머리말
왜 이 책을 쓰게 되었는가? 005
이 책은 어떤 내용을 담고 있는가? 006
이 책은 어떤 사람들을 대상으로 하는가? 008
내용상의 한계점 010
감사의 말 011


제1장 Introduction

1. 데이터 분석 플랫폼 발전 과정 021
2. Data Lake 구축 방식 선정 023
3. Data Lake 추진 로드맵 수립 025
4. Data Lake 아키텍처 설계 026
5. Data Lake 플랫폼 활용도 향상 032
6. Data Lake 거버넌스 033
7. Data Lake 추진 조직 036


제2장 Data Lake란 무엇인가?

1. Data Lake의 개념 041
2. Data Lake의 기원 044
3. Data Lake vs. Data Warehouse 045
4. Data Lake vs. 빅데이터(Hadoop) 플랫폼 053
5. Data Lake vs. Data Puddle/Pond 055
6. Data Lake vs. Data Swamp 059
7. Data Lake의 지향점 061


제3장 Data Lake는 어떻게 구축해야 하는가?

1. Data Lake 구현 방식: On-Premise vs. Cloud 065
2. Data Lake 구축 로드맵 070
3. Data Lake 목표 아키텍처 082
4. 데이터 수집 Layer 085
5. 데이터 적재 Layer 092
6. 데이터 제공 Layer 096
7. 데이터 서비스 Layer 100
1) 데이터 검색 104
2) 데이터 Context 이해 112
3) 데이터 확보 120
4) 타 서비스 연계 123
8. Data Catalog 솔루션 127


제4장 ?Data Lake를 잘 활용하기 위한
방안은 무엇인가?

1. Data Lake의 타깃을 일반 사용자로 할 것(UI/UX 측면) 133
2. 기존 사용자들이 많이 활용하는 도구와 연계 138
3. 데이터 큐레이션의 우선순위화 140
4. 게임화(Gamification)의 도입 142
5. 빅데이터 과제와 연계 추진 145
6. 전사적 전환(Transformation) 프로그램 146


제5장 Data Lake 거버넌스

1. 데이터 품질 관리 155
2. 보안 관리 157
3. 데이터 수명 주기 관리 162


결론
향후 발전방향 170
1) 데이터 중복의 최소화 170
2) 별도의 Data Hub? 172
3) ‘지식관리(KM)’와의 통합 173
4) 온라인 서비스 플랫폼에의 적용 174


참고문헌 176