데이터 레이크(Data Lake) 시장, 2033년까지 연평균 20.6% 성장해 635.7억 달러 전망

시장조사기관 Market Data Forecast에 따르면 글로벌 데이터 레이크 시장은 2025년 145.1억 달러에서 2033년까지 연평균 20.6% 성장해 635.7억 달러에 달할 것으로 전망된다.

데이터 레이크란, 기업이 구조화된 데이터뿐 아니라 반구조·비구조 데이터를 가공 없이 혹은 최소한의 전처리만 거쳐 저장해 놓을 수 있는 중앙 저장소를 의미한다. 특히 AI·머신러닝, IoT, 클라우드 컴퓨팅의 확산으로 인해 방대한 양의 데이터가 생성됨에 따라, 이를 저장하고 분석 가능한 형태로 유지하는 ‘데이터 레이크’의 중요성이 급격히 높아지고 있다.

데이터 저장 기술은 데이터 웨어하우스에서 데이터 레이크로 진화하고 있다. 데이터 웨어하우스가 정형화된 데이터 저장을 위해 설계된 반면, 데이터 레이크는 정형 데이터를 포함하여 텍스트, 비디오, 오디오 등의 비정형 데이터원시 상태 그대로 유연하게 저장하고 관리하는 저장소이다.

디지털 트랜스포메이션의 물결 속에서 기업이 보유한 데이터의 80~90%가 비정형 데이터로 구성되면서, 기존 데이터 관리 방식의 한계가 명확해졌다. 이에 따라 정형·비정형 데이터를 통합적으로 저장하고 분석할 수 있는 데이터 레이크가 등장하여 IT, 헬스케어, 리테일 등 다양한 산업에서 예측 모델 구축의 핵심 기술로 자리 잡았다. 특히 최근에는 데이터 사이언스, 머신러닝은 물론, 대규모 로그 데이터 분석을 통한 이상 징후 탐지 영역까지 그 사용 범위가 확장되고 있다.

  • 카카오게임즈는 온프레미스 환경에서 AWS 기반 데이터 레이크로 마이그레이션하여 실시간 데이터 분석의 효율을 높였다. 사용자 행동 데이터 통합 분석으로 사용자 경험 향상매출 증대 효과를 얻었으며, AI/ML 기반의 자동화된 분석 환경을 구축했다.
  • 네패스는 스노우플레이크의 데이터 레이크를 도입하여 전사 데이터를 통합하고 MLOps 환경을 구축해 AI 기반 의사 결정 프로세스를 실행했다. 그 결과, 데이터 분석 성능 40% 향상, 비용 35% 절감, 저장 공간 70% 절감이라는 괄목할 만한 성과를 실현했다.

데이터 레이크 시장이 빠르게 성장하고 있는 배경에는 다음과 같은 요인들이 있다.

대량의 데이터 생성: IoT 디바이스, 모바일·웹 활동, 센서데이터 등 비구조 데이터가 폭증하고 있어서, 전통적인 데이터 웨어하우스만으로는 처리·저장이 어려워졌다.

AI·머신러닝 수요 증가: 머신러닝/딥러닝 모델 학습을 위해서는 방대한 원시 데이터가 필요하며, 데이터 레이크는 이러한 데이터를 효율적으로 저장·관리할 수 있는 기반이 된다.

라우드 및 하이브리드 아키텍처 확대: 기업들이 온프레미스에서 클라우드·하이브리드로 전환하면서, 클라우드 기반 데이터 레이크 솔루션이 빠르게 도입되고 있다.

데이터 레이크 + 웨어하우스 통합(레이크하우스) 모델 부상: 데이터 레이크의 유연성과 웨어하우스의 거버넌스·성능을 결합한 ‘데이터 레이크하우스’ 아키텍처가 주목받고 있다.

산업별 적용 확대: 금융, 헬스케어, 제조, 리테일 등 다양한 산업군에서 데이터 활용이 증가하면서 업종 특화 형태의 데이터 레이크 수요가 커지고 있다.

데이터 레이크 시장은 매년 성장세가 커지고 있지만, 다음과 같은 도전과제도 존재한다.

거버넌스·보안: 비구조 데이터가 많다는 특성상 데이터 품질, 보안, 개인정보 보호 등이 더욱 중요해지고 있다.

레거시 시스템과의 통합: 기존 데이터베이스·웨어하우스 중심 시스템과 데이터 레이크를 효과적으로 연계하는 것이 쉽지 않다.

스킬 및 조직역량: 데이터 레이크 설계·운영을 위한 전문 인력이 부족한 경우가 많다.

비용 및 복잡성: 데이터 저장·관리비용이 증가하며, ‘데이터 늪(swamp)’으로 전락하는 사례도 경계해야 한다.