데이터 레이크하우스와 메달리온 아키텍처: BI와 ML을 위한 데이터 통합

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 대상자: 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, BI 분석가
• 난이도: 중급~고급 (데이터 아키텍처와 ACID 트랜잭션 개념 이해 필요)

핵심 요약

• 데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 스케일링과 데이터 웨어하우스의 ACID 트랜잭션 및 데이터 관리 기능을 결합한 하이브리드 아키텍처로, BI 및 ML 작업을 위한 통합된 데이터 플랫폼을 제공합니다.
• 메달리온 아키텍처는 Bronze, Silver, Gold 3개 레이어로 구성되어, 데이터 품질 관리와 접근성 향상을 위한 단계적 정제 프로세스를 제공합니다.
• Delta Lake와 같은 메타데이터 레이어는 ACID 트랜잭션 및 스키마 진화를 지원해, 데이터 중복과 불일치를 줄이고 데이터 신뢰성을 높입니다.

섹션별 세부 요약

1. **전통적인 데이터 관리의 한계**

• 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터에 최적화되지만, 비구조화 데이터 처리에 약점이 있음.
• 데이터 레이크는 스케일링과 유연성을 제공하지만, ACID 트랜잭션 및 데이터 정리 기능이 부족해 "데이터 습지" 문제 발생.
• 두-tier 아키텍처는 데이터 중복, 비용 증가, 운영 복잡성을 유발함.

2. **데이터 레이크하우스의 핵심 개념**

• 데이터 레이크하우스는 Databricks가 정의한 하이브리드 아키텍처로, 저비용 오브젝트 스토리지(예: Amazon S3)와 데이터 웨어하우스 기능(예: ACID 트랜잭션)을 결합.
• 메타데이터 레이어(예: Delta Lake)는 파일 버전 관리, 스키마 진화, 데이터 검증을 지원해, 데이터 이동 없이 BI/ML 작업 가능.

3. **메달리온 아키텍처의 3단계 레이어**

####Bronze 레이어

• 목적: 원본 데이터의 불변 저장 및 역사 기록.
• 특징: 원본 형식(예: JSON, CSV, 이미지)으로 저장, 최소한의 검증 수행.
• 도구: Parquet, ORC, Delta Lake(ACID 트랜잭션 지원).

####Silver 레이어

• 목적: 데이터 정제 및 표준화를 통해 고품질 데이터 생성.
• 처리 과정:

- 결측치 처리, 데이터 타입 교정, 중복 제거.

- 표준화: 날짜, 통화, 범주값 일관성 확보.

- 데이터 풍부화: 다중 소스 병합 및 외부 데이터 조인.

• 사용 사례: ML 모델 특성 공학, 즉석 쿼리, 운영 보고서.

####Gold 레이어

• 목적: 비즈니스 기능과 맞춤형 데이터 뷰 제공.
• 특징: 집계된 데이터, 차원 모델(예: 스타 스키마) 사용, 비즈니스 논리 기반 최적화.
• 사용자: BI 개발자, 데이터 과학자, 경영진.

4. **구현 고려사항 및 도구**

• 최선 실천:

- 단계적 처리: Bronze → Silver → Gold의 Incremental Processing으로 성능 최적화.

- 스키마 진화: Delta Lake를 활용해 소스 데이터 변경 대응.

- 데이터 거버넌스: 데이터 품질 검증, 접근 제어, 라인어지 추적 강화.

• 주요 도구:

- Databricks: 데이터 엔지니어링, ML, BI 통합 플랫폼.

- Apache Spark: 대규모 데이터 변환 엔진.

- Delta Lake: ACID 트랜잭션, 스케일링 메타데이터 처리.

- 클라우드 오브젝트 스토리지: Amazon S3, Azure Data Lake Storage.

• 도전 과제:

- 복잡성: 다단계 파이프라인 설계 및 관리.

- 성능 조정: 대규모 데이터 쿼리 최적화.

- 도구 통합: 다양한 기술 스택 간 호환성 확보.

결론

• 데이터 레이크하우스 + 메달리온 아키텍처는 데이터 품질 향상, 중복 제거, BI/ML 통합을 가능하게 하며, Delta Lake와 Databricks를 활용한 구현이 권장됩니다.
• 실무 적용 시: 단계적 처리, 데이터 거버넌스 강화, 성능 최적화를 주요 고려사항으로 삼아야 하며, 클라우드 스토리지와 Apache Spark의 조합이 핵심입니다.