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데이터 아키텍처 4

Semantic Layer(Semantic Data Abstraction Layer)

개요Semantic Layer는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 레이크하우스 등 다양한 데이터 저장소 위에 위치하여 비즈니스 친화적인 의미 체계를 제공하는 추상화 계층이다. 복잡한 물리적 데이터 구조를 사용자로부터 숨기고, 일관된 지표 정의와 메타데이터 기반 분석 환경을 제공함으로써 조직 전반의 데이터 신뢰성을 확보하는 것이 목적이다. 최근에는 모던 데이터 스택(Modern Data Stack)과 결합되며 데이터 거버넌스 및 데이터 민주화의 핵심 구성 요소로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의Semantic Layer는 데이터 소스와 BI 도구 사이에 위치하는 논리적 추상화 계층으로, 비즈니스 용어와 기술적 데이터 구조를 연결하는 역할을 한다. 예를 들어 ‘매출’, ‘활성 사용자’, ‘이탈률’과 같은 ..

Topic 2026.02.26

Zero-ETL

개요Zero-ETL은 기존의 Extract-Transform-Load(ETL) 파이프라인 없이 운영 데이터베이스와 분석 시스템 간의 실시간 통합을 가능하게 하는 데이터 처리 아키텍처입니다. 데이터 이동 및 중복 저장 없이 실시간 분석, 대시보드, 머신러닝 등을 가능하게 하며, AWS, Google Cloud, Snowflake 등 다양한 클라우드 벤더들이 Zero-ETL 솔루션을 발표하며 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-ETL은 기존 ETL의 복잡성과 지연을 해결하기 위해 다음과 같은 방식으로 작동합니다:데이터 추출·이동·적재 생략: 운영 DB와 분석 플랫폼 간 직접 연결CDC(Change Data Capture) 또는 스트리밍 기반 동기화중간 스토리지 없이 분석 시스템에 바로 반영이..

Topic 2025.06.03

Lakehouse Architecture

개요Lakehouse Architecture는 데이터 레이크(Data Lake)의 확장성과 유연성과, 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 구조화·신뢰성·고성능 분석 기능을 결합한 차세대 통합 분석 아키텍처입니다. 데이터 사일로를 해소하고, 단일 저장소에서 배치·스트리밍·ML 분석까지 아우를 수 있도록 설계되어, 현대적인 데이터 엔지니어링의 핵심 모델로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Lakehouse Architecture는 구조화/반구조화/비구조화 데이터를 데이터 레이크에 저장하면서도, 데이터 웨어하우스 수준의 신뢰성과 쿼리 성능을 제공하는 통합 아키텍처입니다.기반 기술: 클라우드 오브젝트 스토리지 + 오픈 포맷 (예: Parquet, Delta, Iceberg)데이터 통합: 단일 위치..

Topic 2025.05.06

기업 아키텍처(Enterprise Architecture, EA)

개요기업 아키텍처(Enterprise Architecture, EA)는 기업의 IT 인프라, 애플리케이션, 데이터, 비즈니스 프로세스를 체계적으로 설계하고 최적화하는 전략적 프레임워크입니다. EA는 비즈니스 목표와 IT 시스템을 효과적으로 정렬하여 조직의 생산성을 높이고, 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 지원합니다. TOGAF, Zachman Framework, FEAF 등 다양한 EA 프레임워크가 존재하며, 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)과 클라우드 전환 등 기업의 혁신을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.1. 기업 아키텍처(EA)란?기업 아키텍처(EA)는 조직의 IT 환경과 비즈니스 목표를 전략적으로 정렬하고, 기업 전체의 정보 시스템을 최적화하는 설계 방법론입..

Topic 2025.03.08
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