Data Engineering

데이터 레이크 vs. 데이터 웨어하우스 vs. 데이터 레이크하우스 데이터 레이크(Data Lake)와 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 기업의 데이터 관리 및 분석을 위한 중요한 저장소 시스템입니다. 많은 기업들은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 함께 사용하여 각각의 장점을 활용하고 있습니다. 데이터 레이크를 통해 대량의 원시 데이터를 저장하고, 필요한 데이터를 추출하여 데이터 웨어하우스에서 분석하는 방식으로 활용합니다. https://www.databricks.com/kr/glossary/data-lakehouse 데이터 레이크 (Data Lake) 데이터 레이크(Data Lake)는 대규모의 다양한 데이터를 원시 형태로 저장하고 관리하는 중앙 집중식 저장소입니다. ...

ETL vs. ELT ELT(Extract, Load, Transform)와 ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터 통합 및 처리를 위한 두 가지 주요 접근 방식이다. 각각의 단계 순서와 처리 방식에 차이가 있다. https://www.striim.com/blog/etl-vs-elt-differences/ ETL (Extract, Transform, Load) ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터 통합 및 처리를 위한 중요한 프로세스이다. 이 프로세스는 다양한 소스에서 데이터를 추출하고, 변환한 후 목표 시스템에 로드하는 세 단계로 구성된다. ETL의 주요 단계 추출(Extract) 다양한 소스(데이터베이스, API, 로그 파일 등)에서 원시 데이터를 추출한다. 데이터는 구조화, 반구조화, 비구조화된 형태일 수 있다. 변환(Transform) ...