내용으로 건너뛰기

Snowflake Intelligence, 지금 바로 확인하세요.

모든 직원의 손끝까지 닿는 엔터프라이즈 인사이트.

솔루션 살펴보기

ELT(추출, 로드, 변환):프로세스 및 개념

ELT(추출, 로드, 변환)는 기업이 방대한 규모의 정보를 효율적으로 처리하고 분석하도록 지원하는
현대적인 데이터 통합 기법으로 부상했습니다. 

  • 개요
  • ELT란?
  • ETL 프로세스
  • 비교: ELT vs. ETL
  • ETL 파이프라인이란?
  • ETL 도구
  • ELT의 장점
  • ETL에서 ELT로 전환 시 발생하는 과제
  • ELT의 미래
  • ELT 관련 FAQ
  • 리소스

개요

오늘날 여러 조직이 매일 방대한 규모의 정보를 처리합니다. ELT(추출, 로드, 변환)는 기업이 이러한 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하도록 지원하는 현대적인 데이터 통합 기술로 부상했습니다. 기존 방식과 달리, ELT는 분석을 위해 데이터를 변환하기 전에 가공 전 상태로 중앙 리포지토리에 로드하는 과정을 우선시합니다. 이 접근 방식은 유연성과 확장성을 한층 높여, 기업은 기존 방식의 지연 없이 데이터의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 이어지는 섹션에서는 ELT 프로세스의 메커니즘, 이점, 과제, 그리고 데이터 관리의 미래에 대해 더 자세히 살펴봅니다.

ELT란?

추출, 로드, 변환을 의미하는 ELT는 데이터를 변환하기 전에 가공 전 데이터를 스토리지에 로드하는 데 중점을 둔 현대적인 데이터 통합 전략입니다. ELT는 클라우드 기반 플랫폼의 확장성과 성능을 활용하므로, 조직은 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있습니다. 이뿐만 아니라, ELT를 활용하면 여러 소스에서 데이터를 추출하고 중앙 리포지토리로 로드한 후, 필요에 따라 데이터를 변환하는 방식으로 데이터 처리 워크플로우를 간소화할 수 있습니다.

ELT의 발전은 수년간 데이터 통합을 주도했던 기존의 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스에서 비롯되었습니다. ETL에서는 데이터가 데이터 웨어하우스에 로드되기 전에 변환되어, 병목 현상이 발생하고 처리 시간이 길어지는 경우가 많았습니다. 이와 함께 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터 기술의 등장, 그리고 실시간 분석에 대한 필요성이 높아져 ELT로 전환되기 시작했습니다. 조직은 이를 통해 비즈니스 인텔리전스의 증가하는 요구에 대응하면서 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있게 되었습니다.

ELT와 기존 데이터 처리 방법의 주요 차이점 중 하나는 작업 순서에 있습니다. ETL에서는 대부분의 변환이 로드 전에 이루어지기 때문에 데이터 분석의 유연성이 제한될 수 있습니다. 반면, ELT에서는 가공 전 데이터 또는 전처리된 데이터를 먼저 로드하여, 사용자가 특정 분석 요구 사항에 따라 변환을 수행할 수 있으므로 민첩성을 크게 높일 수 있습니다. 이러한 변화를 통해 더욱 심층적인 인사이트를 빠르고 쉽게 도출할 수 있게 됨에 따라, ELT는 현대의 데이터 중심 기업에 있어 최적의 선택지로 자리 잡았습니다.

ETL 프로세스

추출(Extract)

ETL 프로세스는 데이터 추출 단계에서 시작됩니다. 가공 전 정보는 운영 데이터베이스, SaaS 애플리케이션, CRM 시스템, 스프레드시트, API 등 다양한 소스에서 추출됩니다. 이 단계의 목표는 변환 단계 전에 데이터 손실이 없도록 보장하면서, 완전하고 정확한 데이터를 본래 형태로 수집하는 것입니다. 효과적인 데이터 추출은 신뢰할 수 있는 보고 및 분석의 기반이 됩니다.
 

변환(Transform)

추출된 데이터는 변환 단계로 이동합니다. 데이터는 정제와 표준화를 거쳐 일관되고 분석 가능한 형식으로 변환됩니다. 변환에는 중복 제거, 오류 수정, 추가적인 컨텍스트를 통한 데이터 보강, 비즈니스 규칙 적용과 같은 작업이 포함되는 경우가 많습니다. 최신 ETL 도구는 고급 처리 기능을 활용하여 복잡한 변환을 효율적으로 처리하므로, 데이터의 신뢰성을 유지하고 조직의 요구 사항에 부합하도록 보장합니다.
 

로드(Load)

변환된 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 클라우드 기반 스토리지 플랫폼과 같은 대상 위치에 로드됩니다. 이러한 중앙 집중화는 정보를 단일 소스로 통합하므로 매우 중요합니다. 데이터를 한곳에 저장하면 조직 전반의 팀이 정확한 인사이트에 액세스하고, 쿼리를 실행하며, 대규모로 분석을 수행할 수 있습니다. 또한, 클라우드 기반 저장소는 확장성, 보안 및 빠른 성능을 제공하여 증가하는 비즈니스 수요를 충족합니다. 즉, ETL 프로세스는 조직이 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 더 나은 의사 결정을 내리고, 더욱 통찰력 있는 분석을 수행할 수 있도록 돕습니다.

비교: ELT vs. ETL

ELT와 ETL 중 하나를 선택할 경우, 데이터 환경의 특정 요구 사항을 고려할 필요가 있습니다. ELT는 더 빠른 데이터 수집과 분석이 가능하기 때문에 방대한 규모의 데이터 처리나 실시간 분석이 중요할 때 선호됩니다. 반면, ETL은 데이터를 저장하기 전에 복잡한 변환이 필요한 상황에 적합할 수 있습니다. 정형 데이터가 중요하게 여겨지는 기존 데이터 웨어하우징 시나리오나 주로 행 수준에서 상태 저장 기능이 없는 변환이 필요한 경우가 이에 해당합니다.

ELT의 사용 사례로는 데이터 레이크, 클라우드 데이터 웨어하우스, 레이크하우스, 그리고 머신러닝이나 실시간 보고와 같이 가공 전 형태의 데이터 분석이 필요한 시나리오 등을 들 수 있습니다. ETL은 주로 재무 보고 또는 고객 데이터 통합과 같이, 명확하게 정의된 데이터 구조가 요구되고 엄격한 데이터 거버넌스 프로토콜을 준수해야 하는 환경에서 사용됩니다. 이러한 방법론을 이해함으로써, 조직은 데이터 전략에 적합한 접근 방식을 선택하여 효율적이고 효과적인 데이터 관리를 보장할 수 있습니다.

ETL 파이프라인이란?

ETL 파이프라인은 원본 소스에서 데이터 웨어하우스나 데이터베이스 같은 대상 시스템으로 정보를 이동하는 데이터 통합 프로세스로, 세 가지 핵심 단계로 구성되어 있습니다. 먼저, 애플리케이션, 데이터베이스 또는 API와 같은 소스 시스템에서 데이터를 추출합니다. 다음으로, 분석을 위해 정보를 변환하여 정제, 표준화 및 구조화합니다. 마지막으로, 준비된 데이터를 중앙 집중식 스토리지에 로드합니다.

ETL 파이프라인은 핵심적인 구성 요소로 여겨집니다. 여러 소스의 데이터를 수집 및 통합하는 프로세스를 자동화하고, 해당 데이터를 대상 시스템에 로드하기 전에 일관된 형식으로 표준화하여 조직 전체의 사용자가 액세스할 수 있도록 하기 때문입니다. 최신 ETL 파이프라인은 기업이 비즈니스 데이터를 정확하고, 일관되며, 언제든지 활용 가능한 상태로 유지할 수 있도록 지원합니다. 또한, 보고, 분석 및 비즈니스 인텔리전스에서 중추적인 역할을 수행하여, 신뢰할 수 있는 데이터 중심 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

ETL 도구

ETL 도구는 데이터 추출, 변환, 로드 프로세스를 간소화하고 자동화하도록 설계된 소프트웨어 솔루션입니다. 즉, 여러 데이터 소스에 연결하여 정보를 추출하고 정제 및 정리한 후, 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 등의 대상 시스템에 로드합니다. ETL 도구는 이 세 단계를 자동화함으로써 기존의 데이터 마이그레이션 및 통합에 수반되었던 수동 코딩과 반복 작업을 대부분 제거합니다.

최신 ETL 도구는 레거시 데이터베이스부터 실시간 스트리밍 데이터까지 모든 것을 처리하도록 발전했으며, 클라우드 네이티브 아키텍처를 사용하여 확장성과 비용 효율성을 높입니다. 현재 많은 ETL 도구들이 드래그 앤 드롭 인터페이스, 자동화된 데이터 품질 검사, 데이터 보안을 위한 암호화 등 다양한 기능을 갖추고 있으며, HIPAA 및 GDPR 등 주요 규제에 대한 준수 기능도 기본 제공합니다. 또한, AI와 머신러닝을 활용하여 변환을 더욱 자동화하고, 오류를 줄이며, 효율성을 개선합니다. ETL 도구를 선택할 때는 아키텍처, 자동화 요구 사항, 데이터 통합 ​​요구 사항, 사용 편의성, 확장성, 신뢰성 등을 포함한 구체적 목표와 환경을 기준으로 할 필요가 있습니다.

ELT의 장점

ELT는 현대적인 데이터 관리를 위해 선호되는 선택지로 부상할 만큼 다양한 이점을 제공합니다. 가장 중요한 장점 중 하나는 그 확장성과 유연성에 있습니다. 데이터를 로드하기 전에 상당한 변환 작업이 요구되는 기존 ETL 프로세스와 달리, ELT는 데이터를 가공 전 형태 그대로 수집할 수 있습니다. 따라서, 서로 다른 변환 시스템 간에 데이터를 이동하기 위한 데이터 파이프라인은 필요하지 않습니다. 이러한 접근 방식을 통해 조직은 성능 저하 없이 워크로드와 수요 변동에 맞춰 대규모의 데이터를 손쉽게 처리할 수 있습니다.

또한, ELT는 데이터 접근성과 분석 역량을 강화합니다. 가공 전 데이터를 중앙 리포지토리에 직접 로드하므로, 팀은 포괄적인 데이터 세트에 액세스하여 더욱 심층적인 인사이트를 확보할 수 있습니다. 이러한 데이터 민주화는 부서 간 협업을 촉진합니다. 분석가와 데이터 사이언티스트가 필요에 따라 변환을 수행하고 특정 사용 사례에 맞게 분석을 조정할 수 있기 때문입니다. 데이터를 신속하게 조정하고 변형할 수 있는 능력 덕분에 조직은 정보에 기반한 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다.

마지막으로, ELT는 보통 더욱 비용 효율적이고 효과적으로 데이터를 처리합니다. 변환 프로세스가 후반으로 넘어가면, 조직은 클라우드 기반 솔루션을 활용하여 인프라 비용을 최소화하고 데이터 준비 시간을 단축할 수 있습니다. 이에 따라 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라, 일상적인 데이터 랭글링 작업 대신 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 결과적으로, ELT를 채택하면 조직의 데이터 전략을 크게 강화하여 훨씬 더 나은 성과를 끌어내고 투자 수익률을 극대화할 수 있습니다.

ETL에서 ELT로 전환 시 발생하는 과제

기존 ETL 아키텍처에서 ELT 방식으로 전환하는 데는 몇 가지 과제가 수반됩니다. 그중 하나는 조직 문화의 변화에 대한 필요성입니다. ETL 프로세스에 익숙한 팀은 워크플로우와 책임의 변화를 받아들이지 않을 수 있으므로, 원활한 전환을 위해서는 포괄적인 교육과 지원이 필요합니다. 또한, 다양한 데이터 소스를 하나의 ELT 프레임워크에 통합하는 것은 복잡할 수 있으며, 이 경우 고급 데이터 통합 ​​도구와 전문 지식이 요구되는 경우가 많습니다.

데이터 거버넌스와 보안 고려사항 또한 마이그레이션 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. ELT에서는 데이터가 변환되기 전에 중앙 리포지토리에 로드되므로, 데이터 품질, 개인정보 보호 및 규정 준수에 대한 우려가 생길 수 있습니다. 특히 헬스케어나 금융 서비스와 같이 엄격한 규제가 적용되는 산업의 경우, 데이터가 안전하게 유지되고 액세스 제어가 적절히 실시되도록 강력한 거버넌스 정책을 수립해야 합니다.

ELT로 성공적으로 마이그레이션하려면 모범 사례를 참조할 필요가 있습니다. 먼저, 기존 데이터 인프라에 대해 철저한 평가를 수행하여, 잠재적인 병목 현상과 통합 과제를 파악해야 합니다. 다음으로, 클라우드 기반 솔루션을 활용하면 손쉬운 확장과 성능 향상을 도모할 수 있습니다. 마지막으로, 데이터 엔지니어, 분석가 및 비즈니스 이해관계자 간의 협업을 강화함으로써, 데이터 전략에 대한 공동의 이해를 형성하고 ELT 모델로 더 원활하게 전환할 수 있습니다.

ELT의 미래

데이터 통합 구도는 ELT의 미래를 형성하고 있는 몇 가지 주요 추세에 힘입어 빠르게 변화하고 있습니다. 그중 주목할 만한 점은, 실시간 데이터 처리 요구의 증가입니다. 기업이 민첩성 향상과 신속한 의사 결정을 추구함에 따라, 실시간으로 데이터를 액세스하고 분석하는 역량은 필수적으로 여겨지고 있습니다. 조직은 이러한 변화에 발맞춰 대규모의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 더욱 간소화된 ELT 프로세스를 도입하고 있습니다.

또한, AI와 머신러닝을 ELT 프로세스에 통합함으로써 데이터 관리에 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 기술은 더욱 스마트한 데이터 변환을 지원하여 이상 감지를 자동화하고, 예측 분석을 구현하며, 데이터 품질을 개선합니다. AI 기반 인사이트는 데이터 워크플로우를 최적화할 뿐만 아니라, 기업이 데이터 중심 의사 결정을 더욱 빠르고 정확하게 내릴 수 있도록 지원합니다.
 

ELT와 AI

ELT는 생성형 AI 및 AI 애플리케이션의 요구에 맞춰 지속적으로 발전할 것입니다. 최신 ELT 파이프라인은 효과적인 AI 모델 학습과 성능에 필수적인 데이터 품질, 대표성 및 컨텍스트 관련성에 더 큰 비중을 두고 있습니다. ELT는 또한, 파이프라인이 여러 AI 에이전트 간 데이터의 지속적인 흐름을 보장해야 하는 에이전틱 워크플로우를 지원해야 할 것입니다. AI와 생성형 AI는 ELT 프로세스 내에서도 데이터 품질 검사, 스키마 매핑, 코드 생성 등의 작업을 개선하는 데 사용됩니다. 이를 통해 더욱 지능적이고 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하여 점점 진화하는 인공지능의 성능을 더욱 효과적으로 뒷받침할 수 있게 됩니다.

앞으로 ELT 기술은 크게 발전할 것으로 예상됩니다. 나아가 클라우드 컴퓨팅의 지속적인 발전에 따라 서버리스 아키텍처가 부상하여 ELT 프로세스는 더욱 간소화될 전망입니다. 이뿐만 아니라, 로우코드 및 노코드 플랫폼을 도입하면 데이터 통합이 민주화되어 비기술직 사용자도 데이터 워크플로우에 관여할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이러한 발전은 궁극적으로, 기업이 기존의 복잡한 통합 과정 없이 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 보다 협력적이고 효율적인 데이터 생태계로 이어질 것입니다.

ELT 관련 FAQ

널리 사용되는 ETL 도구로는 AWS Glue, Oracle Data Integrator, Informatica, Matillion, Microsoft SQL Server, Talend 등이 있습니다. 각 도구마다 데이터 통합, 자동화 및 확장성을 위한 다양한 기능을 제공합니다.

데이터 품질 보장, 자동화를 통한 수작업 감소, 클라우드 확장성 활용, 파이프라인 성능 모니터링이 핵심입니다. 여기에 명확한 데이터 거버넌스 계획을 더해 일관성과 규정 준수를 확보하세요.

Python 자체는 ETL 도구가 아니라 프로그래밍 언어입니다. 다만 Python 라이브러리를 활용해 사용자 정의 ETL 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

먼저 추출, 변환, 로드라는 세 가지 핵심 단계와 함께, 각 단계가 통합에 중요한 이유를 이해할 필요가 있습니다. 이후 SQL이나 Python과 같은 언어를 배우면 기초를 탄탄하게 다질 수 있습니다. 또한, 다양한 자습서와 온라인 과정, 샘플 데이터를 활용한 핸즈온 프로젝트 등을 통해 더 쉽게 개념을 응용해 보며 단계적으로 역량을 키울 수 있습니다.