기업들이 주목하는 데이터 레이크와 데이터 패브릭이란?

데이터 레이크(Data Lake)의 개념과 특징

데이터 레이크(Data Lake)란, 다양한 원천(원시) 데이터를 제한 없이 대규모로 저장할 수 있는 중앙 저장소를 말한다. 과거에는 전사적 데이터가 주로 데이터 웨어하우스(DW)에 모였지만, DW는 스키마를 미리 정의하고 정형화된 형태로 데이터를 적재해야 했다. 반면, 데이터 레이크는 텍스트, 로그, 이미지, 오디오, 영상, IoT 센서 정보 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 원형 그대로 수용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다. 이는 스키마가 정해지지 않은 데이터를 선(先) 적재 후(後) 분석(“Schema on Read”) 형태로 다룰 수 있게 만들어, 예측하기 어려운 분석 요구에도 유연하게 대응할 수 있게 해 준다.
 
데이터 레이크는 Hadoop, 클라우드 오브젝트 스토리지(S3, Azure Blob, GCS 등), 분산 파일 시스템 등을 기반으로 구현되며, 필요시에는 대규모 병렬 처리를 통해 데이터를 분석하기 쉽게 도와준다. 예컨대 머신러닝 모델을 학습할 때, 과거에는 데이터 웨어하우스 단계에서 정형 데이터만 사용할 수 있었으나, 데이터 레이크를 도입하면 로그·이벤트·SNS·IoT 등 방대한 비정형 소스까지 폭넓게 활용해 더욱 풍부한 인사이트를 얻을 수 있다. 이런 구조를 통해 기업은 예전에는 버려졌던 데이터를 포용해, 미래에 발생할 다양한 분석 요구에 대비할 수 있다.
 
그러나 데이터 레이크가 무조건 만능은 아니다. 별도의 조직적 관리 없이 방대한 데이터만 쌓이게 되면, 데이터 스왐프(Data Swamp)라는 문제가 발생한다. 즉, 데이터 소스와 품질, 메타데이터 정보가 제대로 관리되지 않으면 검색과 활용이 어려워지고, 값어치 없는 데이터 덩어리로 전락할 위험이 생긴다. 따라서 데이터 거버넌스, 메타데이터 관리, 품질 관리 체계를 함께 구축해야 데이터 레이크가 진정한 가치를 발휘할 수 있다.

데이터 패브릭(Data Fabric)의 등장 배경과 개념

데이터 패브릭(Data Fabric)은 데이터가 흩어져 있는 복잡한 환경(온프레미스, 멀티클라우드, 에지 등)에서 데이터 접근·관리·통합을 하나의 일관된 ‘패브릭(직물)’처럼 이뤄지도록 지원하는 아키텍처적 접근이다. 현재 기업은 여러 클라우드 서비스와 내부 시스템을 함께 사용하기 때문에, 데이터가 여러 저장소·애플리케이션·형식으로 분산되어 있다. 이 환경에서 데이터를 효율적으로 통합·분석하려면, 단순히 물리적인 저장 공간을 통합하는 것만으론 부족하며, 메타데이터·정책·보안·워크플로우 등을 아우르는 추상화 계층이 필요해졌다. 데이터 패브릭은 바로 이 문제를 해결하기 위한 개념이다.
 
데이터 패브릭은 다양한 데이터 소스에 대한 메타데이터와 계보(Lineage), 품질 상태, 보안·거버넌스 정책 등을 중앙에서 관리하고, 사용자가 어디서든(로컬, 클라우드, 에지) 해당 데이터에 접근할 때 일관된 방식으로 제어할 수 있도록 한다. 예를 들어, 한 분석가는 AWS S3의 데이터를 보고, 다른 분석가는 온프레미스 DB의 데이터를 보며, 또 다른 팀은 Azure Blob 저장소의 정보를 활용할 때, 각자의 접근 경로가 달라도 동일한 거버넌스 룰과 보안 정책이 적용되도록 설계하는 것이다. 이를 통해 기업은 여러 시스템을 통합 운영하면서도, 데이터 중복이나 일관성 문제를 최소화하고, 개발·분석 팀이 데이터에 접근하기 훨씬 수월해진다.
 
데이터 패브릭을 구현하기 위해서는 자동화된 데이터 디스커버리, 메타데이터 활성화, AI 기반 데이터 관리 등이 뒷받침돼야 한다. 구체적으로 AI가 각 소스에 산재한 데이터를 스스로 분석·분류해, 어느 부서에서 생성된 어떤 형식의 데이터인지 자동으로 라벨링 하고, 품질 상태와 적합한 활용 시나리오까지 추천해 줄 수 있다. 이러한 인텔리전트 데이터 카탈로그가 구축되면, 데이터 스왐프에 빠지기 쉬운 데이터 레이크 환경에서도, 필요한 데이터를 손쉽게 찾고 활용할 수 있다.

데이터 레이크와 데이터 패브릭의 차이와 상호 보완

데이터 레이크와 데이터 패브릭은 모두 방대한 데이터 환경을 다루기 위한 개념이지만, 초점과 구현 접근이 약간 다르다.
 
• 데이터 레이크는 데이터 저장 측면에서 대규모 원시 데이터(정형·비정형)를 그대로 적재할 수 있는 ‘저장소’ 역할에 중점을 둔다. “Schema on Read” 방식으로 분석 시점에 데이터 스키마를 정의할 수 있는 유연성을 제공한다. 주로 분산 파일 시스템이나 오브젝트 스토리지 기반으로 구현되며, 머신러닝·빅데이터 분석 용도에 최적화되어 있다.
 
• 데이터 패브릭은 분산된 여러 데이터 소스(데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 온프레미스 DB, SaaS, 클라우드 등)를 일관되게 연결해, 사용자나 애플리케이션이 위치와 관계없이 통합된 데이터 환경을 누릴 수 있도록 하는 관리 프레임워크다. 메타데이터·카탈로그·거버넌스·보안 정책을 중앙에서 정의하고 적용해, 유연하면서도 통제된 방식으로 데이터를 활용할 수 있도록 돕는다.
 
따라서 한 조직이 단 하나의 데이터 레이크만 운영한다고 해서, 곧바로 분산 환경 전체를 아우르는 데이터 패브릭을 자동으로 구축했다고 보기는 어렵다. 오히려 데이터 레이크가 여러 곳(온프레미스, 멀티클라우드, 해외 지사 등)에 분산되어 있거나, 데이터 웨어하우스, NoSQL DB, 스트리밍 플랫폼 등 다양한 시스템을 혼합 운용할 때, 데이터 패브릭이 그 상위에서 통합 관리 계층을 제공해 줄 수 있다. 즉, 데이터 패브릭은 여러 레이크(또는 DW, DB 등)를 “직물”처럼 엮어 하나의 데이터 가상화 레이어를 만들어 주는 개념이라 볼 수 있다.
 
이처럼 데이터 레이크와 데이터 패브릭은 상호 보완적이다. 대규모 정형·비정형 데이터를 쌓아 두고(데이터 레이크), 각각에 대한 거버넌스·메타데이터·보안 정책을 중앙 관리해 통합 접근을 제공(데이터 패브릭)하면, 기업은 어디에 어떤 형식으로 저장된 데이터라도 필요한 순간에 쉽게 찾아 활용할 수 있는 이상적인 아키텍처를 구현하게 된다.

비즈니스 혁신을 위한 활용 시나리오와 앞으로의 전망

데이터 레이크와 데이터 패브릭을 제대로 도입한 기업은 데이터 주도(Data-Driven) 의사결정과 혁신 서비스 개발에서 유의미한 경쟁우위를 차지할 수 있다. 예컨대 대형 이커머스 기업은 여러 지역의 데이터 레이크를 통해 고객 행동 로그, 제품 정보, 물류 상황 등을 일괄 수집·저장하고, 데이터 패브릭을 통해 전사 차원의 거버넌스와 실시간 분석 파이프라인을 적용한다. 이를 통해 상품 추천, 재고 예측, 타깃 마케팅 등을 고도화해 매출을 극대화할 수 있다. 글로벌 제조사는 공장마다 산재한 센서·IoT 데이터를 데이터 레이크에 쌓고, 패브릭으로 통합 관리해 스마트팩토리 솔루션을 구축하며, 장비 상태 예측·생산 효율 최적화·글로벌 운영 모니터링을 실시간으로 수행한다.
 
앞으로의 전망을 보면, 멀티클라우드·에지 컴퓨팅 환경이 더욱 복잡해지면서, 데이터 패브릭에 대한 수요가 한층 높아질 것으로 예상된다. 기업은 여러 클라우드 서비스(AWS, Azure, GCP 등)에 데이터를 분산 저장하고, 에지 노드나 로컬 DC에서도 수많은 로그·이벤트를 수집해야 하는데, 이 모든 것을 한데 묶어 일관된 정책과 접근성을 확보해야 하기 때문이다. 따라서 AI·머신러닝 기반의 인텔리전트 데이터 거버넌스, 자동화된 메타데이터 관리, 보안·프라이버시 통합 솔루션 등이 데이터 패브릭과 결합해 고도로 발전할 것으로 보인다.
 
물론 이러한 기술이 완벽하게 구현되려면, 데이터 품질 관리, 조직 문화 개선, 법·규제 준수 등도 뒷받침돼야 한다. 데이터 레이크에 무작정 쌓아 둔 ‘데이터 쓰레기’와 제대로 된 정책 없이 방치된 분산 데이터 시스템이 있다면, 패브릭을 적용해도 복잡도만 늘어나기 쉽다. 결국 기업은 데이터 레이크를 도입할 때부터 거버넌스 전략과 품질 관리 프로세스를 함께 설계하고, 데이터 패브릭으로 확장할 때는 AI 자동화와 클라우드 연동 기능을 균형 있게 도입해 지속 가능한 데이터 생태계를 만들어 가야 한다.