ETL은 다양한 데이터 소스에서 데이터를 추출하고 이를 표준 형식으로 변환한 후 데이터베이스나 데이터 웨어하우스와 같은 대상에 로드하는 데이터 웨어하우징 프로세스인 Extract, Transform, Load의 약자입니다. ETL은 여러 소스에 걸쳐 데이터 통합이 필요한 시스템에 매우 중요합니다.
ETL(추출, 변환, 로드)의 탄생
ETL의 개념은 방대한 양의 데이터를 저장, 검색 및 관리하는 효율적인 방법이 필요한 컴퓨터 기반 정보 시스템의 출현과 함께 1970년대로 거슬러 올라갑니다. 수년에 걸쳐 ETL은 데이터 웨어하우징, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석의 필수 구성 요소가 되었습니다.
1966년에 출시된 IBM의 정보 관리 시스템(IMS)은 여러 소스의 데이터를 통합했기 때문에 ETL의 전신으로 간주될 수 있습니다. 그러나 ETL이라는 용어 자체는 관계형 데이터베이스 및 데이터 웨어하우징 기술이 등장하면서 1980년대와 1990년대에 사용되었습니다.
주제 확장: ETL(추출, 변환, 로드)
ETL에는 세 가지 주요 단계가 포함됩니다.
- 발췌: 이 단계에는 데이터베이스, CRM 시스템, 파일 및 기타 데이터 저장소를 포함할 수 있는 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 데이터는 구조화되거나 구조화되지 않을 수 있으며 내부 소스와 외부 소스 모두에서 나올 수 있습니다.
- 변환: 이 단계에는 추출된 데이터를 정리, 검증 및 수정하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 필터링, 정렬, 집계, 데이터 결합, 계산 수행 또는 더 복잡한 기능 적용과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.
- 짐: 변환된 데이터는 데이터 웨어하우스나 데이터베이스와 같은 대상 시스템에 로드되어 의사 결정을 위해 분석 및 활용될 수 있습니다.
ETL 도구는 이러한 단계를 자동화하여 데이터 통합 프로세스의 오류를 줄이고 효율성을 향상시킵니다.
ETL의 내부 구조(추출, 변환, 로드)
ETL 프로세스에는 다음과 같은 일련의 단계가 포함됩니다.
- 데이터 취득: 여기서 데이터는 다양한 소스 시스템에서 추출됩니다.
- 데이터 스테이징: 획득된 데이터는 단계적으로 처리됩니다. 즉, 추가 처리를 위해 임시로 저장됩니다.
- 데이터 변환: 데이터는 정리, 검증 및 원하는 형식으로 변환됩니다.
- 데이터 로딩: 정리되고 변환된 데이터가 대상 시스템에 로드됩니다.
- 데이터 프레젠테이션: 이제 대상 시스템에서 데이터를 쿼리하고 분석할 수 있습니다.
각 단계의 복잡성은 데이터 원본, 데이터 볼륨, 변환 요구 사항 및 대상 시스템의 기능에 따라 달라질 수 있습니다.
ETL(추출, 변환, 로드)의 주요 기능
- 데이터 통합: ETL을 사용하면 서로 다른 여러 데이터 소스의 데이터를 통합할 수 있습니다.
- 데이터 정리: ETL 프로세스에는 데이터 정리 단계가 포함되어 데이터 일관성과 품질을 보장합니다.
- 자동화된 처리: ETL 도구는 자동화된 처리를 허용하여 수동 작업과 오류 가능성을 줄입니다.
- 데이터 변환: ETL을 사용하면 복잡한 데이터 변환이 가능하므로 대상 시스템의 요구 사항에 맞게 데이터를 조작할 수 있습니다.
- 오류 처리: ETL 도구에는 데이터 통합 프로세스의 신뢰성을 보장하기 위한 강력한 오류 처리 및 복구 메커니즘이 있습니다.
ETL 유형(추출, 변환, 로드)
다양한 요인에 따라 다양한 유형의 ETL이 있습니다.
| 요인 | 유형 |
|---|---|
| 배포별 | 온프레미스 ETL, 클라우드 기반 ETL |
| 통합으로 | 배치 ETL, 실시간 ETL |
| 서비스 모델별 | 셀프서비스 ETL, 관리형 ETL |
ETL(추출, 변환, 로드)의 애플리케이션 및 과제
ETL은 데이터 웨어하우징, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 마이그레이션 및 데이터 동기화에 광범위하게 사용됩니다. 문제에는 데이터 개인 정보 보호 문제, 실시간 데이터 처리, 대용량 데이터 관리, 고성능 및 확장성에 대한 요구 등이 포함될 수 있습니다. 솔루션에는 고급 ETL 도구 사용, 데이터 거버넌스 전략, 데이터 가상화 및 스트림 처리와 같은 기술 사용이 포함됩니다.
유사 용어와의 비교
| 용어 | 설명 | 주요 차이점 |
|---|---|---|
| ELT | 추출, 로드, 변환. 데이터 변환은 대상 시스템에 로드된 후에 발생합니다. | 변환 단계는 로딩 후에 발생합니다. 원시 데이터 저장을 선호하는 경우 유용합니다. |
| 데이터 통합 | 다양한 소스의 데이터를 하나의 통합된 보기로 결합하는 프로세스입니다. | ETL을 포함한 더 넓은 범위의 프로세스를 포괄하는 보다 일반적인 용어입니다. |
ETL의 미래 전망과 기술
앞으로 ETL 프로세스는 스트리밍 데이터에 더욱 중점을 두고 더욱 실시간화될 것으로 예상됩니다. 머신 러닝 및 AI와 같은 기술은 데이터 변환에서 더 큰 역할을 할 것이며, 확장성과 비용 효율성으로 인해 클라우드 기반 ETL 서비스가 더욱 보편화될 것입니다.
프록시 서버 및 ETL(추출, 변환, 로드)
프록시 서버는 특히 공개 웹 데이터 추출을 처리할 때 익명성과 보안을 제공하여 ETL 프로세스를 향상시킬 수 있습니다. 또한 지리적 제한을 우회하는 데 사용할 수도 있어 보다 포괄적인 데이터 추출이 가능합니다.
관련된 링크들
ETL을 처음 시작하는 사람이든 노련한 전문가이든 관계없이 이 프로세스의 미묘한 차이를 이해하는 것은 더 나은 데이터 통합을 추진하고 의사 결정을 개선하며 조직에서 보다 효과적인 운영을 활성화하는 데 필수적입니다.
