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ETL이란? (추출, 변환, 로드) 방법론 및 사용 사례

Published January 13, 2023

Updated April 5, 2026

Haziqa Sajid

ETL은 “추출, 변환, 로드”를 의미합니다. 이는 다양한 소스에서 데이터를 통합하여 단일 저장소에 저장하고 처리한 후 분석하여 유용한 정보를 추출하여 비즈니스 의사 결정과 성장을 지원하는 프로세스입니다. 이러한 유용한 정보는 비즈니스 의사 결정과 성장을 지원하는 데 도움이 됩니다.

“데이터는 새로운石油이다.”

클라이브 험비, 수학자

전 세계적으로 데이터 생성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 포브스에 따르면 현재 속도에 따르면 인간은 2년마다 데이터 생성을 두 배로 증가시킵니다. 결과적으로 현대 데이터 스택이 발전했습니다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스로 변환되었고, 그게 충분하지 않을 때 데이터 레이크가 생성되었습니다. 이러한 다양한 인프라에서 하나의 프로세스만이 동일하게 유지되었습니다. 즉, ETL 프로세스입니다.

이 기사에서는 ETL의 방법론, 사용 사례,ประโยชน, 및 이 프로세스가 현대 데이터 랜드스케이프를 형성하는 데 어떻게 기여했는지 살펴보겠습니다.

ETL의 방법론

ETL은 다양한 소스에서 데이터를 하나의 장소로 통합하여 처리, 분석, 및 비즈니스 이해관계자와 공유할 수 있도록 합니다. 보고, 분석, 및 기계 학습 모델을 사용한 예측을 위해 사용되는 데이터의 무결성을 보장합니다. 이는 데이터를 여러 소스에서 추출하여 변환한 후 비즈니스 인텔리전스 도구에 로드하는 3단계 프로세스입니다. 이러한 비즈니스 인텔리전스 도구는 비즈니스에서 데이터 기반 의사 결정에 사용됩니다.

추출 단계

이 단계에서는 SQL 쿼리, Python 코드, DBMS(데이터베이스 관리 시스템), 또는 ETL 도구를 사용하여 데이터를 여러 소스에서 추출합니다. 가장 일반적인 소스는 다음과 같습니다.

CRM(고객 관계 관리) 소프트웨어
분석 도구
데이터 웨어하우스
데이터베이스
클라우드 저장소 플랫폼
판매 및 마케팅 도구
모바일 앱

이러한 소스는 구조화된 또는 비구조화된 형태일 수 있습니다. 따라서 이 단계에서는 데이터 형식이 일관적이지 않습니다.

변환 단계

변환 단계에서는 추출된 원시 데이터를 대상 시스템에 적합한 형식으로 변환 및 컴파일합니다. 이를 위해 원시 데이터는 다음과 같은 몇 가지 변환 하위 프로세스를 거칩니다.

클리닝: 일관되지 않은 및 누락된 데이터를 처리합니다.
표준화: 일관된 형식을 전체에 적용합니다.
중복 제거: 중복된 데이터를 제거합니다.
아웃라이어 감지: 아웃라이어를 감지하고 정규화합니다.
정렬: 데이터를 효율성을 높이는 방식으로 정렬합니다.

데이터를 재형식화하는 것 외에도 변환의 필요성도 있습니다. 데이터에 Null 값이 있는 경우 제거해야 합니다. 또한 데이터에 종종 분석에 부정적인 영향을 미치는 아웃라이어가 포함되어 있습니다. 이러한 문제는 변환 단계에서 해결됩니다.

로드 단계

원시 데이터가 추출되고 변환 프로세스로 가공된 후 대상 시스템에 로드됩니다. 대상 시스템은 일반적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크입니다. 로드 단계를 수행하는 두 가지 방법이 있습니다.

전체 로딩: 모든 데이터를一度에 대상 시스템에 로드합니다. 기술적으로는 덜 복잡하지만 시간이 더 걸립니다. 데이터 크기가 너무 큰 경우에는 적합하지 않습니다.
증분 로딩: 증분 로딩은 증분으로 수행됩니다. 두 가지 하위 카테고리가 있습니다.

스트림 증분 로딩: 데이터를 간격으로 로드합니다. 일반적으로 일일 로딩입니다. 데이터가 적은 경우에 가장 적합합니다.
배치 증분 로딩: 배치 유형의 증분 로딩에서는 데이터를 배치로 로드하고 두 배치 사이에 간격을 둡니다. 데이터가 너무 큰 경우에 적합합니다. 빠르지만 기술적으로 더 복잡합니다.

ETL 도구 유형

ETL은 수동 ETL 또는 노코드 ETL로 수행할 수 있습니다. 수동 ETL의 경우 자동화가 거의 없습니다. 모든 것은 데이터 과학자, 데이터 분석가, 및 데이터 엔지니어로 구성된 팀에 의해 코딩됩니다. 모든 추출, 변환, 로드 파이프라인은 모든 데이터 세트에 대해 수동으로 설계됩니다. 이는巨大的 생산성 및 자원 손실을 유발합니다.

대안은 노코드 ETL입니다. 이러한 도구는 일반적으로 드래그 앤 드롭 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 도구는 코딩의 필요성을 완전히 제거하여 비기술직 근로자도 ETL을 수행할 수 있도록 합니다. 대화형 설계 및 포괄적인 접근 방식으로 인해 대부분의 비즈니스에서는 Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow, 및 Oracle Data Integrator를 사용하여 ETL 작업을 수행합니다.

데이터 산업에는 네 가지 유형의 노코드 ETL 도구가 있습니다.

상용 ETL 도구
오픈 소스 ETL 도구
사용자 정의 ETL 도구
클라우드 기반 ETL 도구

ETL 최적화 모범 사례

최적화된 ETL 파이프라인을 보장하기 위해 따라야 할 몇 가지 모범 사례 및 프로토콜이 있습니다. 모범 사례는 아래에 설명되어 있습니다:

데이터 컨텍스트 이해: 데이터가 수집되는 방법 및 메트릭이 무엇을 의미하는지 제대로 이해해야 합니다. 이는 어떤 속성이冗余하여 제거해야 하는지 식별하는 데 도움이 됩니다.
회복 체크포인트: 파이프라인이 손상되고 데이터 누수가 발생하는 경우 데이터 누수를 복구하기 위한 프로토콜을 갖추어야 합니다.
ETL 로그북: 모든 ETL 사이클 전, 중, 후에 수행된 모든 프로세스의 기록이 포함된 ETL 로그북을 유지해야 합니다.
감사: 데이터가 원하는 상태인지 확인하기 위해 간격을 두고 데이터를 확인합니다.
데이터 크기 최소화: 데이터베이스 및 테이블의 크기를 작게 유지하여 데이터가 수직 방향보다 수평 방향으로 더 많이 분산되도록 해야 합니다. 이 모범 사례는 처리 속도를 향상시키고 ETL 프로세스를 가속화합니다.
캐시 레이어 생성: 캐시 레이어는 최근에 사용된 데이터를 디스크에 저장하여 시스템에서 빠르게 액세스할 수 있도록 하는 고속 데이터 저장 레이어입니다. 이 모범 사례는 시스템에서 캐시된 데이터를 요청할 때 시간을 절약합니다.
병렬 처리: ETL을 직렬 프로세스로 처리하면 비즈니스에大量의 시간 및 자원을 소비하여 프로세스를 매우 비효율적으로 만듭니다. 해결책은 병렬 처리 및 동시에 여러 ETL 통합을 수행하는 것입니다.

ETL 사용 사례

ETL은 여러 가지 방법으로 비즈니스 운영을 원활하게 하며 효율적으로 만듭니다. 그러나 여기에서는 세 가지 가장 인기 있는 사용 사례를 논의합니다.

클라우드 업로드:

로컬에 데이터를 저장하는 것은 비용이 많이 드는 옵션으로서 비즈니스에 서버를 구입, 유지, 실행, 및 관리하는 데 자원을 소비하게 만듭니다. 이러한 모든 번거로움을 피하기 위해 비즈니스에서는 데이터를 직접 클라우드에 업로드할 수 있습니다. 이는 귀중한 자원 및 시간을 절약하며, 이러한 자원 및 시간은 ETL 프로세스의 다른 측면을 개선하는 데 투자할 수 있습니다.

다양한 소스에서 데이터 병합:

데이터는 종종 조직 내의 여러 시스템에 분산되어 있습니다. 데이터를 하나의 장소로 병합하여 처리한 후 이해관계자와 공유할 수 있도록 하는 것은 ETL 프로세스를 사용하여 수행됩니다. ETL은 다양한 소스에서 데이터가 일관된 형식으로 유지되는 동안 데이터의 무결성을 보장합니다.

예측 모델링:

데이터 기반 의사 결정은 성공적인 비즈니스 전략의 핵심입니다. ETL은 데이터를 추출하여 변환한 후 기계 학습 모델과 연결된 데이터베이스에 로드하여 비즈니스에 도움을 줍니다. 이러한 기계 학습 모델은 ETL 프로세스를 거친 후 데이터를 분석하여 그 데이터를 기반으로 예측합니다.