데이터 통합: ETL vs. ELT - 포괄적인 글로벌 가이드

오늘날의 데이터 중심 세계에서 기업들은 가치 있는 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터 통합에 크게 의존합니다. 추출, 변환, 적재(ETL)와 추출, 적재, 변환(ELT)은 데이터 통합에 대한 두 가지 기본 접근 방식으로, 각각 고유한 강점과 약점을 가지고 있습니다. 이 가이드는 ETL과 ELT에 대한 포괄적인 개요를 제공하여, 그 차이점, 장점, 단점 및 조직에 가장 적합한 접근 방식을 선택해야 할 시기를 이해하는 데 도움을 줍니다.

데이터 통합의 이해

데이터 통합은 다양한 소스의 데이터를 통합된 뷰로 결합하는 프로세스입니다. 이 통합된 데이터는 보고, 분석 및 기타 비즈니스 인텔리전스 목적으로 사용될 수 있습니다. 효과적인 데이터 통합은 다음을 추구하는 조직에 매우 중요합니다:

• 비즈니스 운영에 대한 전체적인 시각 확보.
• 데이터 품질 및 일관성 향상.
• 더 빠르고 정확한 의사 결정 지원.
• 고급 분석 및 머신 러닝 이니셔티브 지원.

적절한 데이터 통합이 없으면 조직은 종종 데이터 사일로, 일관성 없는 데이터 형식, 데이터에 효과적으로 접근하고 분석하는 데 어려움을 겪습니다. 이는 기회 상실, 부정확한 보고, 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.

ETL(추출, 변환, 적재)이란 무엇인가?

ETL은 세 가지 주요 단계를 포함하는 전통적인 데이터 통합 프로세스입니다:

• 추출(Extract): 데이터베이스, 애플리케이션, 플랫 파일 등 다양한 소스 시스템에서 데이터를 추출합니다.
• 변환(Transform): 추출된 데이터는 일관성과 품질을 보장하기 위해 변환되고 정리됩니다. 여기에는 데이터 정제, 데이터 유형 변환, 데이터 집계 및 데이터 보강이 포함될 수 있습니다.
• 적재(Load): 변환된 데이터는 대상 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트에 적재됩니다.

전통적인 ETL 프로세스에서 변환 단계는 전용 ETL 서버에서 수행되거나 특수 ETL 도구를 사용하여 수행됩니다. 이를 통해 깨끗하고 일관된 데이터만 데이터 웨어하우스에 적재되도록 보장합니다.

ETL의 장점

• 향상된 데이터 품질: 데이터 웨어하우스에 적재하기 전에 데이터를 정리하고 변환하여 데이터 품질과 일관성을 보장합니다.
• 데이터 웨어하우스 부하 감소: 데이터 웨어하우스는 깨끗하고 변환된 데이터만 저장하므로 데이터 웨어하우스 자체의 처리 부담을 줄입니다.
• 레거시 시스템과의 호환성: ETL은 최신 데이터 처리 기술과 호환되지 않을 수 있는 레거시 시스템의 데이터를 통합하는 데 적합합니다.
• 데이터 보안: 변환 과정에서 민감한 데이터를 마스킹하거나 익명화하여 데이터 보안 및 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

ETL의 단점

• 변환의 병목 현상: 변환 단계는 특히 대용량 데이터를 처리할 때 병목 현상이 될 수 있습니다.
• 복잡성 및 비용: ETL 프로세스는 복잡할 수 있으며 전문 ETL 도구와 전문 지식이 필요하여 데이터 통합의 비용과 복잡성이 증가합니다.
• 제한된 확장성: 전통적인 ETL 아키텍처는 증가하는 최신 데이터의 양과 속도를 처리하기 위해 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 원시 데이터에 대한 지연된 접근: 분석가와 데이터 과학자는 원시, 변환되지 않은 데이터에 접근할 수 없어 다양한 방식으로 데이터를 탐색하고 분석하는 능력이 제한될 수 있습니다.

ETL 실제 사례

여러 지역 데이터베이스의 판매 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스로 통합해야 하는 글로벌 전자상거래 회사를 생각해 보십시오. ETL 프로세스는 다음을 포함합니다:

1. 북미, 유럽, 아시아의 데이터베이스에서 판매 데이터를 추출합니다.
2. 통화 형식, 날짜 형식 및 제품 코드를 표준화하기 위해 데이터를 변환합니다. 여기에는 판매 총액, 할인 및 세금 계산도 포함될 수 있습니다.
3. 보고 및 분석을 위해 변환된 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스에 적재합니다.

ELT(추출, 적재, 변환)이란 무엇인가?

ELT는 최신 데이터 웨어하우스의 처리 능력을 활용하는 보다 현대적인 데이터 통합 접근 방식입니다. ELT 프로세스에서 데이터는 다음과 같습니다:

• 추출(Extracted): 다양한 소스 시스템에서 데이터를 추출합니다.
• 적재(Loaded): 추출된 데이터는 원시, 변환되지 않은 상태로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 직접 적재됩니다.
• 변환(Transformed): 데이터는 데이터 웨어하우스 자체의 처리 능력을 사용하여 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 내에서 변환됩니다.

ELT는 Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics와 같은 최신 클라우드 데이터 웨어하우스의 확장성과 처리 능력을 활용합니다. 이러한 데이터 웨어하우스는 대용량 데이터를 처리하고 복잡한 변환을 효율적으로 수행하도록 설계되었습니다.

ELT의 장점

• 확장성 및 성능: ELT는 최신 데이터 웨어하우스의 확장성과 처리 능력을 활용하여 더 빠른 데이터 통합 및 분석을 가능하게 합니다.
• 유연성 및 민첩성: ELT는 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 필요에 따라 데이터를 변환할 수 있으므로 데이터 변환에 더 큰 유연성을 제공합니다.
• 원시 데이터에 대한 접근: 데이터 과학자와 분석가는 원시, 변환되지 않은 데이터에 접근할 수 있어 다양한 방식으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다.
• 인프라 비용 절감: ELT는 전용 ETL 서버가 필요 없어 인프라 비용과 복잡성을 줄입니다.

ELT의 단점

• 데이터 웨어하우스 부하: 변환 단계는 데이터 웨어하우스 내에서 수행되므로 데이터 웨어하우스의 처리 부하가 증가할 수 있습니다.
• 데이터 품질 문제: 데이터가 제대로 검증되고 정리되지 않으면 원시 데이터를 데이터 웨어하우스에 적재하는 것이 데이터 품질 문제를 일으킬 수 있습니다.
• 보안 위험: 원시 데이터에는 보호해야 할 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. 무단 접근을 방지하기 위해 적절한 보안 조치를 구현해야 합니다.
• 강력한 데이터 웨어하우스 필요: ELT는 충분한 처리 능력과 저장 용량을 갖춘 강력한 데이터 웨어하우스를 필요로 합니다.

ELT 실제 사례

판매 시점(POS) 시스템, 웹사이트 분석, 소셜 미디어 플랫폼 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하는 다국적 소매 회사를 생각해 보십시오. ELT 프로세스는 다음을 포함합니다:

1. 이 모든 소스에서 데이터를 추출합니다.
2. 원시 데이터를 Amazon S3 또는 Azure Data Lake Storage와 같은 클라우드 데이터 레이크에 적재합니다.
3. Snowflake 또는 Google BigQuery와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스 내에서 데이터를 변환하여 집계 보고서를 생성하고, 고객 세분화를 수행하며, 판매 추세를 식별합니다.

ETL vs. ELT: 주요 차이점

다음 표는 ETL과 ELT의 주요 차이점을 요약한 것입니다:

기능	ETL	ELT
변환 위치	전용 ETL 서버	데이터 웨어하우스/데이터 레이크
데이터 양	더 작은 데이터 양에 적합	대용량 데이터에 적합
확장성	제한된 확장성	높은 확장성
데이터 품질	높은 데이터 품질 (적재 전 변환)	데이터 웨어하우스 내에서 데이터 검증 및 정제 필요
비용	더 높은 인프라 비용 (전용 ETL 서버)	더 낮은 인프라 비용 (클라우드 데이터 웨어하우스 활용)
복잡성	복잡할 수 있으며, 전문 ETL 도구 필요	덜 복잡하며, 데이터 웨어하우스 기능 활용
데이터 접근	원시 데이터에 대한 제한된 접근	원시 데이터에 대한 전체 접근

ETL과 ELT 중 언제 선택해야 하는가

ETL과 ELT 사이의 선택은 다음을 포함한 여러 요인에 따라 달라집니다:

• 데이터 양: 소규모에서 중간 규모의 데이터 양의 경우 ETL로 충분할 수 있습니다. 대용량 데이터의 경우 일반적으로 ELT가 선호됩니다.
• 데이터 복잡성: 복잡한 데이터 변환의 경우 데이터 품질과 일관성을 보장하기 위해 ETL이 필요할 수 있습니다. 더 간단한 변환의 경우 ELT가 더 효율적일 수 있습니다.
• 데이터 웨어하우스 역량: 충분한 처리 능력과 저장 용량을 갖춘 강력한 데이터 웨어하우스가 있다면 ELT는 실행 가능한 옵션입니다. 데이터 웨어하우스의 리소스가 제한적인 경우 ETL이 더 나은 선택일 수 있습니다.
• 데이터 보안 및 규정 준수: 엄격한 데이터 보안 및 규정 준수 요구 사항이 있는 경우, 데이터 웨어하우스에 적재하기 전에 민감한 데이터를 마스킹하거나 익명화하기 위해 ETL이 선호될 수 있습니다.
• 기술 및 전문성: ETL 도구 및 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 팀이 있는 경우 ETL을 구현하고 관리하기가 더 쉬울 수 있습니다. 데이터 웨어하우징 및 클라우드 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 팀이 있는 경우 ELT가 더 적합할 수 있습니다.
• 예산: ETL은 일반적으로 ETL 도구 및 인프라에 대한 초기 비용이 더 높습니다. ELT는 기존 클라우드 데이터 웨어하우스 리소스를 활용하여 전체 비용을 잠재적으로 절감합니다.

각 접근 방식을 언제 선택해야 하는지에 대한 더 자세한 설명은 다음과 같습니다:

ETL을 선택해야 할 때:

• 엄격한 데이터 품질 요구 사항이 있고 데이터 웨어하우스에 적재하기 전에 데이터가 깨끗하고 일관성이 있는지 확인해야 할 때.
• 최신 데이터 처리 기술과 호환되지 않는 레거시 시스템에서 데이터를 통합해야 할 때.
• 데이터 웨어하우스의 처리 능력과 저장 용량이 제한적일 때.
• 데이터 웨어하우스에 적재하기 전에 민감한 데이터를 마스킹하거나 익명화해야 할 때.
• ETL 도구 및 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 팀이 있을 때.

ELT를 선택해야 할 때:

• 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해야 할 때.
• 데이터에 대해 복잡한 변환을 수행해야 할 때.
• 충분한 처리 능력과 저장 용량을 갖춘 강력한 데이터 웨어하우스가 있을 때.
• 데이터 과학자와 분석가에게 원시, 변환되지 않은 데이터에 대한 접근 권한을 부여하고 싶을 때.
• 클라우드 데이터 웨어하우스 리소스를 활용하여 인프라 비용을 절감하고 싶을 때.
• 데이터 웨어하우징 및 클라우드 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 팀이 있을 때.

하이브리드 접근 방식

경우에 따라 ETL과 ELT의 요소를 결합한 하이브리드 접근 방식이 가장 효과적인 솔루션일 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 데이터 레이크에 적재하기 전에 초기 데이터 정제 및 변환을 수행하기 위해 ETL을 사용한 다음, 데이터 레이크 내에서 추가 변환을 수행하기 위해 ELT를 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 ETL과 ELT의 강점을 활용하면서 약점을 완화할 수 있습니다.

도구 및 기술

ETL 및 ELT 프로세스를 구현하는 데 사용할 수 있는 여러 도구와 기술이 있습니다. 몇 가지 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다:

ETL 도구

• Informatica PowerCenter: 광범위한 기능과 역량을 갖춘 포괄적인 ETL 플랫폼입니다.
• IBM DataStage: 데이터 품질 및 거버넌스에 중점을 둔 또 다른 인기 있는 ETL 플랫폼입니다.
• Talend Data Integration: 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 커넥터를 갖춘 오픈 소스 ETL 도구입니다.
• Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): Microsoft SQL Server 제품군의 일부인 ETL 도구입니다.
• AWS Glue: AWS의 완전 관리형 ETL 서비스입니다.

ELT 도구 및 플랫폼

• Snowflake: 강력한 데이터 변환 기능을 갖춘 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다.
• Amazon Redshift: AWS의 완전 관리형 데이터 웨어하우스 서비스입니다.
• Google BigQuery: Google Cloud의 서버리스, 고도로 확장 가능한 데이터 웨어하우스입니다.
• Azure Synapse Analytics: Azure의 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 및 분석 서비스입니다.
• dbt (Data Build Tool): 데이터 웨어하우스에서 데이터를 변환하기 위한 인기 있는 오픈 소스 도구입니다.

ETL 및 ELT를 위한 도구와 기술을 선택할 때 다음과 같은 요소를 고려하십시오:

• 확장성: 도구가 데이터의 양과 속도를 처리할 수 있습니까?
• 통합: 도구가 기존 데이터 소스 및 데이터 웨어하우스와 통합됩니까?
• 사용 용이성: 도구를 사용하고 관리하기 쉽습니까?
• 비용: 라이선스, 인프라 및 유지 보수를 포함한 총 소유 비용은 얼마입니까?
• 지원: 도구에 대한 적절한 지원 및 설명서가 제공됩니까?

데이터 통합을 위한 모범 사례

ETL을 선택하든 ELT를 선택하든, 성공적인 데이터 통합을 위해서는 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다:

• 명확한 비즈니스 요구 사항 정의: 데이터 통합 프로젝트를 시작하기 전에 비즈니스 요구 사항과 목표를 명확하게 정의하십시오. 이는 프로젝트의 범위와 통합해야 할 데이터를 결정하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 통합 전략 개발: 데이터 통합을 위한 전체 아키텍처, 도구 및 프로세스를 설명하는 포괄적인 데이터 통합 전략을 개발하십시오.
• 데이터 거버넌스 구현: 데이터 품질, 일관성 및 보안을 보장하기 위해 데이터 거버넌스 정책 및 절차를 구현하십시오.
• 데이터 통합 프로세스 자동화: 수작업을 줄이고 효율성을 높이기 위해 가능한 한 데이터 통합 프로세스를 자동화하십시오.
• 데이터 통합 파이프라인 모니터링: 데이터 통합 파이프라인을 모니터링하여 문제를 신속하게 식별하고 해결하십시오.
• 데이터 테스트 및 검증: 데이터 품질과 정확성을 보장하기 위해 데이터 통합 프로세스 전반에 걸쳐 데이터를 테스트하고 검증하십시오.
• 데이터 통합 프로세스 문서화: 유지 관리 가능성과 지식 전달을 보장하기 위해 데이터 통합 프로세스를 철저하게 문서화하십시오.
• 데이터 보안 고려: 데이터 통합 중에 민감한 데이터를 보호하기 위해 적절한 보안 조치를 구현하십시오. 여기에는 데이터 암호화, 접근 제어 및 데이터 마스킹이 포함됩니다.
• 규정 준수 보장: 데이터 통합 프로세스가 GDPR, CCPA, HIPAA와 같은 모든 관련 규정 및 표준을 준수하는지 확인하십시오.
• 지속적인 개선: 성능을 최적화하고 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응하기 위해 데이터 통합 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 개선하십시오.

데이터 통합에 대한 글로벌 고려 사항

글로벌 소스의 데이터를 사용할 때는 다음 사항을 고려하는 것이 중요합니다:

• 데이터 현지화(Data Localization): 데이터 현지화는 특정 국가나 지역의 국경 내에서 데이터를 저장하고 처리하는 것을 의미합니다. 유럽의 GDPR과 다른 국가의 유사한 법률은 기업이 데이터 현지화 원칙을 준수하도록 요구합니다. 이는 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크가 호스팅되는 위치와 데이터가 국경을 넘어 전송되는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 데이터 주권(Data Sovereignty): 데이터 현지화와 밀접하게 관련된 데이터 주권은 데이터가 상주하는 국가의 법률 및 규정의 적용을 받는다는 점을 강조합니다. 기업은 다른 국가의 데이터를 통합할 때 이러한 규정을 인지하고 준수해야 합니다.
• 시간대: 다른 지역은 다른 시간대에서 운영됩니다. 데이터 통합 프로세스가 시간대 변환을 올바르게 처리하여 불일치를 방지하고 정확한 보고를 보장하도록 하십시오.
• 통화 변환: 다른 국가의 금융 데이터를 다룰 때 통화 변환이 정확하게 처리되도록 하십시오. 신뢰할 수 있는 환율 데이터를 사용하고 환율 변동의 영향을 고려하십시오.
• 언어 및 문자 인코딩: 다른 지역의 데이터는 다른 언어로 되어 있고 다른 문자 인코딩을 사용할 수 있습니다. 데이터 통합 프로세스가 다른 언어와 문자 인코딩을 올바르게 처리할 수 있도록 하십시오.
• 문화적 차이: 데이터 해석 및 분석에 영향을 미칠 수 있는 문화적 차이를 인지하십시오. 예를 들어, 날짜 형식, 숫자 형식 및 주소 형식은 국가마다 다를 수 있습니다.
• 데이터 품질 편차: 데이터 품질은 지역에 따라 크게 다를 수 있습니다. 데이터가 소스에 관계없이 일관되고 정확하도록 데이터 품질 검사 및 정제 프로세스를 구현하십시오.

예를 들어, 독일, 일본, 미국에서의 운영에서 고객 데이터를 통합하는 다국적 기업은 독일 고객 데이터에 대한 GDPR 준수, 일본 고객 데이터에 대한 개인정보보호법(PIPA) 및 미국의 다양한 주 수준 개인정보 보호법을 고려해야 합니다. 또한 회사는 다른 날짜 형식(예: 독일의 DD/MM/YYYY, 일본의 YYYY/MM/DD, 미국의 MM/DD/YYYY), 판매 데이터에 대한 통화 변환 및 고객 피드백의 잠재적인 언어 변형을 처리해야 합니다.

데이터 통합의 미래

데이터 통합 분야는 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 끊임없이 발전하고 있습니다. 데이터 통합의 미래를 형성하는 몇 가지 주요 동향은 다음과 같습니다:

• 클라우드 네이티브 데이터 통합: 클라우드 컴퓨팅의 부상은 클라우드의 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 활용하도록 설계된 클라우드 네이티브 데이터 통합 솔루션의 개발로 이어졌습니다.
• AI 기반 데이터 통합: 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 데이터 통합 프로세스를 자동화하고 개선하는 데 사용되고 있습니다. AI 기반 데이터 통합 도구는 데이터 소스를 자동으로 발견하고, 데이터 품질 문제를 식별하며, 데이터 변환을 추천할 수 있습니다.
• 데이터 패브릭: 데이터 패브릭은 데이터가 어디에 있든 관계없이 데이터에 대한 접근을 가능하게 하는 통합 아키텍처입니다. 데이터 패브릭은 온프레미스, 클라우드 및 엣지를 포함한 다양한 환경에서 데이터를 접근하고 관리하는 일관되고 안전한 방법을 제공합니다.
• 실시간 데이터 통합: 실시간 데이터에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 실시간 데이터 통합을 통해 기업은 데이터가 생성될 때 데이터를 접근하고 분석하여 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 셀프 서비스 데이터 통합: 셀프 서비스 데이터 통합은 비즈니스 사용자가 전문 IT 기술 없이도 데이터를 접근하고 통합할 수 있도록 지원합니다. 이는 데이터 민주화를 돕고 데이터 기반 의사 결정을 가속화할 수 있습니다.

결론

올바른 데이터 통합 접근 방식을 선택하는 것은 데이터의 가치를 실현하고자 하는 조직에 매우 중요합니다. ETL과 ELT는 각각 고유한 장단점을 가진 두 가지 별개의 접근 방식입니다. ETL은 데이터 품질이 가장 중요하고 데이터 양이 비교적 적은 시나리오에 적합합니다. ELT는 대용량 데이터를 처리하고 최신 클라우드 데이터 웨어하우스를 활용하는 조직에 더 나은 선택입니다.

ETL과 ELT의 차이점을 이해하고 특정 비즈니스 요구 사항을 신중하게 고려함으로써 조직에 가장 적합한 접근 방식을 선택하고 비즈니스 목표를 지원하는 데이터 통합 전략을 구축할 수 있습니다. 규정 준수를 보장하고 국제적인 운영 전반에 걸쳐 데이터 무결성을 유지하기 위해 글로벌 데이터 거버넌스 및 현지화 요구 사항을 고려하는 것을 잊지 마십시오.