데이터 레이크와 데이터 웨어하우스

데이터 레이크 그리고 데이터웨어 하우스 둘 다 일반적으로 스토리지에 사용됩니다.

빅 데이터, 그러나 상호 교환 가능한 용어는 아닙니다.

데이터 레이크는 용도가 아직 정의되지 않은 방대한 원시 데이터 풀입니다.

데이터 웨어하우스는 특정 목적을 위해 이미 처리된 구조화되고 필터링된 데이터의 저장소입니다.

데이터 관리 아키텍처에 대한 새로운 추세도 있습니다.

데이터 레이크 하우스데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 데이터 관리 기능을 결합합니다.

https://www.talend.com/resources/data-lake-vs-data-warehouse/

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스: 주요 차이점

데이터 레이크는 용도가 아직 정의되지 않은 방대한 원시 데이터 풀입니다.

데이터 웨어하우스는 특정 목적을 위해 이미 처리된 구조화되고 필터링된 데이터의 저장소입니다.

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AWS Cloud Analytics와 같은 데이터 관리 시스템을 구축하는 이유는 무엇입니까?

궁극적인 목표는 데이터 사일로를 제거하는 것입니다.

데이터 사일로는 기업에 많은 비용과 시간을 소모합니다.

데이터 사일로란 무엇입니까?

데이터 사일로조직과 분리되어 비즈니스 시스템의 모든 부분에서 액세스할 수 없는 정보 모음입니다.

https://www.tibco.com/en/reference-center/what-is-a-data-silo#:~:text=%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0% 20%EC%82%AC%EC%9D%BC%EB%A1%9C%EB%8A%94%20%EC%A1%B0%EC%A7%81%EA%B3%BC,%ED%95 %98%EA%B8%B0%EA%B0%80%20%EB%B9%84%EA%B5%90%EC%A0%81%20%EA%B0%84%EB%8B%A8%ED %95%A9%EB%8B%88%EB%8B%A4.

데이터 사일로란 무엇입니까?

홈 참조 센터 용어 데이터 사일로란 무엇입니까? 데이터 사일로는 조직과 분리된 정보 모음이며 비즈니스 시스템의 모든 부분에 액세스할 수 없습니다.

데이터 사일로를 통한 비즈니스 지원

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데이터 사일로를 제거하는 방법(AWS Analytics 기반)

추출/변환/로드(ETL) – 데이터 시각화 – 데이터 복제 – 데이터 레이크 활용 – 통합 쿼리

연합 쿼리란 무엇입니까?

Federated Query는 이를 가능하게 하는 새로운 Amazon Athena 기능입니다.

데이터 분석가, 엔지니어 및 데이터 과학자는 관계형, 비관계형, 개체 및 사용자 지정 데이터 소스에 저장된 데이터에 대해 SQL 쿼리를 실행합니다.

https://aws.amazon.com/en/blogs/big-data/query-any-data-source-with-amazon-athenas-new-federated-query/#:~:text=Federated%20query%20is% 20a%20new, object%2C%20및%20custom%20data%20sources.

새로운 통합 쿼리로 모든 데이터 소스 쿼리 | Amazon Web Services의 Amazon Athena에서

오늘날 조직은 구축하는 애플리케이션에 가장 적합한 데이터 스토리지를 사용합니다.

예를 들어 소셜 네트워크를 구축하는 조직의 경우 관계형 데이터베이스에 비해 Amazon Neptune과 같은 그래프 데이터베이스가 가장 적합할 수 있습니다.

시

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