Data Lake와 Data Warehouse

• Data Lake: 원본(raw) 데이터를 저장하는 공간. 형식, 구조, 가공 여부에 관계없이 데이터를 그대로 보관. → 예: AWS S3, GCS, Azure Data Lake

• Data Warehouse: 가공/정제된 데이터를 분석 가능한 구조로 저장하는 공간. 스키마 기반, 쿼리 및 리포팅에 최적화. → 예: BigQuery, Redshift, Snowflake

항목	Data Lake	Data Warehouse
저장 형태	비정형/반정형/정형 모두	정형 (Schema-on-write)
목적	저장 및 백업 중심	분석 및 시각화 중심
확장성	매우 높음 (object storage 기반)	상대적으로 낮음
비용	저렴	상대적으로 비쌈