데이터 변환의 다양한 접근 방식 \u2013 ETL / ELT

데이터 웨어하우스를 구축하거나 유지 관리할 때 ETL이라는 것을 사용하여 데이터를 통합합니다. 약어 ETL 자체는 추출, 변환 및 로딩이라는 세 단어의 첫 글자로 구성됩니다. ETL(추출, 변환, 로드)은 수십 년 동안 사용되어 왔습니다. 데이터를 수집하고 구조화하는 접근 방식입니다. 최신 ETL 및 데이터 파이프라인 솔루션 서비스는 클라우드 데이터 웨어하우스의 출현으로 인해 필요하며, ELT(추출, 로드, 변환)가 데이터 변환 및 융합에 대한 새로운 접근 방식으로 부상하고 있습니다.

ETL과 ELT는 같은 이유로 사용되지만 구현 방식이 다르다는 점에 유의해야 합니다.

ETL과 ELT는 무엇입니까?

ETL과 ELT는 데이터를 처리하고 데이터 웨어하우스로 로드하기 위한 서로 다른 두 가지 모델입니다.

ETL에서 데이터는 일반적으로 데이터베이스인 데이터 소스에서 먼저 추출됩니다. 그런 다음 임시 스테이징 데이터베이스에 저장됩니다. 준비 데이터베이스에서 데이터 변환 작업이 수행됩니다. 이 단계에서 데이터는 대상 데이터 웨어하우스 시스템의 최종 형식으로 정리, 처리 및 구조화됩니다. 데이터베이스 정리가 없습니다. 후속 분석을 위해 정보 창고 프레임워크 내부에서 정보가 변경됩니다.

ELT를 사용하면 데이터 소스에서 데이터를 추출한 직후에 데이터 웨어하우스에 데이터가 로드됩니다. 데이터베이스 준비가 없습니다. 데이터는 후속 분석을 위해 데이터 웨어하우스 시스템 내에서 변환됩니다.

Visual Flow 팀의 ETL 장점

처리된 데이터의 가용성 – ETL을 사용하면 데이터가 데이터 웨어하우스에 로드되기 전에 변환이 발생하기 때문에 빠른 데이터 분석을 위한 데이터 웨어하우스가 준비됩니다. ETL은 복잡한 변환이 필요한 데이터 세트 작업에 가장 적합합니다.

1. GDPR 및 HIPPA와 같은 표준은 데이터 탐지기가 대상 데이터 웨어하우스에 로드하기 전에 민감한 데이터를 생략할 수 있기 때문에 ETL로 구현하기가 더 쉽습니다.
2. 데이터 웨어하우스 스토리지 관리 – 데이터 웨어하우스가 비용 집약적인 시스템인 경우 ETL로 비용을 낮출 수 있습니다. ETL 도구는 필요한 데이터만 유지하도록 변환 및 필터링합니다. 이러한 방식으로 데이터 웨어하우스 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
3. ETL은 수십 년 동안 업계에서 사용되어 왔으며 잘 개발된 도구와 프로세스를 사용할 수 있습니다.
4. 유연성 – 처음에는 변경 사항을 특성화할 필요가 없으므로 사용하지 않는 고유한 정보 소스를 ELT 프로세스로 쉽게 조정할 수 있습니다.
5. 원시 데이터 접근성 – ELT를 사용하면 모든 정보를 즉시 쌓을 ​​수 있으며 클라이언트는 나중에 어떤 정보를 변환하고 분석할지 결정할 수 있습니다.
6. 저렴한 비용 – ELT 장비는 정보 통합 핸들을 효과적으로 기계화할 수 있습니다. 변경 사항을 특성화할 필요가 없기 때문에 가져온 입문은 ETL보다 낮습니다.
7. 속도 – ELT 프로세스에서 기다릴 필요가 없습니다. 최고의 ELT 도구는 변환 준비가 된 데이터 웨어하우스에 데이터를 즉시 로드합니다.

ETL 사용 사례

ETL 프로세스는 고품질 모델을 생성하면서 유추 및 분석을 위해 데이터 레이크에서 데이터를 빠르고 안정적으로 수집하는 기능 때문에 많은 산업에서 매우 중요합니다. ETL 솔루션은 트랜잭션 데이터를 대량으로 로드하고 변환하여 대량의 데이터에 대한 체계적인 보기를 제공할 수도 있습니다. 이를 통해 기업은 업계 동향을 시각화하고 예측할 수 있습니다. 많은 산업에서 실행 가능한 통찰력, 신속한 의사 결정 및 효율성 향상을 위해 ETL 프로세스에 의존합니다.

금융 서비스

금융 서비스 기관은 대량의 정형 및 비정형 데이터를 수집하여 이를 통해 소비자 행동에 대한 완전한 통찰력을 얻습니다. 얻은 정보는 위험을 분석하고 은행의 금융 서비스를 최적화하며 온라인 플랫폼을 개선하고 ATM에 현금을 전달하는 데 사용할 수 있습니다.

석유 및 가스 산업

석유 및 가스 산업은 ETL 솔루션을 사용하여 특정 지리적 영역의 사용, 저장 및 추세에 대한 예측을 생성합니다. ETL은 생산 현장의 모든 센서에서 가능한 한 많은 정보를 수집하고 읽기 쉽도록 처리합니다.

자동차 산업

ETL 솔루션을 통해 대리점과 제조업체는 판매 패턴을 이해하고 마케팅 캠페인을 조정하며 재고를 보충하고 잠재 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

통신

오늘날 전례 없이 많은 양의 데이터가 생산되고 있기 때문에 통신 서비스 제공업체는 데이터를 더 잘 이해하고 관리하기 위해 ETL 솔루션을 사용하고 있습니다. 이 데이터가 처리되고 분석되면 회사는 이를 사용하여 광고, 소셜 미디어, SEO, 고객 만족도, 수익성 등을 개선할 수 있습니다.

보건 의료

치료를 늘리는 동시에 비용을 줄여야 하는 필요성 때문에 의료 업계는 ETL 솔루션을 사용하고 있습니다. 환자 데이터를 관리하고 보험 정보를 수집하며 변화하는 규제 요건을 충족할 수 있습니다.

생명 과학

임상 실험실에서는 ETL 및 인공 지능(AI) 솔루션을 사용하여 다양한 유형의 데이터를 처리하고 있습니다. 특히 연구 기관의 데이터. 예를 들어 백신 개발에 대한 협업에는 방대한 양의 데이터를 수집, 처리 및 분석해야 합니다.

공공 부문

빠르게 발전하는 사물 인터넷(IoT) 기능으로 스마트 시티는 ETL과 인공 지능의 힘을 사용하여 교통 최적화, 수질 모니터링, 주차 개선 등을 하고 있습니다.

언제 ELT 또는 ETL을 사용해야 합니까?

이제 ETL과 ELT의 차이점을 알았으므로 어떤 옵션이 가장 적합한지 궁금할 것입니다.

다음은 ETL을 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있는 몇 가지 실제 사용 사례입니다.

• 데이터 정리. 이렇게 하면 개인 정보 또는 기타 민감한 데이터가 저장되기 전에 제거되고 모든 사람이 액세스할 수 있습니다.
• 엄청나게 방대한 양의 정보. 이 경우 사진이나 사용자 생성 물질의 병렬 정보를 특별히 매장에 저장할 필요가 없습니다. 특히 비싸거나 느릴 수 있기 때문에.
• 스트리밍. 대부분의 정보 배포 센터는 스트림 변경을 지원하지 않습니다. 이는 특히 대량의 데이터에서 대기 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

결론

ELT 접근 방식의 가장 큰 장점은 수많은 소스의 모든 조잡한 정보를 하나의 연결된 저장소로 옮길 수 있다는 것입니다. 따라서 언제든지 모든 정보에 제한 없이 액세스할 수 있습니다. 적응력이 향상되고 구조화되지 않은 새로운 정보를 더 쉽게 저장할 수 있습니다. 정보 분석가는 이제 복잡한 ETL 양식을 만들 필요가 없기 때문에 최신 데이터로 작업할 때 여유 시간이 있습니다. 따라서 상점에 정보를 쌓는 시간을 절약할 수 있습니다.