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ETL이란 무엇인가? (추출, 변환, 로드) 방법론 및 사용 사례
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ETL은 “추출, 변환, 로드”를 의미한다. 이는 여러 소스에서 데이터를 통합하여 하나의 저장소로 만들어서 처리하고 분석하여 유용한 정보를 추출할 수 있도록 하는 프로세스이다. 이러한 유용한 정보는 비즈니스들이 데이터 기반의 의사결정을 내리는데 도움이 되고 성장하는데 도움이 된다.
“데이터는 새로운 석유이다.”
클라이브 험비, 수학자
전 세계적으로 데이터 생성이指数적으로 증가하고 있는데, 현재 속도로 보면 인간은 2년마다 데이터 생성을 두 배로 증가시키고 있다. 따라서 현대의 데이터 스택은 발전했다. 데이터 마트는 데이터 웨어하우스로 변환되었고, 그게 충분하지 않으면 데이터 레이크가 생성되었다. 이러한 다양한 인프라에서 하나의 프로세스는 동일하게 유지되었다. 즉, ETL 프로세스이다.
이 文章에서 우리는 ETL의 방법론, 사용 사례,ประโยชน, 그리고 이러한 프로세스가 현대의 데이터 풍경을 형성하는데 어떻게 기여했는지에 대해 살펴볼 것이다.
ETL의 방법론
ETL은 여러 소스에서 데이터를 통합하여 하나의 장소에서 처리하고 분석하여 비즈니스 의사결정을 내리는데 도움이 된다. 또한, 보고, 분석, 예측을 위한 데이터의 무결성을 보장한다. 이는 3단계 프로세스로, 데이터를 추출하고, 변환하고, 비즈니스 인텔리전스 도구에 로드하는 것이다. 이러한 비즈니스 인텔리전스 도구는 비즈니스들이 데이터 기반의 의사결정을 내리는데 사용된다.
추출 단계
이 단계에서 데이터는 여러 소스에서 추출된다. SQL 쿼리, 파이썬 코드, DBMS(데이터베이스 관리 시스템), 또는 ETL 도구를 사용하여 데이터를 추출한다. 가장 일반적인 소스는 다음과 같다.
- CRM (고객 관계 관리) 소프트웨어
- 분석 도구
- 데이터 웨어하우스
- 데이터베이스
- 클라우드 저장소 플랫폼
- 판매 및 마케팅 도구
- 모바일 앱
이러한 소스는 구조화된 또는 비구조화된 데이터일 수 있다. 따라서, 이 단계에서 데이터의 형식은 균일하지 않다.
변환 단계
변환 단계에서 추출된 원시 데이터는 대상 시스템에서 처리할 수 있는 형식으로 변환된다. 이를 위해 원시 데이터는 몇 가지 변환 하위 프로세스를 거친다.
- 클리닝: 일관되지 않은 데이터와 누락된 데이터를 처리한다.
- 표준화: 일관된 형식을 전체에 적용한다.
- 중복 제거:冗余 데이터를 제거한다.
- 아웃라이어 감지: 아웃라이어를 감지하고 정규화한다.
- 정렬: 데이터를 효율성을 높이는 방식으로 정렬한다.
데이터를 재형식화 하는 것 외에도, 데이터를 변환해야 하는 다른 이유도 있다. 데이터에 널 값이 있으면 제거해야 한다. 또한, 데이터에 아웃라이어가 있으면 분석에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 문제들은 변환 단계에서 해결된다.
로드 단계
원시 데이터가 추출되고 변환 프로세스를 거치면, 대상 시스템에 로드된다. 대상 시스템은 일반적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크이다. 로드 단계를 수행하는 두 가지 방법이 있다.
- 전체 로딩: 모든 데이터를一度에 로드한다. 기술적으로 더 복잡하지 않지만, 시간이 더 걸린다. 데이터 크기가 크지 않은 경우에 적합하다.
- 증분 로딩: 증분 로딩은 증분으로 수행된다. 두 가지 하위 카테고리가 있다.
- 스트림 증분 로딩: 데이터를 일정 간격으로 로드한다. 데이터가 적은 경우에 적합하다.
- 배치 증분 로딩: 배치 증분 로딩은 배치로 로드한다. 데이터가 큰 경우에 적합하다. 빠르지만 기술적으로 더 복잡하다.
ETL 도구의 유형
ETL은 수동 ETL 또는 노코드 ETL로 수행된다. 수동 ETL에서는 자동화가 거의 없다. 모든 것을 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어가 코딩한다. 모든 추출, 변환, 로드 파이프라인은 모든 데이터 세트에 대해 수동으로 설계된다. 이것은 큰 생산성과 자원 손실을 초래한다.
대안은 노코드 ETL이다. 이러한 도구는 일반적으로 드래그 앤 드롭 기능을 가지고 있다. 이러한 도구는 코딩의 필요성을 완전히 제거하여 비기술 직원도 ETL을 수행할 수 있다. 대부분의 비즈니스에서는 Informatica, Integrate.io, IBM Storage, Hadoop, Azure, Google Cloud Dataflow, Oracle (ORCL ) Data Integrator를 사용한다.
데이터 산업에는 네 가지 유형의 노코드 ETL 도구가 있다.
- 상용 ETL 도구
- 오픈 소스 ETL 도구
- 사용자 정의 ETL 도구
- 클라우드 기반 ETL 도구
ETL의最佳實踐
ETL 파이프라인을 최적화하기 위해 따라야 하는 몇 가지 관행과 규약이 있다.最佳實踐은 다음과 같다.
- 데이터의 컨텍스트 이해: 데이터가 어떻게 수집되고 어떤 메트릭이 의미하는지 이해해야 한다. 이것은 어떤 속성이冗余인지 식별하는 데 도움이 된다.
- 회복 체크포인트: 파이프라인이 손상되고 데이터가 누출되는 경우, 누출된 데이터를 회복하기 위한 프로토콜을 갖고 있어야 한다.
- ETL 로그북: ETL 사이클 전, 중, 후에 수행된 모든 프로세스의 기록이 있는 ETL 로그북을 유지해야 한다.
- 감사: 일정 간격으로 데이터를 확인하여 원하는 상태인지 확인한다.
- 데이터 크기: 데이터베이스와 테이블의 크기를 작게 유지하여 데이터가 수평적으로 분산되도록 해야 한다. 이것은 처리 속도를 높이고 ETL 프로세스를 가속화한다.
- 캐시 레이어 만들기: 캐시 레이어는 최근에 사용된 데이터를 디스크에 저장하여 빠르게 접근할 수 있는 고속 데이터 저장 레이어이다. 이것은 캐시된 데이터가 시스템에 요청된 경우 시간을 절약하는 데 도움이 된다.
- 병렬 처리: ETL을 직렬 프로세스로 처리하면 비즈니스에 많은 시간과 자원을 소비한다. 해결책은 병렬 처리와 동시에 여러 ETL 통합을 수행하는 것이다.
ETL 사용 사례
ETL은 비즈니스 운영을 여러 가지 方面에서 원활하게 하고 효율적으로 만든다. 여기서 우리는 세 가지 가장 인기 있는 사용 사례를 논의한다.
클라우드 업로드:
로컬에 데이터를 저장하는 것은 비용이 많이 드는 옵션이다. 비즈니스들은 데이터를 직접 클라우드에 업로드하여 이러한 문제를 피할 수 있다. 이것은 귀중한 자원과 시간을 절약하여 ETL 프로세스의 다른 측면을 개선하는데 사용할 수 있다.
다양한 소스에서 데이터 통합:
데이터는 종종 조직 내의 여러 시스템에 산재해 있다. 데이터를 하나의 장소에서 처리하고 분석하여 이후에 이해관계자와 공유할 수 있도록 하는 것은 ETL 프로세스를 사용하여 수행된다. ETL은 다양한 소스에서 데이터를統一된 형식으로 변환하면서 데이터의 무결성을 유지한다.
예측 모델링:
데이터 기반의 의사결정은 성공적인 비즈니스 전략의 핵심이다. ETL은 비즈니스에게 데이터를 추출하고, 변환하고, 머신 러닝 모델과 연결된 데이터베이스에 로드하는 데 도움이 된다. 이러한 머신 러닝 모델은 ETL 프로세스를 거친 후 데이터를 분석하고 예측한다.
데이터 풍경에서 ETL의 미래
ETL은 데이터 아키텍처의 핵심 역할을 한다. 그러나, Zero ETL의 도입으로 큰 변화가 임박했다. Zero ETL에서는 전통적인 추출, 변환, 로드 프로세스가 필요하지 않다. 대신, 데이터가 거의 실시간으로 대상 시스템에 직접 전송된다.
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