Data Lake는 저장 및 분석에 필요할 때까지 대량의 원시 데이터를 원래 형식으로 저장하도록 설계된 컴퓨팅 아키텍처입니다. 이 아키텍처는 방대한 양의 물을 담는 강철 컨테이너와 유사한 호수에 데이터를 저장한다는 개념을 기반으로 합니다. 이는 최소한의 비용으로 대규모 데이터 세트를 저장하는 효과적인 방법을 제공합니다.
데이터 레이크는 일반적으로 엄청난 양의 정형 및 비정형 데이터를 저장하는 데 사용됩니다. 구조화된 데이터란 쉽게 검색하고 조작할 수 있도록 정리된 데이터를 말합니다. 반면에 구조화되지 않은 데이터는 더 무작위적이고 예측 불가능합니다. 구조화된 데이터에는 테이블, 목록 또는 숫자 데이터가 포함될 수 있습니다. 구조화되지 않은 데이터는 특정 구조를 갖고 있지 않지만 여전히 유용한 정보를 포함할 수 있습니다.
데이터 레이크의 주요 측면은 데이터가 처리되지 않은 원시 형식으로 저장된다는 것입니다. 이를 통해 쉽게 액세스할 수 있으므로 데이터 마이닝, 기계 학습 및 분석을 더 쉽게 분석하고 사용할 수 있습니다. 데이터는 원래 상태로 저장되므로 상대적으로 쉽게 검색하고 필터링할 수 있습니다. 또한 데이터를 사용하기 위해 여러 번 변환하거나 처리할 필요가 없으므로 비용 효율성도 더 높습니다.
데이터 레이크에는 몇 가지 다른 장점도 있습니다. 대용량의 민감한 데이터를 안전하고 안전한 환경에 저장할 수 있는 환경을 제공합니다. 또한 모든 관련 데이터에 대한 단일 액세스 및 제어 지점을 제공하고 데이터 통합 및 분석과 관련된 시간과 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 레이크는 데이터 과학 및 비즈니스 인텔리전스 분야에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 이는 데이터에 대해 더 나은 정보를 바탕으로 더 나은 결정을 내리려는 조직을 위한 중요한 도구입니다. 데이터 세트가 점점 더 커지고 복잡해짐에 따라 경쟁력을 유지하려는 기업에게 데이터 레이크가 점점 더 중요해지고 있습니다.
