가능하고 통합된 데이터 기반을 구축하는 동시에 각자의 속도에 맞춰 아키텍처를 현대화할 수 있습니다.
💁데이터 레이크하우스와 AI가 찰떡궁합인 이유
AI를 위해서는 단순히 데이터가 필요한 것이 아니라 적절한 데이터를 적절한 형태로 적절한 시점에 제공해야 합니다. 이는 일괄 처리, 정적 테이블, 야간 ETL을 중심으로 설계된 플랫폼 관점에서는 매우 까다로운 요구입니다. 반면 레이크하우스는 유연한 데이터 수집과 실시간 액세스, 지능형 아키텍처를 결합해서 현대 AI의 요구사항을 충족하도록 설계되었습니다.
레이크하우스는 사전에 엄격한 스키마 전제를 강제하지 않고 정형, 반정형, 비정형 데이터를 수집합니다. 의미적 명확성을 지원하므로 상충하거나 모호한 입력을 기반으로 모델이 구축되는 일이 없습니다. 이런 장점과 내장된 데이터 계보가 결합되면 팀은 데이터가 어디에서 비롯됐고 어떻게 변형되었는지 추적할 수 있으며, 이는 모델 학습 속도를 높이고 재작업을 줄이고 출력에 대한 신뢰를 보장하는 데 도움이 됩니다.
이에 못지않게 중요한 점은 레이크하우스가 저장, 처리, 분석을 하나의 아키텍처로 통합한다는 것입니다. 이를 통해 여러 조각을 끼워 맞춘 시스템에서 일반적으로 발생하는 중복, 취약한 파이프라인, 불안정한 통합 문제가 해소됩니다. 결과적으로 AI에 즉시 사용 가능한 일관되고 관리되는 최신 데이터가 확보됩니다.
이해를 돕기 위해 데이터브릭스와 전통적인 SQL 서버를 비교해 보십시오. 사실 대등한 비교라고 할 수도 없습니다. 데이터브릭스와 같은 현대 레이크하우스는 스트리밍 데이터, 노트북, 델타 레이크(Delta Lake) 트랜잭션, ML플로우(MLflow) 파이프라인, 스파크(Spark) 네이티브 프로세싱을 모두 한 곳에서 지원합니다. SQL 서버는 어떤가요? 회계와 같은 작업에는 좋지만, 매시간 사용자 행동을 재학습하는 모델을 배포하는 용도로는 적합하지 않습니다. SQL을 버리라는 말은 아니지만 대규모 AI에 맞게 구축된 플랫폼으로 SQL을 보완해야 할 필요는 있습니다.
📍주요 플랫폼 : 주요 업체 현황
데이터 아키텍처 분야에는 많은 업체가 있지만 기업의 데이터 관리 및 분석 방식을 주도하는 소수의 지배적인 플랫폼이 존재하며 각 플랫폼마다 각자의 장단점이 있습니다.
스노우플레이크(Snowflake) : SQL 기반 분석에 탁월합니다. 보안은 강력하지만 비정형 데이터와 네이티브 ML 워크플로우에는 취약합니다.
데이터브릭스 : ML을 위해 만들어진 플랫폼이며 강력한 레이크하우스 기반입니다. 심층적인 엔지니어링 역량을 갖춘 팀에 가장 적합합니다.
빅쿼리(BigQuery) : 서버리스 확장성이 장점입니다. 분석 용도로 빠르고 유연하지만 ML 툴은 따로 추가해야 할 수 있습니다.
마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric) : 초기 단계이지만 유망합니다. 사용 편의성 측면에서 긍정적인 평가를 받지만 현실적으로 통합의 복잡성이 따릅니다.
AWS 스택(S3 + 글루 + 레드시프트 + 세이지메이커) : 강력하지만 단편화되어 있습니다. 통합을 위해서는 오케스트레이션과 전문 지식이 필요합니다.
핵심 관건은 이런 여러 플랫폼이 시맨틱 모델링, 계보, 실시간 AI 관찰가능성을 얼마나 잘 지원할 수 있느냐입니다. 그 답에 따라 미래를 위해 준비된 아키텍처, 그리고 문서에서만 현대적으로 보일 뿐인 아키텍처가 구분됩니다.
👀지금 데이터 레이크하우스에 주목해야 하는 이유
이번 분기에 당장 AI 코파일럿을 구축할 계획은 없을 수 있습니다. 그러나 지금 내리는 플랫폼 결정에 따라 내년에 구축할 것이 정의됩니다. 레이크하우스의 성숙도는 빠르게 높아지고 있습니다. 지금 움직이는 기업은 다음 AI 요구가 닥쳐올 때 레거시 BI 툴에 덧붙인 불안정한 파이프라인이 아니라 강력한 플랫폼을 보유한 상태일 것입니다.
다만 “그냥 레이크하우스로 옮기면 된다”라는 함정에는 빠지지 마십시오. 레이크하우스 마이그레이션을 데이터 레이크 프로젝트처럼 취급하려는 생각이 들 수 있지만, 레이크하우스를 위해서는 처음부터 목적이 명확한 모델링과 거버넌스, 파이프라인 설계가 필요합니다.
레이크하우스 투자가 더 스마트한 의사결정, 더 정확한 모델, 더 빠른 인사이트 도출을 이끄는 지속적인 가치를 제공하도록 보장하려면 다음과 같은 베스트 프랙티스를 참조하십시오.
비정형 데이터에 대한 계획 수립 : PDF, 채팅 기록, IoT 피드는 더 이상 예외적인 사례가 아닙니다. 레이크하우스는 이러한 데이터를 처리하도록 구축됐지만 이를 위해서는 처음부터 다양한 데이터 유형을 지원하도록 명확한 목적을 갖고 아키텍처를 설계해야 합니다.
데이터 파이프라인 현대화 : AI 및 분석 워크플로우는 빠르게 발전합니다. 불안정한 단방향 ETL 체인에 의존하는 대신 관찰가능성과 버전 제어, 빠른 반복을 지원하는 모듈형 파이프라인을 도입해야 합니다.
시맨틱 레이어 구축 : 일관적인 정의(예를 들어 “고객” 또는 “제품”을 규정하는 요소)는 정확한 인사이트를 얻는 데 필수적입니다. 공통된 이해가 없다면 아무리 진보된 AI라 해도 잘못 작동할 수 있습니다.
기능뿐 아니라 기본적인 요소에도 집중 : 툴과 플랫폼은 중요하지만 그 효과를 좌우하는 것은 바탕이 되는 데이터 전략입니다. 최신 제품 기능을 쫓기보다는 거버넌스, 모델링, 관찰가능성을 높은 우선 순위로 두십시오.
데이터 레이크하우스의 혜택은 진행 속도를 높여줄 수 있지만 성공을 좌우하는 것은 아키텍처입니다. 잘 설계된 레이크하우스는 단순히 전략을 지원할 뿐만 아니라 그 전략을 더 증폭합니다.
💡결론
레이크하우스는 하나의 트렌드가 아니라 토대입니다. AI는 과거 데이터 플랫폼의 한계를 명확히 드러냈습니다. 답은 현대화입니다. 데이터 레이크하우스는 통합 아키텍처, 유연한 스토리지, AI와 ML에 대한 네이티브 지원, 그리고 간소화된 거버넌스라는 실질적인 혜택을 제공합니다. 그러나 신중한 계획이 필요합니다. 단순한 데이터 마이그레이션은 지양하고, 미래의 사용 사례를 염두에 두고 설계하십시오. 플랫폼 하나를 구축하는 것이 아니라 향후 10년간의 혁신을 구축하는 것입니다.
데이터 레이크하우스 도입에 어려움을 겪고 계시거나 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다.😄
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Quick Overview with 챗GPT 🤖
데이터 레이크하우스는 정형·비정형 데이터를 유연하게 수용하면서도 데이터 웨어하우스 수준의 거버넌스와 성능을 제공하는 차세대 데이터 아키텍처입니다. 기존 플랫폼이 AI와 실시간 분석의 요구를 따라가지 못하면서 기업은 더 민첩하고 확장 가능한 시스템을 찾고 있으며, 많은 기업이 이미 레이크하우스 도입을 가속화하고 있습니다. 레이크하우스는 저장, 처리, 분석을 하나의 플랫폼에서 통합해 AI에 최적화된 데이터 기반을 제공합니다. 다만 단순 마이그레이션이 아닌, 목적 중심의 모델링과 거버넌스 설계가 필요합니다. 지금의 플랫폼 전략이 향후 10년의 AI 경쟁력을 결정짓는다는 점에서, 레이크하우스는 선택이 아닌 필수입니다.
데이터브릭스(Databricks)에 따르면 전 세계 CIO 74%는 기술 스택에 데이터 레이크하우스를 두고 있으며, 나머지도 거의 대부분이 3년 이내에 구현을 계획하고 있습니다. 도입의 가속화는 놀라운 일이 아닙니다. 현대적인 데이터 아키텍처는 AI 경쟁에 있어 필수 요소입니다. 즉, 데이터 플랫폼이 AI 목표에 대응하지 못한다면 이미 뒤쳐진 것입니다.
🏃데이터 요구사항은 바뀌었는데, 기존 플랫폼은 변화를 따라잡지 못합니다.
AI와 실시간 분석에 대한 요구사항에 다라 기업 데이터 플랫폼이 제공해야 하는 기능이 새롭게 규정되고 있습니다. 현대화에 실패하면 경쟁에서 뒤쳐집니다. “지난 분기에 무슨 일이 일어났는가?”와 같은 질문에 답하도록 만들어진 시스템을 사용하는 사이 경쟁자는 AI/ML, 실시간 애플리케이션을 사용해서 앞서 나가며 “지금 무슨 일이 일어나고 있는가?”, 그리고 더 중요한 “다음에 무슨 일이 일어날 것인가?”를 묻고 있기 때문입니다.
따라잡기 위해 플랫폼이 충족해야 할 요구사항은 다음과 같습니다.
정형, 반정형, 비정형 데이터 수집
지속적인 실시간 피드백 루프 지원
인간과 기계 모두에게 인사이트 제공
확장 가능하고 비용 효율적인 머신러닝을 프로덕션 수준에서 지원
위의 모든 작업을 조화롭게 수행
바로 이 부분에서, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크보다 더 진보한 데이터 레이크하우스의 이점이 빛을 발합니다.
🎭기존 데이터 웨어하우스는 AI의 민첩성 요구사항을 충족하지 못합니다.
기업 데이터 웨어하우스가 구축된 과거의 환경은 지금과는 달리 정제된 구조적 데이터를 대시보드와 보고서에 공급하는 것이 주 사용 사례였습니다. 또한 그 용도로는 지금도 여전히 충분합니다.
그러나 전통적인 웨어하우스에는 다음과 같은 한계가 있어 지금의 데이터 요구를 충족하지 못합니다.
엄격한 스키마가 필요해 현대의 데이터 요구를 충족하기 어렵습니다.
정형 데이터를 지원하지만 로그와 이미지, PDF, 오디오 처리에 어려움이 있습니다.
확장에 많은 비용이 들며 특히 AI/ML 워크로드를 처리할 때 그 문제가 더 두드러집니다.
실시간 사용례를 네이티브로 지원하지 못합니다.
⚠️데이터 레이크 역시 완전한 답은 아닙니다.
데이터 레이크는 이 문제를 해소하기 위해 비정형을 포함한 모든 유형의 데이터를 위한 유연한 스토리지를 제공합니다. 데이터 레이크는 대규모로 원시 데이터를 포착하는 데 유용합니다. 그러나 그 자체로는 엔터프라이즈급 분석과 머신 러닝에 필요한 거버넌스, 성능, 쿼리 최적화를 제공하지 못합니다.
그렇다면 이 모든 과제에 대한 답은 무엇일까요? 바로 데이터 레이크하우스입니다.
🧑💻데이터 레이크하우스란?
데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 거버넌스를 결합한 아키텍처입니다. 데이터 레이크와 마찬가지로 원시, 비정형, 반정형 데이터를 지원하며, 웨어하우스와 마찬가지로 ACID 트랜잭션, 스키마 강제, 빠른 SQL 쿼리를 지원합니다. 데이터 레이크는 저장에는 유용하지만 번잡하고 인사이트 측면에서 유용성이 떨어집니다. 데이터 웨어하우스는 빠르고 깔끔하지만 비용이 많이 들고 유연성이 낮습니다. 데이터 레이크하우스는 두 솔루션의 장점을 단점 없이 제공해 이런 문제를 해결하면서 그 인기를 높이고 있습니다.
🧐기업이 지금 레이크하우스로 전환하는 이유는?
간단히 말해 데이터 레이크하우스가 현재의 데이터 요구사항을 충족하도록 만들어졌기 때문입니다. 데이터 레이크의 확장성, 데이터 웨어하우스의 성능과 안정성을 통합해 제공하므로 별도의 시스템이 불필요합니다. 이런 융합은 비용 절감과 데이터 아키텍처의 간소화, 더 효과적인 대규모 AI 및 분석 지원으로 이어집니다. 그러나 데이터 레이크하우스로의 전환은 단순히 데이터를 새 컨테이너에 집어넣는 것이 전부가 아닙니다.
💡플랫폼 준비 : 스토리지가 전부가 아닙니다.
사고방식의 전환입니다. 플랫폼은 단순히 과거를 보고하는 것을 넘어 AI를 실현하는 요소가 됩니다. 그러나 이를 위해 거대 기술 기업용으로 만들어진 방대하고 복잡한 플랫폼이 필요한 것은 아닙니다. 모든 기업이 구글과 같지는 않습니다. 필요한 것은 유연성입니다. 현실에서는 레거시 시스템과 혼합된 워크로드, 복잡하게 얽힌 파이프라인, 그리고 통제하기 어려운 데이터 확산이 당연한 요소이기 때문입니다. 한 분기 이내에 데이터브릭스로 마이그레이션하면 좋겠지만, 그렇게 잘 되지 않습니다. 그래도 괜찮습니다. 레이크하우스 도입의 핵심은 순수성이 아니라 유연성을 확보하고 미래 AI 이니셔티브를 위한 기반을 마련하는 데 있기 때문입니다.
진화에 맞춰 계층화된 계획을 통해 하이브리드 접근 방식을 채택하면서 데이터 레이크하우스의 혜택을 계속 누릴 수 있습니다. 재무 보고 용도로 기존 데이터 웨어하우스를 계속 사용할 수 있습니다. 그러나 비즈니스의 과거 기록뿐만 아니라 향후 비즈니스가 향하는 방향도 지원하는 플랫폼도 필요합니다. 레이크하우스는 기존 시스템을 완전히 교체하지 않고도 성장할 수 있는 길을 제시합니다. 시간을 두고 점진적으로 기능을 추가할 수 있으므로 AI가 요구하는 확장 가능하고 통합된 데이터 기반을 구축하는 동시에 각자의 속도에 맞춰 아키텍처를 현대화할 수 있습니다.
💁데이터 레이크하우스와 AI가 찰떡궁합인 이유
AI를 위해서는 단순히 데이터가 필요한 것이 아니라 적절한 데이터를 적절한 형태로 적절한 시점에 제공해야 합니다. 이는 일괄 처리, 정적 테이블, 야간 ETL을 중심으로 설계된 플랫폼 관점에서는 매우 까다로운 요구입니다. 반면 레이크하우스는 유연한 데이터 수집과 실시간 액세스, 지능형 아키텍처를 결합해서 현대 AI의 요구사항을 충족하도록 설계되었습니다.
레이크하우스는 사전에 엄격한 스키마 전제를 강제하지 않고 정형, 반정형, 비정형 데이터를 수집합니다. 의미적 명확성을 지원하므로 상충하거나 모호한 입력을 기반으로 모델이 구축되는 일이 없습니다. 이런 장점과 내장된 데이터 계보가 결합되면 팀은 데이터가 어디에서 비롯됐고 어떻게 변형되었는지 추적할 수 있으며, 이는 모델 학습 속도를 높이고 재작업을 줄이고 출력에 대한 신뢰를 보장하는 데 도움이 됩니다.
이에 못지않게 중요한 점은 레이크하우스가 저장, 처리, 분석을 하나의 아키텍처로 통합한다는 것입니다. 이를 통해 여러 조각을 끼워 맞춘 시스템에서 일반적으로 발생하는 중복, 취약한 파이프라인, 불안정한 통합 문제가 해소됩니다. 결과적으로 AI에 즉시 사용 가능한 일관되고 관리되는 최신 데이터가 확보됩니다.
이해를 돕기 위해 데이터브릭스와 전통적인 SQL 서버를 비교해 보십시오. 사실 대등한 비교라고 할 수도 없습니다. 데이터브릭스와 같은 현대 레이크하우스는 스트리밍 데이터, 노트북, 델타 레이크(Delta Lake) 트랜잭션, ML플로우(MLflow) 파이프라인, 스파크(Spark) 네이티브 프로세싱을 모두 한 곳에서 지원합니다. SQL 서버는 어떤가요? 회계와 같은 작업에는 좋지만, 매시간 사용자 행동을 재학습하는 모델을 배포하는 용도로는 적합하지 않습니다. SQL을 버리라는 말은 아니지만 대규모 AI에 맞게 구축된 플랫폼으로 SQL을 보완해야 할 필요는 있습니다.
📍주요 플랫폼 : 주요 업체 현황
데이터 아키텍처 분야에는 많은 업체가 있지만 기업의 데이터 관리 및 분석 방식을 주도하는 소수의 지배적인 플랫폼이 존재하며 각 플랫폼마다 각자의 장단점이 있습니다.
스노우플레이크(Snowflake) : SQL 기반 분석에 탁월합니다. 보안은 강력하지만 비정형 데이터와 네이티브 ML 워크플로우에는 취약합니다.
데이터브릭스 : ML을 위해 만들어진 플랫폼이며 강력한 레이크하우스 기반입니다. 심층적인 엔지니어링 역량을 갖춘 팀에 가장 적합합니다.
빅쿼리(BigQuery) : 서버리스 확장성이 장점입니다. 분석 용도로 빠르고 유연하지만 ML 툴은 따로 추가해야 할 수 있습니다.
마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric) : 초기 단계이지만 유망합니다. 사용 편의성 측면에서 긍정적인 평가를 받지만 현실적으로 통합의 복잡성이 따릅니다.
AWS 스택(S3 + 글루 + 레드시프트 + 세이지메이커) : 강력하지만 단편화되어 있습니다. 통합을 위해서는 오케스트레이션과 전문 지식이 필요합니다.
핵심 관건은 이런 여러 플랫폼이 시맨틱 모델링, 계보, 실시간 AI 관찰가능성을 얼마나 잘 지원할 수 있느냐입니다. 그 답에 따라 미래를 위해 준비된 아키텍처, 그리고 문서에서만 현대적으로 보일 뿐인 아키텍처가 구분됩니다.
👀지금 데이터 레이크하우스에 주목해야 하는 이유
이번 분기에 당장 AI 코파일럿을 구축할 계획은 없을 수 있습니다. 그러나 지금 내리는 플랫폼 결정에 따라 내년에 구축할 것이 정의됩니다. 레이크하우스의 성숙도는 빠르게 높아지고 있습니다. 지금 움직이는 기업은 다음 AI 요구가 닥쳐올 때 레거시 BI 툴에 덧붙인 불안정한 파이프라인이 아니라 강력한 플랫폼을 보유한 상태일 것입니다.
다만 “그냥 레이크하우스로 옮기면 된다”라는 함정에는 빠지지 마십시오. 레이크하우스 마이그레이션을 데이터 레이크 프로젝트처럼 취급하려는 생각이 들 수 있지만, 레이크하우스를 위해서는 처음부터 목적이 명확한 모델링과 거버넌스, 파이프라인 설계가 필요합니다.
레이크하우스 투자가 더 스마트한 의사결정, 더 정확한 모델, 더 빠른 인사이트 도출을 이끄는 지속적인 가치를 제공하도록 보장하려면 다음과 같은 베스트 프랙티스를 참조하십시오.
비정형 데이터에 대한 계획 수립 : PDF, 채팅 기록, IoT 피드는 더 이상 예외적인 사례가 아닙니다. 레이크하우스는 이러한 데이터를 처리하도록 구축됐지만 이를 위해서는 처음부터 다양한 데이터 유형을 지원하도록 명확한 목적을 갖고 아키텍처를 설계해야 합니다.
데이터 파이프라인 현대화 : AI 및 분석 워크플로우는 빠르게 발전합니다. 불안정한 단방향 ETL 체인에 의존하는 대신 관찰가능성과 버전 제어, 빠른 반복을 지원하는 모듈형 파이프라인을 도입해야 합니다.
시맨틱 레이어 구축 : 일관적인 정의(예를 들어 “고객” 또는 “제품”을 규정하는 요소)는 정확한 인사이트를 얻는 데 필수적입니다. 공통된 이해가 없다면 아무리 진보된 AI라 해도 잘못 작동할 수 있습니다.
기능뿐 아니라 기본적인 요소에도 집중 : 툴과 플랫폼은 중요하지만 그 효과를 좌우하는 것은 바탕이 되는 데이터 전략입니다. 최신 제품 기능을 쫓기보다는 거버넌스, 모델링, 관찰가능성을 높은 우선 순위로 두십시오.
데이터 레이크하우스의 혜택은 진행 속도를 높여줄 수 있지만 성공을 좌우하는 것은 아키텍처입니다. 잘 설계된 레이크하우스는 단순히 전략을 지원할 뿐만 아니라 그 전략을 더 증폭합니다.
💡결론
레이크하우스는 하나의 트렌드가 아니라 토대입니다. AI는 과거 데이터 플랫폼의 한계를 명확히 드러냈습니다. 답은 현대화입니다. 데이터 레이크하우스는 통합 아키텍처, 유연한 스토리지, AI와 ML에 대한 네이티브 지원, 그리고 간소화된 거버넌스라는 실질적인 혜택을 제공합니다. 그러나 신중한 계획이 필요합니다. 단순한 데이터 마이그레이션은 지양하고, 미래의 사용 사례를 염두에 두고 설계하십시오. 플랫폼 하나를 구축하는 것이 아니라 향후 10년간의 혁신을 구축하는 것입니다.
데이터 레이크하우스 도입에 어려움을 겪고 계시거나 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다.😄
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