DWH(데이터 웨어하우스)란 무엇인지, 그리고 데이터 레이크 및 데이터베이스와의 차이점

시작하며

최근 데이터 분석 분야에서 DWH(데이터 웨어하우스)라는 용어가 자주 등장하고 있습니다.

이 글에서는 DWH에 대해

• DWH는 데이터 레이크, 데이터베이스와 무엇이 다른가
• 데이터 분석에서 DWH의 역할
• DWH 도입 방법

이상 세 가지 점에 초점을 맞춰 설명하겠습니다.

DWH란?

DWH(Data Warehouse, 데이터 웨어하우스)는
수집된 데이터를 분석 목적으로 시계열 형식으로 정리하여 저장하는 대용량 데이터베이스입니다.
일반적인 데이터베이스와 달리, DWH는 정형화된 구조와 분석 최적화된 스키마를 바탕으로
고속 조회 및 대용량 처리를 목적으로 설계됩니다.

즉, DWH는 단순한 저장소가 아닌,
목적과 형식이 정해진 분석 중심의 데이터 저장소로,
저장되는 데이터는 형식이 명확하고, 시계열 정렬이 완료된 정제된 상태의 데이터입니다.

데이터 레이크와의 차이점

반면, 데이터 레이크(Data Lake)는
데이터를 분석하기 위한 전처리 없이,
원시(raw) 상태 그대로 대량의 데이터를 저장하는 것을 목적으로 하는 유연한 데이터 저장소입니다.

데이터 레이크는 정형, 반정형, 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있으며,
데이터 수집 순서대로 보관되기 때문에 구조가 느슨하며,
데이터 정제나 필터링은 이후 분석 시점에 수행됩니다.

이러한 특성 덕분에, 데이터 레이크는 머신러닝, 고급 분석, AI 학습용 데이터 저장소로 활용되는 경우가 많습니다.

데이터 분석에서 DWH의 역할

가까운 예로, Microsoft Excel이나 Google Spreadsheets와 같은 스프레드시트 소프트웨어를 사용하면
표 형태의 데이터를 기반으로 간단한 그래프나 차트를 작성할 수 있습니다.
이러한 작업도 분명 하나의 데이터 분석 행위지만,
이들 도구만으로는 이른바 ‘빅데이터’라 불리는 대용량 데이터셋을 신속하고 정확하게 처리하기에는 한계가 있습니다.

현실에서는 데이터 수집 → 저장 → 가공 → 분석 → 시각화까지의 전체 과정에 특화된
전문 시스템들을 조합하여 데이터 분석 기반을 구축하는 것이 일반적입니다.
이러한 분석 체계에서 DWH(Data Warehouse, 데이터 웨어하우스)는
매우 핵심적인 역할을 수행합니다.

DWH는 다음과 같은 역할을 담당합니다:

• 데이터 레이크 또는 기타 원천 시스템에서 필요한 데이터를 추출(Extract)
• 분석 목적에 맞게 정제 및 가공(Transform)
• 이후 정형화된 테이블 구조로 저장(Load)
• 최종적으로 분석 도구(BI, AI, 통계 등)와 연결하여 활용 가능한 상태로 제공

즉, DWH는 정제되지 않은 원시 데이터를 정형 데이터 기반의 분석 가능한 상태로 변환하여 저장하는
분석 전용 고속 처리용 데이터베이스입니다.

다만, 데이터의 양이 그렇게 많지 않거나,
수집 단계에서 이미 정형화된 데이터를 확보할 수 있는 경우에는
데이터 레이크를 거치지 않고 직접 DWH로 통합 및 저장하는 방식도 자주 사용됩니다.
이는 특히 중소 규모의 분석 환경이나 실시간 분석이 필요 없는 경우에 적합한 접근 방식입니다.

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DWH의 구현

이처럼 데이터 분석에 필수적인 DWH(Data Warehouse)지만,
실제로 도입하려면 어떤 방식으로 구현할 수 있을까요?

가장 전통적인 방식은 기업 내부에 데이터베이스 서버를 직접 구축하여 운영하는 on-premise 방식입니다.
이 방식은 보안성과 커스터마이징 측면에서 유리하지만,
다음과 같은 단점이 존재합니다:

• 서버 관리와 유지보수에 대한 부담
• 초기 인프라 도입 비용이 높음
• 확장성과 유연성 확보에 제약이 있음

이러한 이유로 최근에는 클라우드 환경에 DWH를 구축하는 SaaS형 서비스(SaaS DWH)가 일반화되고 있습니다.
SaaS형 DWH는 별도의 서버 관리 없이도 빠르게 구축할 수 있으며,
유지보수 부담이 적고, 사용한 만큼만 과금되는 과금 구조 덕분에 비용 효율성도 뛰어납니다.

대표적인 클라우드 기반 DWH 서비스로는 다음과 같은 도구들이 있습니다:

• Amazon Redshift
• Google BigQuery
• Azure Synapse Analytics
• Snowflake
• Databricks (데이터브릭스)

이들 모두는 고속 처리, 대용량 확장성, 자동화된 자원 관리를 지원하며,
on-premise 방식 대비 훨씬 적은 비용과 시간으로 데이터 웨어하우스를 도입할 수 있도록 돕습니다.

마무리

이번 글에서는 DWH란 무엇인가에 대해 다음과 같은 핵심 내용을 살펴보았습니다:

• DWH는 데이터 레이크 및 일반 데이터베이스와 무엇이 다른가?
• 데이터 분석에서 DWH가 수행하는 역할은 무엇인가?
• DWH를 도입할 때 고려할 수 있는 구현 방식은 어떤 것이 있는가?

DWH는 복잡한 데이터 분석에 필수적인 핵심 인프라입니다.
특히 최근에는 클라우드 기반의 SaaS형 DWH 서비스가 보급되며,
비용 효율성과 구축 용이성을 바탕으로 빠르게 확산되고 있습니다.

하지만 한편으로는, 이러한 DWH를 실제로 활용하기 위한 데이터 ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인 구성은
여전히 비엔지니어에게 진입 장벽이 높고 운영이 어려운 영역으로 인식되고 있는 것이 현실입니다.
(ETL에 대한 자세한 내용은 별도 링크를 참고하세요.)

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