“우리 DB에 데이터가 다 있는데, 굳이 데이터 웨어하우스가 따로 필요한가요?” 데이터 분석 인프라를 처음 구축하는 팀이라면 반드시 한 번쯤 하는 질문입니다. 데이터 웨어하우스 필요한 이유는 단순히 “더 많은 데이터를 저장하기 위해서”가 아닙니다. 운영 데이터베이스와 분석 시스템은 태생적으로 목적이 다르게 설계되어 있으며, 이 둘을 혼용하는 순간 서비스 성능 저하와 분석 품질 하락이 동시에 찾아옵니다. 이 글에서는 […]
ETL ELT 차이점은 데이터 엔지니어링 면접과 실무 아키텍처 설계에서 가장 빈번하게 등장하는 주제 중 하나입니다. 두 단어는 알파벳 세 개를 공유하지만, Transform(변환)이 어디서 일어나는가라는 단 하나의 차이가 전체 시스템 아키텍처·비용·성능·유연성에 결정적 영향을 미칩니다. 일 수백만 건의 주문 데이터, 수십억 개의 로그, 실시간 센서 스트림을 다루는 현대 데이터 플랫폼에서 이 선택은 단순한 기술 취향이 아니라 비즈니스 […]
Hadoop 데이터레이크가 무엇인지 들어봤지만 막상 설명하려면 말문이 막히셨나요? ‘데이터레이크’, ‘하둡 에코시스템’, ‘HDFS’… 처음 접하면 낯선 용어들이 한꺼번에 쏟아져 어디서부터 잡아야 할지 막막합니다. 이 글에서는 거대한 기술 스택을 ‘물탱크와 수도관’처럼 일상적인 비유로 풀어내면서, 데이터레이크의 기본 개념부터 Hadoop 에코시스템의 구성 요소, 실무 활용법까지 한 번에 정리합니다. 끝까지 읽으면 빅데이터 아키텍처의 전체 그림이 명확하게 잡힐 것입니다. 목차 1. […]