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ETL과 ELT: 최적의 데이터 처리 방식 선택하기

저널리스트 노트 2024년 10월 29일
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목차

  1. 도입부
  2. ETL과 ELT의 차이점과 유사점을 통해 데이터를 효율적으로 관리하는 방법에 대해 알아본다.

1. 도입부

  • 이 기사는 데이터를 추출, 변환, 로드하는 두 가지 주요 방법인 ETL과 ELT에 대한 정보를 제공하기 위해 여러 문서에서 수집한 데이터를 기반으로 작성되었다. 각 방법의 장단점, 활용 사례, 시장 현황 등을 심층 분석하여 독자들에게 적절한 선택의 기준을 제공하려고 한다.

2. ETL과 ELT의 차이점과 유사점을 통해 데이터를 효율적으로 관리하는 방법에 대해 알아본다.

  • 데이터 처리의 두 가지 대표적인 방법인 ETL(추출, 변환, 로드)과 ELT(추출, 로드, 변환)는 데이터 관리 프레임워크에서 중요한 역할을 한다. ETL은 데이터를 미리 변환 후 저장하는 전통적인 방식으로, 안전성과 규정 준수 측면에서 유리하다. 반면에 ELT는 데이터를 먼저 저장한 후 필요에 따라 변환하는 방식으로, 대량의 데이터와 비정형 데이터를 처리하는 데 적합하다.

  • 시장이 2023년 34억 달러에서 2030년 105억 달러로 성장할 것으로 예상되는 ETL 도구는 다양한 소스의 데이터를 표준화하고 오류를 제거하여 보다 효율적인 분석을 가능하게 한다. 이를 통해 기업은 기업 인텔리전스를 강화하고, 의사 결정을 보다 신속하게 하도록 지원한다.

  • ETL과 ELT를 선택할 때는 업계의 특성, 데이터 볼륨, 규정 준수 요구 사항 등을 고려해야 한다. 예를 들어, 데이터 볼륨이 크고 실시간 처리 요구가 높은 경우 ELT가 적합하다. 반면에, 데이터 보안 및 규정 준수 기준이 엄격한 기업은 ETL을 선호할 수 있다.

  • ETL 시장은 AWS, Talend, Informatica 등 다양한 대기업들이 경쟁하는 분야로, 이들은 클라우드 기반 솔루션 및 AI기반의 데이터 처리 기능을 강화하고 있다. 이러한 흐름은 기업이 데이터 기반 의사결정을 빠르게 내릴 수 있도록 지원하며, 이는 곧 데이터 관리의 중요성과 필요성을 더욱 부각시킨다.

용어집

  • ETL [데이터 처리 방법]: ETL은 추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load)를 의미하며, 데이터를 미리 변환 후 저장하는 방식이다. 이 방법은 규정 준수 및 보안 요구가 높은 산업군에서 많이 사용되며, 데이터를 저장하기 전에 변환함으로써 엄격한 표준을 따르기 쉽다.
  • ELT [데이터 처리 방법]: ELT는 추출(Extract), 로드(Load), 변환(Transform)을 의미하며, 데이터를 먼저 저장한 후 필요에 따라 변환하는 방식이다. 이는 대량의 데이터 처리가 가능하고 실시간 분석이 필요한 상황에서 주로 활용되며, 클라우드 기반 데이터 레이크 아키텍처와도 잘 어울린다.
  • Databricks [데이터 플랫폼]: Databricks는 ETL과 ELT 작업을 지원하는 데이터 플랫폼으로, 자동화된 데이터 흐름과 오류 처리를 제공한다. 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 최적의 데이터 사용 환경을 구축하며, 데이터 사일로를 해소하고 효율적인 데이터 관리를 지원한다.
  • SAP Datasphere [데이터 준비 및 모델링 툴]: SAP Datasphere는 데이터 빌더를 통해 다양한 데이터 소스를 결합, 강화하며, 시맨틱 정보를 활용한 데이터 모델링을 지원한다. 이는 현대 비즈니스 환경에서 데이터의 신뢰성과 접근성을 높이는 데 기여한다.

출처 문서