현대적 데이터 아키텍처 비교

아키텍처	정의	강점	약점	적합한 상황
데이터 웨어하우스	중앙 집중형, 구조화된 데이터 저장소	높은 일관성, 규제 준수, BI에 강점	유연성 부족, 비정형·실시간 데이터 처리에 약함	규제가 강한 환경, 엔터프라이즈 리포팅
데이터 레이크	구조화·비정형 데이터 전체를 저장하는 원시 저장소	낮은 비용, 유연성, 다양한 소스 수용 가능	통제 어려움, ‘데이터 늪’이 될 위험	탐색적 분석, 다양한 원시 데이터 활용
레이크하우스	웨어하우스 거버넌스와 레이크 유연성의 결합	비용과 구조의 균형, 하이브리드 활용에 적합	아직 성숙 단계, 최신 역량 필요	통합 분석, 다양한 워크로드 처리
데이터 메시	도메인 주도형 분산 아키텍처, 데이터를 ‘제품’으로 취급	소유권 강화, 민첩성 확보, IT·비즈니스 정렬	강력한 거버넌스 및 문화 변화 필요	복잡한 조직, 성숙한 데이터 역량 보유
데이터 패브릭	분산 시스템 간 통합을 위한 메타데이터 기반 계층	실시간 가시성, 크로스 시스템 거버넌스, 하이브리드·클라우드 친화적	구현 복잡성, 정교한 메타데이터 관리 필요	사일로 해소, 멀티 클라우드 간 실시간

기고 | AI 성능을 갉아먹는 ‘저품질 데이터’··· CIO·CDO가 알아야 할 데이터 품질 향상법 | CIO

기고 | AI 성능을 갉아먹는 ‘저품질 데이터’··· CIO·CDO가 알아야 할 데이터 품질 향상법