ETL이란 무엇입니까? (추출, 변환, 로드) 방법론 및 사용 사례

ETL은 "추출, 변환, 로드"를 의미합니다. 서로 다른 소스의 데이터를 하나의 저장소로 통합하여 처리한 후 분석하여 유용한 정보를 유추할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이 유용한 정보는 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 성장하는 데 도움이 됩니다.

"데이터는 새로운 석유입니다."

Clive Humby, 수학자

글로벌 데이터 생성은 기하급수적으로 증가하여 Forbes에 따르면 현재 속도로 인간은 XNUMX년마다 데이터 생성을 두 배로 늘리고 있습니다. 그 결과 최신 데이터 스택이 발전했습니다. 데이터 마트가 데이터 웨어하우스로 전환되었으며 충분하지 않을 때 데이터 레이크가 생성되었습니다. 이러한 모든 다른 인프라에서 ETL 프로세스라는 하나의 프로세스는 동일하게 유지되었습니다.

이 기사에서는 ETL의 방법론, 사용 사례, 이점, 이 프로세스가 최신 데이터 환경을 형성하는 데 어떻게 도움이 되었는지 살펴보겠습니다.

ETL의 방법론

ETL을 사용하면 다양한 소스의 데이터를 한 곳으로 통합하여 처리하고 분석한 다음 비즈니스 이해관계자와 공유할 수 있습니다. 이는 기계 학습 모델을 통해 보고, 분석 및 예측에 사용되는 데이터의 무결성을 보장합니다. 이는 여러 소스에서 데이터를 추출하고 변환한 다음 비즈니스 인텔리전스 도구에 로드하는 3단계 프로세스입니다. 이러한 비즈니스 인텔리전스 도구는 기업에서 데이터 기반 결정을 내리는 데 사용됩니다.

추출 단계

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

• CRM(고객 관계 관리) 소프트웨어
• 분석 도구
• 데이터웨어 하우스
• 데이터베이스
• 클라우드 스토리지 플랫폼
• 영업 및 마케팅 도구
• 모바일 앱

이러한 소스는 정형 또는 비정형이므로 이 단계에서 데이터 형식이 균일하지 않습니다.

변환 단계

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

1. 정제 - 일관되지 않고 누락된 데이터를 처리합니다.
2. 표준화 - 균일한 서식이 전체에 적용됩니다.
3. 중복 제거 - 중복 데이터가 제거됩니다.
4. 이상값 발견 - 이상값을 발견하고 정규화합니다.
5. 정렬 - 효율성을 높이는 방식으로 데이터를 구성합니다.

데이터를 다시 포맷하는 것 외에도 데이터 변환이 필요한 다른 이유가 있습니다. 데이터에 Null 값이 있으면 제거해야 합니다. 그 외에도 분석에 부정적인 영향을 미치는 이상값이 데이터에 자주 존재합니다. 변환 단계에서 처리해야 합니다. 종종 우리는 중복되고 비즈니스에 가치를 제공하지 않는 데이터를 접하게 됩니다. 이러한 데이터는 시스템의 저장 공간을 절약하기 위해 변환 단계에서 삭제됩니다. 이들은 변환 단계에서 해결되는 문제입니다.

로드 단계

원시 데이터가 추출되고 변환 프로세스에 맞게 조정되면 일반적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크인 대상 시스템에 로드됩니다. 로드 단계를 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

1. 전체 로드: 대상 시스템에서 처음으로 모든 데이터가 한 번에 로드됩니다. 기술적으로 덜 복잡하지만 시간이 더 걸립니다. 데이터의 크기가 너무 크지 않은 경우에 이상적입니다.
2. 증분 로딩: 증분 로딩은 이름에서 알 수 있듯이 증분으로 수행됩니다. 두 개의 하위 범주가 있습니다.

• 스트림 증분 로드: 데이터는 일반적으로 매일 일정한 간격으로 로드됩니다. 이러한 종류의 로드는 데이터 양이 적을 때 가장 좋습니다.
• 배치 증분 로딩: 배치 유형의 증분 로딩에서 데이터는 두 배치 사이의 간격으로 배치로 로드됩니다. 데이터가 너무 큰 경우에 이상적입니다. 빠르지만 기술적으로는 더 복잡합니다.

ETL 도구 유형

ETL은 수동 ETL 또는 코드 없는 ETL의 두 가지 방식으로 수행됩니다. 수동 ETL에서는 자동화가 거의 또는 전혀 없습니다. 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어가 포함된 팀에서 모든 것을 코딩합니다. 추출, 변환 및 로드의 모든 파이프라인은 모든 데이터 세트에 대해 수동으로 설계되었습니다. 이 모든 것이 막대한 생산성과 자원 손실을 초래합니다.

대안은 코드 없는 ETL입니다. 이러한 도구에는 일반적으로 끌어서 놓기 기능이 있습니다. 이러한 도구는 코딩의 필요성을 완전히 제거하므로 비기술 작업자도 ETL을 수행할 수 있습니다. 대화형 디자인과 포괄적인 접근 방식을 위해 대부분의 기업은 ETL 작업에 Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow 및 Oracle Data Integrator를 사용합니다.

데이터 산업에는 네 가지 유형의 코드 없는 ETL 도구가 있습니다.

1. 상용 ETL 도구
2. 오픈 소스 ETL 도구
3. 맞춤형 ETL 도구
4. 클라우드 기반 ETL 도구

ETL 모범 사례

최적화된 ETL 파이프라인을 보장하기 위해 따라야 하는 몇 가지 관행과 프로토콜이 있습니다. 모범 사례는 아래에서 설명합니다.

1. 데이터의 컨텍스트 이해: 데이터 수집 방법과 메트릭의 의미를 제대로 이해해야 합니다. 어떤 속성이 중복되어 제거해야 하는지 식별하는 데 도움이 됩니다.
2. 복구 체크포인트: 파이프라인이 손상되고 데이터가 누출되는 경우 누출된 데이터를 복구하기 위한 프로토콜이 있어야 합니다.
3. ETL 로그북: ETL 주기 이전, 도중 및 이후에 데이터로 수행된 각각의 모든 프로세스에 대한 기록이 있는 ETL 로그북을 유지 관리해야 합니다.
4. 감사: 데이터가 원하는 상태에 있는지 확인하기 위해 일정 간격이 지난 후에도 데이터를 계속 확인합니다.
5. 작은 크기의 데이터: 데이터베이스와 테이블의 크기는 데이터가 수직보다 수평으로 분산되도록 작게 유지되어야 합니다. 이 방법은 처리 속도를 높이고 더 나아가 ETL 프로세스 속도를 높입니다.
6. 캐시 계층 만들기: 캐시 계층은 최근에 사용한 데이터를 빠르게 액세스할 수 있는 디스크에 저장하는 고속 데이터 스토리지 계층입니다. 이 방식은 캐시된 데이터가 시스템에서 요청한 데이터일 때 시간을 절약하는 데 도움이 됩니다.
7. 병렬 처리: ETL을 직렬 프로세스로 취급하면 비즈니스 시간과 리소스의 상당 부분이 소모되므로 전체 프로세스가 극도로 비효율적입니다. 해결책은 병렬 처리와 여러 ETL 통합을 한 번에 수행하는 것입니다.

ETL 사용 사례

ETL은 여러 가지 방법으로 비즈니스 운영을 원활하고 효율적으로 만들어 주지만 여기서는 가장 많이 사용되는 세 가지 사용 사례에 대해 설명합니다.

클라우드에 업로드:

데이터를 로컬에 저장하는 것은 기업이 서버 구매, 유지, 실행 및 유지 관리에 리소스를 소비하는 비용이 많이 드는 옵션입니다. 이 모든 번거로움을 피하기 위해 기업은 데이터를 클라우드에 직접 업로드할 수 있습니다. 이를 통해 귀중한 리소스와 시간을 절약할 수 있으며 ETL 프로세스의 다른 측면을 개선하는 데 투자할 수 있습니다.

다른 소스의 데이터 병합:

데이터는 종종 조직의 여러 시스템에 분산되어 있습니다. 서로 다른 소스의 데이터를 한 곳에서 병합하여 처리한 다음 나중에 이해 관계자와 공유하기 위해 분석할 수 있도록 ETL 프로세스를 사용하여 수행됩니다. ETL은 데이터의 무결성이 그대로 유지되는 동안 서로 다른 소스의 데이터가 균일하게 형식화되는지 확인합니다.

예측 모델링:

데이터 기반 의사 결정은 성공적인 비즈니스 전략의 초석입니다. ETL은 데이터를 추출하고 변환한 다음 기계 학습 모델과 연결된 데이터베이스에 로드하여 비즈니스를 지원합니다. 이러한 기계 학습 모델은 데이터가 ETL 프로세스를 거친 후 분석하고 해당 데이터를 기반으로 예측합니다.

데이터 환경에서 ETL의 미래

ETL은 확실히 데이터 아키텍처의 백본 역할을 합니다. 기술 산업에 Zero ETL이 도입됨에 따라 큰 변화가 임박했기 때문에 그대로 유지될지 여부는 아직 알 수 없습니다. Zero ETL을 사용하면 기존의 추출, 변환 및 로드 프로세스가 필요하지 않지만 데이터는 거의 실시간으로 대상 시스템으로 직접 전송됩니다.

데이터 생태계에는 수많은 새로운 트렌드가 있습니다. 체크아웃 단결.ai 기술 동향에 대한 지식을 넓힐 수 있습니다.