ETL과 ELT
ETL (Extract, Transform, Load)
ETL은 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load)하는 전통적인 데이터 처리 방식입니다.
다음은 각 단계에 대한 설명입니다.
Extract (추출)
- 여러 소스(데이터베이스, 파일 시스템, API 등)에서 데이터를 추출합니다.
- 이 단계에서는 원본 데이터를 수집하여 중앙 저장소로 가져옵니다.
Transform (변환)
- 추출한 데이터를 분석 목적에 맞게 변환, 정제, 필터링, 집계 등의 작업을 수행합니다.
- 데이터 형식을 통일하고, 중복 데이터를 제거하며, 오류를 수정합니다.
Load (로드):
- 변환된 데이터를 목적지 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 로드합니다.
- 이 단계에서 데이터는 최종 저장소에 저장되어 분석 및 보고에 사용됩니다.
ELT (Extract, Load, Transform)
ELT는 데이터를 추출(Extract), 로드(Load), 변환(Transform)하는 비교적 새로운 데이터 처리 방식입니다.
각 단계를 설명하면 다음과 같습니다.
Extract (추출):
- ETL과 마찬가지로 여러 소스에서 데이터를 추출합니다.
Load (로드):
- 추출한 원본 데이터를 먼저 목적지 데이터 웨어하우스에 로드합니다.
- 이 과정은 데이터를 있는 그대로 저장소에 넣는 것을 의미합니다.
Transform (변환):
- 로드된 데이터는 목적지 데이터 웨어하우스에서 직접 변환됩니다.
- 데이터 웨어하우스의 처리 능력을 활용하여 변환 작업을 수행합니다.
ETL과 ELT의 차이점
변환 위치:
- ETL: 데이터가 목적지에 도달하기 전에 변환됩니다.
- ELT: 데이터가 목적지에 도달한 후 변환됩니다.
처리 성능:
- ETL: 데이터 변환은 전용 서버에서 이루어지므로 데이터 웨어하우스에 부하를 주지 않습니다.
- ELT: 데이터 변환이 데이터 웨어하우스 내에서 이루어지므로 데이터 웨어하우스의 처리 성능을 최대한 활용합니다.
데이터 처리 유연성:
- ETL: 데이터 변환 로직이 복잡할 경우 유리합니다.
- ELT: 대규모 데이터 처리가 필요할 때, 데이터 웨어하우스의 확장성을 활용할 수 있습니다.
활용 사례
- ETL: 전통적인 데이터 웨어하우스와 BI(Business Intelligence) 시스템에서 주로 사용됩니다. 복잡한 변환 로직을 적용해야 하거나 실시간 변환이 필요한 경우 적합합니다.
- ELT: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스(BigQuery, Redshift 등)를 사용하는 경우 주로 사용됩니다. 대규모 데이터 세트와 빠른 데이터 처리 속도가 필요한 경우 적합합니다.