데이터 레이크 설계 원칙

데이터 레이크를 구축하면 데이터 사일로를 허물고 가치 추출을 위해 데이터를 대중화할 수 있습니다. 중앙 데이터 리포지토리를 통해 조직은 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고 빠르게 혁신할 수 있습니다.

조직은 기하급수적으로 증가하는 다양한 데이터 소스를 저장할 수 있는 비용 효율적이고 탄력적인 스토리지 용량을 원합니다. 이들은 여러 사업부에서 방대한 양의 데이터를 중앙에서 관리하고 공유하기를 원합니다. 또한 직원과 이해 관계자가 가치 창출 시간을 단축하면서 비즈니스 통찰력을 도출할 수 있도록 지원하고자 합니다.

데이터 레이크를 설계할 때 고려할 사항:

• 정형, 비정형, 반정형 등 다양한 데이터 유형에서 고속 데이터를 수집, 저장, 분석하려면 어떻게 해야 할까요?

• 페타바이트 규모의 데이터를 온디맨드 방식을 통해 전 세계적으로 비용 효율적으로 저장하고 공유하려면 어떻게 해야 할까요?

• 데이터에 대한 대량의 동시 쿼리를 지원하도록 IT 리소스를 확장하고 비용을 절감하기 위해 자동으로 규모를 축소하려면 어떻게 해야 할까요?

• 오늘날 사용자는 어떻게 여러 데이터 리포지토리를 보고, 검색하고, 쿼리를 실행할까요?

• 과거 데이터 패턴과 과거 시나리오를 사용하여 미래의 인사이트를 어떻게 도출하나요?