빅데이터 시대에 협회는 방대한 양의 다양한 데이터를 저장, 관리, 분석하기 위해 끊임없이 혁신적인 결과를 모색하고 있습니다. 기존 데이터 스토리지는 중요하지만 최신 데이터 소스의 볼륨, 다양성 및 속도를 처리하는 데 종종 어려움을 겪습니다. 기업이 원시 형식으로 데이터를 수집, 저장 및 처리할 수 있도록 하는 보다 유연하고 확장 가능한 의지를 통해 데이터 레이크에 참여하세요. 정형 데이터 스토리지와 달리 데이터 레이크는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 수용할 수 있어 현대 데이터 인프라의 필수 요소입니다. 이 구성은 IT 전문가의 관점에서 데이터 레이크를 탐색하고 그 뼈대, 이점 및 아직 태어나지 않은 추세를 조사합니다.
데이터 레이크 아키텍처, 수집 및 처리의 해체
1. 아키텍처 데이터 유연성의 기초
기본적으로 데이터 레이크는 협회가 형식에 관계없이 모든 데이터를 단일 위치에 저장할 수 있도록 하는 중앙 집중식 보관소입니다. 데이터 레이크의 뼈대는 HDFS(Hadoop Distributed Train System)와 유사한 분산 창고 시스템이나 Amazon S3, Azure Data Lake Storage 또는 Google Cloud Storage와 같은 지상 창고 결과를 사용하여 크게 확장 가능하고 비용 효율적이도록 설계되었습니다.
뼈대에는 일반적으로 섭취 하위 계층, 창고 하위 계층 및 처리 하위 계층이라는 세 가지 주요 계층이 포함됩니다. 수집 하위 계층은 데이터베이스, IoT 편견, 소셜 미디어 플랫폼 등을 포함한 다양한 소스에서 데이터를 가져오는 일을 담당합니다. 창고 하위 계층은 원시 데이터를 기본 형식으로 유지하여 무기한으로 유지하고 필요할 때 침투할 수 있도록 합니다. 처리 하위 계층은 Apache Spark, Presto 및 Apache Hive와 유사한 기술을 사용하여 데이터를 분석하고 변환하기 위한 도구와 패브릭을 제공합니다.
이 뼈대는 비교할 수 없는 유연성을 제공하므로 협회는 기존 데이터 저장소에 비해 저렴한 비용으로 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 데이터 레이크는 창고와 암호 금고를 분리함으로써 계속 증가하는 데이터 볼륨을 처리하는 데 필요한 확장성을 제공합니다.
2. 다양한 데이터 소스를 원활하게 통합하는 데이터 수집
데이터 레이크의 중요한 장점 중 하나는 광범위한 전처리나 스키마 설명 없이도 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있다는 것입니다. 이 기능은 정보가 다수의 구조화된 소스와 형태가 지정되지 않은 소스에서 나오는 순간의 데이터 환경에서 특히 중요합니다.
데이터 수집은 일괄 처리, 실시간 스트리밍 또는 이 둘의 조합을 통해 달성할 수 있습니다. Apache Nifi 및 Talend와 같은 일괄 처리 도구를 사용하면 연결을 통해 나열된 간격으로 대량의 데이터를 호수로 이동할 수 있습니다. Apache Kafka 및 Amazon Kinesis와 유사한 실시간 스트리밍 기술을 사용하면 탐지기, 로그 라인, 트랜잭션 시스템과 같은 소스로부터 데이터가 중단 없이 유입될 수 있어 데이터 레이크가 항상 최신 상태로 유지됩니다.
수집된 데이터는 원시 형식으로 저장되어 원래 구조와 콘텐츠를 보존합니다. 이 접근 방식은 데이터 수집에 필요한 복잡성과 시간을 줄일 뿐만 아니라 즉각적인 사용 사례가 명확하지 않은 경우 모든 데이터를 태아 분석에 사용할 수 있도록 보장합니다. 이러한 유연성이 없기 때문에 데이터 레이크는 탐색적 데이터 분석, 기계 활용 능력 및 기타 고급 분석 작업에 이상적인 결과를 제공합니다.
3. 데이터 처리 원시 데이터에서 인식 잠금 해제
방대한 양의 원시 데이터를 저장하는 것이 중요한 이점이기는 하지만, 데이터 레이크의 진정한 힘은 이 데이터를 재사용하고 분석하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있는 능력에 있습니다. 데이터 레이크 지형의 데이터 재활용에는 일반적으로 세 가지 주요 조정 데이터 변형, 데이터 분산 및 고급 분석이 포함됩니다.
데이터 변형은 원시 데이터를 분석에 적합한 구조화된 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 이 단계에는 데이터 정리, 정규화, 강화 및 집계가 포함될 수 있습니다. Apache Spark 및 AWS Cohere와 같은 도구는 이러한 변형을 대규모로 수행할 수 있는 강력한 기능을 제공하여 추가 분석을 위해 데이터가 준비되도록 합니다.
데이터 공개를 통해 데이터 과학자와 심사위원은 데이터와 상호 작용하고, 임시 쿼리를 수행하고, 시각화를 유도할 수 있습니다. Presto 및 Apache Drill과 유사한 SQL 기반 쿼리 시스템을 사용하면 제약회사가 대규모 데이터 세트에서 복잡한 쿼리를 실행할 수 있어 데이터 검색 및 논문 테스트가 쉬워집니다.
고급 분석에는 데이터의 패턴과 추세를 파악하기 위한 기계 활용 능력 알고리즘, 예측 모델, 통계적 방법의 작동이 포함됩니다. 데이터 레이크 주변 환경을 TensorFlow, PyTorch, Scikitlearn과 같은 기계 활용 능력 패브릭과 통합함으로써 협회는 데이터 중심 의사 결정을 추진하는 정교한 모델을 만들고 구현할 수 있습니다.
현대 기업에서 데이터 레이크의 전략적 이점
1. 데이터 가용성 및 민주화 강화
데이터 레이크의 주요 이점 중 하나는 협회 전반에 걸쳐 데이터 가용성과 민주화를 향상시키는 기능입니다. 기존 데이터 스토리지는 복잡성과 비용으로 인해 선별된 약물 그룹에 대한 액세스를 제한하는 경우가 많습니다. 불일치하는 경우, 데이터 레이크는 데이터 과학자, 판사, 비즈니스 이해관계자를 포함하여 더 광범위한 제약회사가 데이터를 침투하고 사용할 수 있는 더욱 포괄적인 환경을 제공합니다.
데이터 레이크는 원시 형식으로 데이터를 저장하고 쿼리 및 분석을 위한 다양한 도구를 제공함으로써 제약회사가 데이터를 직접 탐색하고 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 톤 서비스 접근 방식은 데이터 액세스에 대한 IT 팀의 의존도를 줄이고 데이터 중심 의사 결정 문화를 조성합니다. 또한 구조화된 거래 데이터부터 정형화되지 않은 교과서 및 이미지에 이르기까지 다양한 데이터 유형을 저장하고 분석하는 기능을 통해 협회는 운영 및 고객에 대한 더욱 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다.
2. 고급 분석 및 머신러닝 지원
데이터 레이크는 고급 분석 및 기계 활용 능력을 갖춘 기업을 지원하는 데 특히 적합합니다. 원시 데이터를 다채로운 형식으로 저장할 수 있는 유연성이 없기 때문에 데이터 과학자는 사전 정의된 스키마의 제약을 받지 않고 다양한 전처리 방법과 포인트 엔지니어링 스타일을 실험할 수 있습니다.
기계 활용 능력 모델은 훈련 및 확인을 위해 대량의 데이터를 보유하는 경우가 많습니다. 데이터 레이크는 이러한 조건을 처리하는 데 필요한 확장성을 제공하여 협회가 보다 정확하고 강력한 모델을 만들 수 있도록 해줍니다. 마찬가지로 AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning과 같은 제한된 기계 활용 능력 플랫폼과 데이터 레이크를 통합하면 기계 활용 능력 모델의 개발, 교육 및 배포가 간소화됩니다.
데이터 레이크의 고급 분석 기능을 사용하여 협회는 폐기된 패턴을 발견하고 아직 발생하지 않은 추세를 예측하며 더 많은 정보를 바탕으로 의견을 제시할 수 있습니다. 데이터에서 실행 가능한 인식을 결정하는 이러한 기능은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하는 데 매우 중요합니다.
3. 비용 절감 및 확장성 완성
비용 효율성과 확장성은 기존 데이터 스토리지에 비해 데이터 레이크의 두 가지 중요한 이점입니다. 데이터 레이크는 분산된 저장소 및 암호 금고에 영향을 미치므로 협회는 저렴한 비용으로 대량의 데이터를 저장할 수 있습니다. 이는 상당한 구조 비용을 발생시키지 않고도 창고와 처리 능력을 평가할 수 있기 때문에 데이터 요구 사항이 급격히 증가하는 기업에 특히 유용합니다.
제한된 데이터 레이크 결과는 종량제 가격 책정 모델을 제공하여 비용 효율성을 더욱 향상시킵니다. 조직은 자신이 사용하는 창고와 암호 금고에 대해서만 비용을 지불하므로 상당한 공개 투자가 필요하지 않습니다. 이러한 유연성이 없기 때문에 기업은 더 효율적으로 금고를 할당하고 요구에 따라 데이터 전략을 조정할 수 있습니다.
확장성은 데이터 레이크의 또 다른 중요한 이점입니다. 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 데이터 레이크는 성능 저하 없이 이러한 증가를 수용할 수 있도록 원활하게 측정할 수 있습니다. 이 기능을 통해 협회는 데이터의 크기나 복잡성에 관계없이 데이터의 가치를 계속해서 결정할 수 있습니다.
데이터 레이크의 아직 태어나지 않은 추세와 과제
1. 신기술과의 통합
데이터 레이크의 미래는 인공 지능(AI), 효과 인터넷(IoT) 및 블록체인과 유사한 최신 기술과의 통합에 있습니다. AI와 기계 활용 능력은 데이터 레이크 내에서 데이터 처리 및 분석 기능을 향상시키는 데 계속해서 중요한 역할을 할 것입니다. AI 기반 로봇화는 데이터 수집, 변형 및 분석 프로세스를 간소화하여 협회가 인지도를 보다 효율적으로 평가할 수 있도록 해줍니다.
IoT 편향은 분석을 위해 데이터 레이크에 수집될 수 있는 방대한 양의 실시간 데이터를 유도합니다. 이러한 통합을 통해 협회는 운영을 포괄하고 프로세스를 최적화하며 실시간 인식을 바탕으로 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 블록체인 기술은 데이터 거래 및 계보에 대한 투명하고 변조 방지 기록을 제공함으로써 데이터 레이크 내에서 데이터 거버넌스와 보안을 강화할 수 있습니다.
2. 데이터 거버넌스 및 보안 기업에 대한 대응
데이터 레이크의 유행이 커짐에 따라 데이터 거버넌스 및 보안 기업을 다루는 것이 점점 더 중요해질 것입니다. 결빙 데이터의 품질, 두께, 비감독 조건 준수는 호수에 저장된 데이터의 무결성과 책임을 유지하는 데 매우 중요합니다.
데이터 운영, 액세스 제어 및 운영을 위한 프로그램과 절차를 정의하는 강력한 데이터 거버넌스 패브릭을 시행하는 것이 필수적입니다. 또한 데이터 레이크를 암호화, ID 및 액세스 운영(IAM), 데이터 손실 방지(DLP)와 유사한 보안 도구 및 기술과 통합하면 무단 액세스 및 위반으로부터 민감한 정보를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 데이터 복잡성 및 성능 관리
데이터 레이크는 유연성과 확장성 측면에서 상당한 이점을 제공하지만 대규모 데이터 환경의 복잡성과 성능을 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 데이터 수집, 저장 및 처리를 위한 최적의 성능을 확보하는 것이 더욱 중요해졌습니다.
협회는 데이터 레이크 주변의 성능을 효과적으로 관리하기 위해 고급 모니터링 및 최적화 도구에 투자해야 합니다. 이러한 도구는 백업을 식별하고, 리소스 적용을 최적화하고, 데이터 재활용 워크플로가 쉽게 실행되도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터 파티셔닝, 인덱싱 및 숨기기에 대한 세련된 방식을 옹호하면 성능을 더욱 향상시키고 정지를 줄일 수 있습니다.
결론
데이터 레이크는 데이터 운영 및 분석에 대한 혁신적인 접근 방식을 나타내며 비교할 수 없는 유연성, 확장성 및 비용 효율성을 제공합니다. 협회가 중앙 집중식 보관소에 다양한 데이터 유형을 저장하고 재사용할 수 있도록 함으로써 데이터 레이크는 제약회사가 귀중한 인식을 결정하고 데이터 기반 의견을 제시할 수 있는 권한을 부여합니다.
데이터 가용성 향상 및 고급 분석 지원부터 비용 절감 및 확장성 완성에 이르기까지 데이터 레이크의 이점은 다양합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 이점을 실현하려면 데이터 거버넌스, 보안 및 성능과 관련된 문제를 해결해야 합니다. 새로운 기술을 통합하고 세련된 관행을 옹호함으로써 협회는 데이터 레이크의 상황에 완벽하게 대처하고 디지털 시대에 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
IT 전문가로서 데이터 레이크의 복잡성과 아직 태어나지 않은 추세를 이해하는 것은 데이터 중심의 변태 편향을 통해 비즈니스를 안내하는 데 중추적인 역할을 합니다. 기술 발전에 뒤처지지 않고 혁신적인 결과를 수용함으로써 우리는 데이터 레이크가 데이터의 힘을 활용하려는 협회에게 중요한 자산으로 남아 있도록 보장할 수 있습니다.