정의:

데이터 레이크는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 원시 상태로 저장하는 중앙 저장소입니다.

설명:

데이터 레이크는 다양한 소스에서 수집된 데이터를 원시 형태로 저장하여, 필요에 따라 분석 및 처리할 수 있도록 지원하는 시스템입니다. 이는 데이터 웨어하우스와 달리 데이터의 구조를 사전에 정의하지 않으며, 모든 형태의 데이터를 수용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 데이터 레이크는 주로 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되며, 데이터 과학자와 분석가들이 데이터에 쉽게 접근하여 인사이트를 도출할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 기업은 데이터 레이크를 활용하여 고객 행동 분석, 실시간 데이터 처리, 머신러닝 모델 학습 등을 수행할 수 있습니다. 또한, 데이터 레이크는 클라우드 기반 솔루션으로 제공되어 확장성과 비용 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이러한 특성 덕분에 데이터 레이크는 빅데이터 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

제품:

데이터 레이크는 특정 제품이 아닌 데이터 저장 및 관리 방식입니다.

유형:

데이터 저장소 및 관리 시스템

개발사 또는 제공자:

아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 다양한 클라우드 서비스 제공자

출시 시기:

2010년대 초반부터 개념이 확산되기 시작했습니다.

주요 기능 및 특징:

대량의 데이터를 원시 상태로 저장, 다양한 데이터 형식 지원, 유연한 확장성 제공

용도 및 활용 분야:

빅데이터 분석, 머신러닝 모델 학습, 실시간 데이터 처리, 데이터 아카이빙

버전 및 구성:

클라우드 서비스 제공자별로 다양한 구성 옵션 제공

호환성 및 연동성:

다양한 데이터 처리 및 분석 도구와 호환 가능

평가 및 반응:

데이터 웨어하우스 대비 유연성과 확장성에서 긍정적인 평가를 받고 있습니다.

이칭(alias):

데이터 호수

참고:

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 상호 보완적인 관계로, 각각의 장점을 활용하여 데이터 전략을 수립하는 것이 중요합니다.