DW (Data Warehouse), 데이터 마트 (Data Mart), 데이터 레이크 (Data Lake)

출제 빈도: ★★★★★ | 난이도: ★★★☆☆

답안.

Ⅰ. 개요

데이터 웨어하우스는 주제 지향, 통합, 시계열, 비휘발성 특성을 가진 분석용 데이터 저장소다.
데이터 마트는 부서나 특정 업무 목적에 맞춘 소규모 분석 저장소로, DW의 부분집합 또는 독립형으로 운영된다.
데이터 레이크는 구조화·비구조화 데이터를 원본 형태로 대규모 저장하는 유연한 저장소다.

Ⅱ. 핵심 구성요소

Ⅰ. 개요
   1. 정의
   2. 분석·AI 활용 확대와 데이터 유형 다양화

Ⅱ. 핵심 구성요소
   1. 분석 저장소 유형
   2. 구조와 사용 목적

Ⅲ. 특징 및 장단점
   1. 분석 생산성과 데이터 활용성 향상
   2. 레이크의 데이터 늪과 중복 저장 위험

Ⅳ. 유사 기술과의 비교
   - DW vs 데이터 레이크 vs 데이터 마트 비교표

Ⅴ. 적용사례 및 향후전망
   1. 전사 BI 구축과 ML 데이터 플랫폼 설계
   2. Lakehouse와 메타데이터 관리 강화

해당 키워드의 기술적 구성요소와 동작 원리를 서술한다.

Ⅲ. 특징 및 비교

핵심 기술의 장단점과 유사 기술과의 차이를 분석한다.

Ⅳ. 적용 사례

실무 환경에서의 적용 사례와 기대효과를 제시한다.

Ⅴ. 전망

최신 기술 동향과 향후 발전 방향을 서술한다.