ETL(추출, 변환, 장전)이란 무엇인가요?

ETL은 무엇을 의미하나요?

ETL은 추출(extract), 변환(transform), 로드(load)의 약자입니다. 이는 여러 출처의 데이터를 하나의 목적지—보통 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 클라우드 분석 플랫폼—로 통합하여 보고, 비즈니스 인텔리전스, 분석을 준비하는 데 사용되는 데이터 통합 프로세스입니다.

이 용어는 1970년대로 거슬러 올라가며, 당시 기업들은 각기 다른 거래 시스템의 데이터를 중앙 저장소로 통합할 표준화된 방법이 필요했습니다. 도구와 대상 시스템은 그 이후 크게 진화했지만, 핵심 개념인 추출, 변환, 로드는 오늘날 조직이 데이터를 이동하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

데이터 웨어하우징에서 ETL이란 무엇인가요?

ETL(추출, 변환, 로드)은 데이터 웨어하우징에서 데이터 레이크와 같은 소스 시스템에서 비정형 데이터를 동시에 읽거나 추출하고, 데이터를 쿼리 및 분석에 적합한 형식으로 변환(또는 변환)한 뒤, 현장 데이터 웨어하우스, 클라우드 데이터 웨어하우스, 운영 데이터 저장소에 로드하는 프로세스를 의미합니다. 또는 데이터 마트. ETL 시스템은 일반적으로 여러 애플리케이션이나 시스템에서 데이터를 통합하며, 별도의 하드웨어에 호스팅되고 서로 다른 그룹이나 사용자가 관리하는 경우가 많습니다. ETL은 임시 데이터의 하위 집합을 조립하여 임시 보고를 하거나, 데이터를 새로운 데이터베이스로 이전하거나, 데이터베이스를 새로운 형식이나 유형으로 변환하는 데 일반적으로 사용됩니다.

ETL은 데이터 웨어하우징에서 중요한데, 여러 데이터 소스에서 원시 데이터를 수집하고 분석 요구를 중앙 집중화할 수 있기 때문입니다. 이렇게 하면 단일 데이터 소스에서 질문을 하기 때문에 쿼리를 더 빠르게 할 수 있습니다.

ETL 절차는 어떻게 진행되나요?

ETL 도구는 한 곳 또는 여러 출처의 데이터를 하나의 중앙 컨테이너로 자동으로 통합합니다. 이 과정은 세 단계로 구성됩니다:

추출: 소스 시스템에서 데이터를 가져오기

추출 단계는 엔터프라이즈 애플리케이션과 관계형 데이터베이스부터 평면 파일, API, 사물인터넷(IoT)에 연결된 장치에 이르기까지 다양한 소스 시스템에서 원시 데이터를 추출합니다. 데이터 엔지니어는 ETL 도구를 구성하여 각 소스에 연결하고, 추출할 레코드를 식별하며, 생산 시스템에 영향을 주지 않고 처리할 수 있는 스테이징 영역으로 복사합니다. 소스 시스템은 종종 서로 다른 형식, 스키마, 업데이트 빈도를 사용하기 때문에, 신뢰할 수 있는 추출이 파이프라인의 성공에 기초가 됩니다.

변환: 데이터 정제 및 표준화

변환 단계는 원시 데이터를 쿼리 및 분석에 적합한 통일된 형식으로 변환합니다. 여기에는 불완전하거나 중복된 기록을 필터링하고, 비즈니스 규칙을 적용하며, 날짜, 통화, 측정 단위 등 형식 표준화, 여러 출처의 데이터 연결, 보고를 위한 기록 집계 등이 포함될 수 있습니다. 변환은 종종 데이터를 구조화된 쿼리 언어(SQL) 친화적인 테이블로 변환하지만, 현대의 ETL 도구들은 JSON과 같은 반구조화 형식도 처리합니다. 잘 설계된 변환 단계는 하위 소비자들이 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 작업하도록 보장합니다.

로드: 대상 시스템으로 데이터를 이동

로드 단계는 변환된 데이터를 대상 시스템—일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 마트 또는 운영 데이터 저장소—에 기록합니다. 로딩은 예약된 배치(예: 전날 판매 데이터를 저장하는 야간 작업)나 스트리밍 파이프라인을 통한 거의 실시간으로 이루어질 수 있습니다. 대상 시스템은 분석, 대시보드, 머신러닝 모델 및 통합된 기업 데이터에 의존하는 모든 하위 애플리케이션의 단일 진실의 출처가 됩니다.

ETL 도구의 종류

ETL 도구와 ETL 소프트웨어는 다양한 아키텍처와 운영 요구사항에 적합한 여러 형태로 제공됩니다. 적절한 선택은 데이터가 어디에 위치하는지, 얼마나 빠르게 분석에 활용되어야 하는지, 그리고 워크로드가 구조적이고 예측 가능한지, 아니면 가변적이고 실시간으로 제공되는지에 따라 달라집니다.

온프레미스 ETL 도구

온프레미스 도구는 모든 데이터가 현장에 저장되기 때문에 더 나은 보안을 제공할 수 있습니다. 데이터가 환경을 벗어나지 않아 엄격한 준수 통제를 제공하여, 금융 서비스, 의료, 정부 등 엄격한 규제 요구가 있는 산업에서 흔히 선택하는 제품입니다.

클라우드 기반 ETL 도구

클라우드 소프트웨어는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 애플리케이션을 지원하는 ETL 프로세스를 위해 특별히 설계되었습니다. 이 도구들은 필요에 따라 컴퓨트와 스토리지를 확장하고, 최신 SaaS 소스와 네이티브로 통합하며, 인프라 오버헤드를 줄여 Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure 같은 플랫폼에서 분석을 수행하는 조직에 적합합니다.

배치 ETL 도구

배치 소프트웨어는 ETL 과정을 배치로 수행하여, 급여 정보와 같은 구조화된 데이터의 정기적인 분석과 보고에 이상적입니다. 배치 작업은 일반적으로 야간 또는 시간당 같은 일정에 따라 실행되며, 누적된 데이터를 대규모로 처리하며, 월간 재무 보고서나 하루 종일 매출 총액과 같은 예측 가능한 업무량에 적합합니다.

실시간 및 스트리밍 ETL 도구

실시간 ETL 도구는 데이터 파이프라인에서 정보를 수집하고 분석하는 데 걸리는 시간을 최소화합니다. 이벤트가 발생할 때마다 데이터를 지속적으로 처리하므로, 사기 탐지, IoT 모니터링, 추천 엔진, 그리고 최신 인사이트에 의존하는 모든 애플리케이션에 필수적입니다.

ETL의 장점

ETL은 비즈니스 전반의 데이터를 통합하고 분석해야 하는 조직에 여러 중요한 이점을 제공합니다. 

기업 데이터의 통합 뷰

여러 소스 시스템의 데이터를 하나의 목표에 통합함으로써, ETL은 분석가, 임원, 비즈니스 사용자에게 운영, 고객 및 성과에 대한 통합된 시각을 제공합니다. 일관성 없는 정의가 있는 고립된 도구에서 보고서를 가져오는 대신, 팀은 단일 조정된 진실의 출처를 조회하여 비즈니스 내 여러 부서에서 상충되는 숫자가 발생할 위험을 줄입니다.

향상된 데이터 품질 및 일관성

ETL을 적절히 사용하면 데이터가 균일한 형식으로 존재하여 기업의 데이터 파이프라인과 전체 아키텍처를 통해 추적하기 더 쉬워집니다. 변환 단계는 오류를 발견하고 중복을 제거하며 일관된 형식을 강제하는 정제, 검증, 표준화 규칙을 적용하여 데이터가 하위 시스템에 도달하기 전에 이를 통해 분석가와 애플리케이션이 신뢰할 수 있는 기록을 기반으로 작업합니다.

비즈니스 인텔리전스 및 분석 지원

비즈니스 인텔리전스는 데이터 마이닝, 프로세스 분석, 성과 벤치마킹, 기술적 분석을 포괄하는 광범위한 용어입니다. ETL이 없다면, 기업들은 BI를 위한 데이터를 수집하고 분석하는 데 큰 어려움을 겪게 될 것입니다. ETL은 기업이 복잡한 조회를 하고 신속한 답변을 받아 더 나은 결정을 내릴 수 있게 해줍니다.

클라우드 마이그레이션과 현대화 가속화

ETL 프로세스를 통해 다양한 출처에서 데이터를 끌어와서 중앙 집중식 데이터 웨어하우스나 분석 플랫폼으로 전송할 수 있습니다. ETL 도구가 없으면, 특히 다양한 데이터 소스와 유형을 다룰 경우 매우 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

자동화를 통해 수작업 작업을 줄입니다

자동화 도구는 지속적인 모니터링 없이도 ETL을 수행할 수 있게 해줍니다. 이는 특히 매일 대량의 데이터를 처리하는 대규모 기업에 해당합니다. 자동화된 ETL 도구는 데이터 팀을 인간 오류와 관련된 위험으로부터 보호합니다.

ETL의 도전 과제

가치에도 불구하고, ETL은 몇 가지 중요한 도전 과제도 함께 내포합니다:

• 확장성 부족. ETL은 크게 변하지 않는 예측 가능한 데이터 소스에 의존해 작동합니다. IT 환경을 바꾸면 ETL 테스트 프로세스를 조정해서 따라갈 수 있게 해야 합니다.
• 품질 검사와 탐색 없이 변화가 결함 있거나 부정확한 데이터를 초래할 수 있습니다. ETL 도구는 복잡하며 제대로 작동하려면 많은 전문 지식이 필요합니다. 적절한 테스트, 정제, 탐색이 없으면 오류가 데이터에 포함될 수 있습니다.
• ETL에 대한 상반된 생각들. 데이터 분석과 데이터 엔지니어링 모두 모든 데이터 팀에 필수적이지만, 각각 별도의 목적을 수행합니다. 데이터 과학자는 데이터 과학 분야에서 머신러닝(ML)과 같은 도구를 사용하여 데이터 분석을 수행합니다. 데이터 엔지니어는 원시 데이터를 다루어 의사결정에 유용한 정보로 전환합니다.

ETL과 ELT: 차이점은 무엇인가요?

추출, 로드, 변환(ELT)은 ETL 파이프라인의 변형으로, 클라우드 기반 환경에서 자주 사용됩니다. ELT는 데이터를 로드하기 전에 변환하는 대신, 원시 데이터를 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 수집하여 나중에 분석에 맞게 변환할 수 있습니다.
변환은 로딩 후에 이루어지기 때문에, ELT는 특히 대규모 데이터 처리와 주문형 컴퓨팅을 지원하는 클라우드 네이티브 아키텍처에서 속도와 유연성을 향상시킬 수 있습니다.

출처: https://www.striim.com/blog/etl-vs-elt-differences/

ETL과 ELT는 유사한 절차를 따르지만, 데이터를 변환하는 방식과 시기, 컴퓨팅 작업의 위치, 그리고 각각 가장 적합한 워크로드 면에서 다릅니다. 아래 표는 처리, 아키텍처, 비용, 거버넌스, 그리고 일반적인 사용 사례 측면에서 ETL과 ELT의 주요 차이점을 요약합니다.

출처: https://www.linkedin.com/posts/salim-raj-kapoor-184b8b255_100daysofdataengineering-dataengineering-activity-7426818388519370752-FPMj/

일반적으로 ETL은 구조화되고 통제된 환경에 선호되며, ELT는 확장 가능한 클라우드 기반 분석에 더 적합합니다.

ETL을 언제 사용해야 하는지요

데이터가 창고에 도착하기 전에 엄격한 거버넌스, 예측 가능한 성능, 명확한 비즈니스 규칙 적용이 필요한 작업부시에는 ETL을 선택하세요. ETL은 금융 서비스, 의료, 정부와 같이 민감한 데이터를 로드 전에 통제된 스테이징 환경에서 검증하고 표준화해야 하는 규제 대상 산업에 강력히 적합합니다. 또한 주로 온프레미스 데이터 웨어하우스를 운영하는 조직, 안정적인 보고 요구사항이 있는 조직, 또는 작업 부하 분리와 비용 예측 가능성을 원시 인지어 속도보다 우선시하는 팀에도 적합합니다.

ELT를 언제 사용해야 하는지

데이터 용량이 크고, 소스가 다양하며, 대상 시스템이 현대식 클라우드 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 탄력적 연산을 갖춘 경우 ELT를 선택하세요. ELT는 유연성이 중요한 워크로드에 적합합니다. 예를 들어, 원시 데이터를 재처리할 수 있도록 접근성을 유지하는 데이터 과학과 머신러닝 파이프라인이나, 웨어하우스 내에서 SQL의 변환을 반복하는 분석 팀 등이 그렇습니다. ELT는 클라우드 네이티브 스택을 표준화하는 조직에도 적합합니다.

일반적인 ETL 사용 사례 및 예시

ETL은 다양한 엔터프라이즈 데이터 워크로드를 지원합니다. 아래는 오늘날 조직들이 ETL에 의존하는 가장 흔한 네 가지 사용 사례입니다.

데이터 웨어하우스 통합 및 통합

가장 확립된 ETL 사용 사례는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 구축하고 유지하는 것입니다. 조직은 CRM, ERP, 재무, 마케팅, 운영 시스템에서 데이터를 추출하여 일관된 형식으로 변환한 뒤, 중앙 창고에 저장하여 집합적으로 분석할 수 있도록 합니다. 이러한 통합된 관점은 고립된 소스 시스템에서는 불가능한 경영진 대시보드, 재무 통합, 그리고 교차 기능 보고의 기반이 됩니다.

클라우드 마이그레이션과 하이브리드 아키텍처

ETL은 기존 온프레미스 시스템에서 최신 클라우드 플랫폼으로 데이터를 이동하는 데 중요한 역할을 합니다. 클라우드 마이그레이션 과정에서 ETL 파이프라인은 노후된 데이터베이스에서 데이터를 추출하여 새로운 타겟 스키마에 맞게 변환하고, 클라우드 웨어하우스나 데이터 레이크에 로드합니다—종종 단계별 웨이브로 진행되어 레거시 시스템과 클라우드 시스템이 병렬로 운영될 수 있도록 합니다. ETL은 일부 데이터가 컴플라이언스나 지연 문제로 온프레미스에 머무르는 동안, 다른 워크로드는 클라우드에서 실행되는 지속적인 하이브리드 아키텍처에서도 필수적입니다.

비즈니스 인텔리전스 및 보고

ETL 파이프라인은 BI 도구, 셀프 서비스 분석 플랫폼, 경영진 보고를 지원하는 깨끗하고 표준화된 데이터를 제공합니다. 재무팀은 월별 마감과 예산 편성에 ETL이 준비한 데이터를 사용합니다; 영업 및 마케팅 팀은 파이프라인 분석과 캠페인 귀속에 이를 활용합니다; 운영팀은 KPI 대시보드에 이를 사용합니다. ETL이 없으면 각 팀은 자체 추출 및 청소 논리를 실행해야 하며, 이는 불일치한 수치, 낭비된 노력, 그리고 진실의 상투 버전으로 이어집니다.

머신러닝과 AI 데이터 파이프라인

현대 ETL은 점점 더 머신러닝과 AI 작업을 지원하고 있습니다. 머신러닝 모델은 일관되고 잘 관리된 학습 데이터에 의존하며, ETL 파이프라인은 그 데이터를 준비하는 방식입니다. 즉, 운영 시스템에서 추출되어 정제 및 표준화된 후 특징 저장소나 모델 학습 환경에 로드됩니다. 기업들이 생성형 AI와 예측 분석 사용 사례를 구축함에 따라, 신뢰할 수 있는 ETL은 모델이 임시방편 추출이 아닌 신뢰할 수 있고 혈통 추적 데이터를 기반으로 학습되도록 보장합니다.

적합한 ETL 도구 선택 방법

ETL 도구를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다. ETL 도구는 다음과 같은 기능을 해야 합니다:

• 포괄적인 모니터링 기능. ETL 작업 수행 시 진행 상황을 상세히 보여주는 것은 최대한의 투명성을 위해 필수적입니다.
• 효과적인 오류 처리. 문제가 생기면 ETL 도구가 그 이유를 설명해 줄 수 있어야 합니다. 또한 데이터 손실에 대한 예방 조치도 포함되어야 합니다.
• 확장성. 비즈니스가 성장할 것으로 기대한다면, 도구들도 함께 성장할 수 있어야 합니다. 점점 더 많은 데이터를 처리할 수 없는 ETL 도구는 오래 쓸모없을 것입니다.
• 사용하기 쉬운 인터페이스. 시장에서 가장 진보된 ETL 도구도 UI가 말이 안 된다면 별 도움이 되지 않습니다. 데이터 통합 도구는 버그가 없고 신뢰할 수 있으며 설정이 쉬워야 합니다.
• 다양한 데이터 소스와의 호환성. 데이터 웨어하우스나 데이터베이스 등 다양한 컨테이너에서 데이터를 수집해야 할 때, 도구는 모든 컨테이너와 문제없이 작동할 수 있어야 합니다. 또한 다양한 클라우드 서비스와도 원활하게 작동할 수 있어야 합니다.

ETL은 특정 용도가 있지만, 일반적으로 빅데이터 단독으로는 적합한 접근법이 아닙니다. 대신, 이는 현재의 데이터 트렌드와 끊임없이 변화하는 프로세스를 반영하는 더 큰 전략의 일부가 되어야 합니다.

자주 묻는 질문

ETL에 대해 아직 궁금한 점이 있나요? 다음은 가장 흔한 질문들에 대한 답변입니다.