ETL과 ELT

ETL(Extract, Transform, Load)과 ELT(Extract, Load, Transform)의 차이와 활용 사례

1. ETL과 ELT의 차이

• ETL: 데이터를 추출(Extract)한 후 변환(Transform) 작업을 수행하고, 변환된 데이터를 대상 데이터 저장소로 적재(Load)한다.
  • 주로 데이터가 구조화된 상태에서 사용되며, 데이터 웨어하우스가 이미 준비된 환경에서 효율적이다.
  • 장점: 데이터를 미리 변환하기 때문에 적재 후 빠르고 안정적으로 분석할 수 있다.
• ELT: 데이터를 추출(Extract)하여 먼저 대상 데이터 저장소로 적재(Load)한 뒤, 저장소 내부에서 변환(Transform) 작업을 수행한다.
  • 현대적인 분산 처리 및 클라우드 기반 데이터 플랫폼에서 활용되며, 대규모 비구조화 데이터를 처리하기에 적합하다.
  • 장점: 원본 데이터를 보존하며 확장성이 뛰어나고, 클라우드 환경에서 효율적이다.

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2. ETL은 시대에 뒤떨어진 방식인가?

아니다. ETL은 여전히 유용하며 다양한 상황에서 효과적으로 사용된다. 특히 데이터가 구조화되고, 데이터 웨어하우스 환경이 사전에 구성된 경우에는 여전히 가장 빠르고 안정적인 데이터 처리 방식으로 꼽힙니다.

• 예: NiFi와 Jolt를 활용한 ETL 작업은 JSON 데이터를 변환하고 처리하는 데 매우 유용하다.

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3. JSON 데이터 처리에서의 Jolt 사용

Jolt는 JSON 데이터 변환을 지원하는 Transformation Library이다.

• 복잡한 JSON 구조를 단순화하거나 재구조화할 때 사용된다.
• ETL 과정에서 JSON to JSON 변환을 수행하며, 효율적이고 직관적으로 사용할 수 있는 도구이다.

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4. ELT의 한계

• ELT는 대규모 비구조화 데이터를 처리하기 적합하지만, 빠른 실시간 분석을 요구하는 작업에서는 한계가 있을 수 있다.
• 데이터 크기가 작거나 중소규모 데이터에서 불필요하게 복잡한 과정을 거칠 수 있다.

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• ELT는 클라우드 환경과 대규모 데이터 처리에서 강점을 보이지만, 모든 작업에 이상적인 것은 아니다.
• 도구 예: NiFi, Jolt 등을 활용한 ETL 작업은 데이터 구조화와 변환을 용이하게 한다.
• 데이터 크기와 분석 요구사항에 따라 두 방식을 병행하거나 적절히 선택하는 것이 중요하다.

 

 

 

데이터 연동을 위한 파이프라인 (데이터 분석 및 시각화)

데이터 파이프라인은 데이터를 추출, 변환, 적재하여 분석 및 시각화에 활용하는 과정을 정의하며, ELT (Extract, Load, Transform) 또는 ETL (Extract, Transform, Load) 방식에 따라 구현된다.

활용 목적 및 Transform, 타겟 정의

1. 목적:
   • 데이터 파이프라인은 다양한 소스 데이터를 타겟 시스템으로 연동하여 데이터 분석 및 시각화를 위한 준비 작업을 수행한다.
   • 데이터를 적절히 변환(Transform)하고, 분석에 적합한 형태로 가공하여 정합성 검증을 통해 품질을 보장한다.
2. 타겟 정의:
   • 타겟 시스템은 분석을 위한 데이터 웨어하우스나 데이터베이스가 될 수 있다. 이를 통해 데이터가 효율적으로 저장되고, 이후 분석 및 시각화가 가능한다.

ELT와 ETL 방식 비교

• ELT:
  • Extract → Load → Transform 순으로 처리.
  • 데이터가 먼저 타겟 시스템에 적재되고, 이후 필요한 변환이 수행된다.
  • 클라우드 기반 및 대규모 데이터 처리에서 효율적이다.
• ETL:
  • Extract → Transform → Load 순으로 처리.
  • 데이터 변환 후 타겟 시스템에 적재되며, 변환 과정에서 데이터 품질 관리가 이루어진다.
  • 구조화된 데이터에서 주로 사용되며, 분석에 최적화된 데이터를 제공한다.

ETL 파이프라인 과정

1. 원본 소스에서 데이터 추출 (Extract):
   • 데이터는 다양한 소스 시스템(예: 데이터베이스, 파일, API 등)에서 추출된다.
   • 추출 주기(5분, 15분, 하루, 1주일 등)는 데이터의 중요도 및 실시간 분석 요구 사항에 따라 설정된다.
2. Staging Area에 데이터 저장:
   • 데이터를 추출한 후, Staging Area에 임시로 저장하여 변환 작업을 준비한다.
   • Raw Data 상태에서 Prepared Data로 변환될 수 있다.
3. 데이터 변환 (Transform):
   • 정합성 검증과 같은 변환 작업이 이루어진다. , 날짜 형식 변환, 누락된 값 처리, 값의 표준화 등을 포함한다.
   • 이 단계에서 데이터 클렌징, 필터링, 집계 등을 수행하여 데이터를 분석 가능한 형태로 만든다.
4. 타겟 시스템에 데이터 적재 (Load):
   • 최종 변환된 데이터는 데이터 웨어하우스나 데이터베이스 같은 타겟 시스템에 적재된다.
   • 적재 주기와 방식은 주기적인 배치 처리 또는 실시간 스트리밍 데이터에 맞게 결정된다.
5. 데이터 분석 및 시각화:
   • 적재된 데이터는 이후 데이터 분석 및 시각화에 활용된다.
   • BI 도구(예: Power BI, Tableau)나 Python, R 등을 사용하여 시각화 작업을 진행할 수 있다.

주요 고려 사항

• 연동 주기 설정: 데이터 연동 주기(5분, 하루, 1주일 등)는 분석의 목적과 데이터의 업데이트 빈도에 따라 설정한다.
• 정합성 검증: 변환 과정에서 데이터의 정확성을 보장하고, 이상치나 누락된 값이 없는지 확인한다.