ETL이란 무엇인가: 궁극의 가이드 101

회사가 다양한 소스에서 더 많은 데이터를 수집할수록 분석, 데이터 과학 및 기계 학습에 대한 역량이 커집니다. 그러나 기회와 함께 데이터 처리와 관련된 걱정도 커집니다. 결국 보고서 작성 및 통찰력 검색을 시작하기 전에 이 모든 원시 데이터와 이질적인 데이터를 처리해야 합니다. 정리, 확인, 단일 형식으로 변환 및 병합. 추출 , 변환 및 로드 (또는 ETL) 프로세스와 도구는 이러한 작업에 사용됩니다. 이 기사에서는 ETL이 무엇이며 분석가와 마케터에게 ETL 도구가 필요한 이유를 자세히 분석합니다.

추출, 변환, 로드는 데이터 기반 분석의 기초가 되는 데이터 통합 ​​프로세스이며 세 단계로 구성됩니다.

1. 데이터는 원본 소스에서 추출됩니다.
2. 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환
3. 데이터가 스토리지, 데이터 레이크 또는 비즈니스 인텔리전스 시스템에 로드됨

ETL 도구를 사용하면 기업이 여러 소스에서 다양한 유형의 데이터를 수집하고 해당 데이터를 병합하여 Google BigQuery, Snowflake 또는 Azure와 같은 중앙 집중식 저장소 위치에서 작업할 수 있습니다.

추출, 변환 및 로드 프로세스는 성공적인 데이터 분석을 위한 기반을 제공하고 신뢰할 수 있는 데이터의 단일 소스를 생성하여 회사의 모든 데이터의 일관성과 관련성을 보장합니다.

의사 결정자에게 최대한 유용하려면 비즈니스의 분석 시스템이 비즈니스 변화에 따라 변경되어야 합니다. ETL은 일반적인 프로세스이며 분석 시스템은 유연하고 자동화되며 문서화되어 있어야 합니다.

ETL은 기업이 여러 리포지토리 또는 데이터베이스 작업을 시작한 1970년대에 인기를 얻었습니다. 결과적으로 이 모든 데이터를 효과적으로 통합해야 했습니다.

1980년대 후반에 여러 이기종 시스템의 데이터에 대한 통합 액세스를 제공하는 데이터 저장 기술이 등장했습니다. 그러나 문제는 많은 데이터베이스에 공급업체별 ETL 도구가 필요하다는 것이었습니다. 따라서 부서마다 다른 데이터 스토리지 솔루션과 함께 사용하기 위해 다른 ETL 도구를 선택하는 경우가 많습니다. 이로 인해 다양한 데이터 소스에 대한 스크립트를 지속적으로 작성하고 조정해야 했습니다. 데이터 볼륨과 복잡성의 증가는 수동 코딩을 피하는 자동화된 ETL 프로세스로 이어졌습니다.

ETL 프로세스는 추출, 변환 및 로드의 세 단계로 구성됩니다. 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

이 단계에서 다른 소스의 원시(구조화된 및 부분적으로 구조화된) 데이터가 추출되어 후속 처리를 위해 중간 영역(임시 데이터베이스 또는 서버)에 배치됩니다.

이러한 데이터의 출처는 다음과 같습니다.

• 웹사이트
• 모바일 장치 및 애플리케이션
• CRM/ERP 시스템
• API 인터페이스
• 마케팅 서비스
• 분석 도구
• 데이터베이스
• 클라우드, 하이브리드 및 온프레미스 환경
• 플랫 파일
• 스프레드시트
• SQL 또는 NoSQL 서버
• 이메일
• 자판기, ATM, 상품 센서와 같은 사물 인터넷(IoT) 데이터 전송 도구

다양한 소스에서 수집된 데이터는 일반적으로 이질적이며 XML, JSON, CSV 등 다양한 형식으로 표시됩니다. 따라서 추출하기 전에 데이터 소스와 대상 데이터 간의 관계를 설명하는 논리적 데이터 맵을 생성해야 합니다.

이 단계에서 다음 사항을 확인해야 합니다.

• 추출된 레코드가 소스 데이터와 일치합니다.
• 스팸/원치 않는 데이터가 다운로드에 포함됩니다.
• 데이터가 대상 스토리지 요구 사항을 충족합니다.
• 중복 및 단편화된 데이터가 있습니다.
• 모든 열쇠가 제자리에 있다

데이터는 세 가지 방법으로 추출할 수 있습니다.

• 부분 추출 — 소스에서 최신 데이터 변경 사항을 알려줍니다.
• 알림 없는 부분 추출 — 모든 데이터 소스가 업데이트 알림을 제공하는 것은 아닙니다. 그러나 변경된 기록을 가리키고 그러한 기록에서 발췌한 내용을 제공할 수 있습니다.
• 전체 추출 — 일부 시스템에서는 어떤 데이터가 변경되었는지 확인할 수 없습니다. 이 경우 완전한 추출만 가능합니다. 그렇게 하려면 찾고 변경할 수 있도록 동일한 형식의 최신 업로드 사본이 필요합니다.

이 단계는 분석가가 수동으로 또는 자동으로 수행할 수 있습니다. 그러나 수동으로 데이터를 추출하면 시간이 많이 걸리고 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 ETL 프로세스를 자동화하고 고품질 데이터를 제공하는 OWOX BI와 같은 도구를 사용하는 것이 좋습니다.

이 단계에서는 중간 영역(임시저장소)에 수집된 원시 데이터를 비즈니스 요구 사항과 대상 데이터 저장소의 요구 사항에 맞는 균일한 형식으로 변환합니다. 데이터를 최종 대상에 직접 업로드하는 대신 중간 저장 위치를 ​​사용하는 이 접근 방식을 사용하면 갑자기 문제가 발생하는 경우 데이터를 빠르게 롤백할 수 있습니다.

데이터 변환에는 다음 작업이 포함될 수 있습니다.

• 정리 — 데이터 불일치 및 부정확성을 제거합니다.
• 표준화 — 날짜, 통화 등 모든 데이터 유형을 동일한 형식으로 변환합니다.
• 중복 제거 — 중복 데이터를 제외하거나 삭제합니다.
• 유효성 검사 - 사용하지 않는 데이터를 삭제하고 이상 징후를 표시합니다.
• 데이터 행 또는 열 재정렬
• 매핑 — 두 값의 데이터를 하나로 병합하거나 반대로 한 값의 데이터를 두 개로 분할합니다.
• 보완 — 다른 소스에서 데이터를 추출합니다.
• 대상 데이터 스토리지의 스키마에 따라 데이터를 테이블로 포맷
• 데이터 품질 감사 및 규정 준수 검토
• 기타 작업 - 데이터 품질을 개선하기 위해 추가/선택적 규칙을 적용합니다. 예를 들어, 테이블의 이름과 성이 다른 열에 있는 경우 병합할 수 있습니다.

변환은 아마도 ETL 프로세스의 가장 중요한 부분일 것입니다. 데이터 품질을 개선하고 처리된 데이터가 완전히 호환되고 보고 및 기타 비즈니스 작업에 사용할 준비가 된 저장소로 전달되도록 합니다.

우리 경험에 따르면 일부 회사는 여전히 비즈니스용 데이터를 준비하지 않고 원시 데이터에 대한 보고서를 작성하지 않습니다. 이 접근 방식의 주요 문제는 SQL 쿼리의 끝없는 디버깅 및 재작성입니다. 따라서 이 단계를 무시하지 않는 것이 좋습니다.

OWOX BI는 다양한 소스에서 원시 데이터를 자동으로 수집하여 보고하기 쉬운 형식으로 변환합니다. 마케터에게 중요한 뉘앙스를 고려하여 원하는 구조로 자동 변환되는 기성 데이터 세트를 받습니다. 복잡한 변환을 개발 및 지원하는 데 시간을 할애하고, 데이터 구조를 조사하고, 불일치의 원인을 찾는 데 시간을 할애할 필요가 없습니다.

이 시점에서 스테이징 영역에서 처리된 데이터는 로컬 또는 클라우드에서 대상 데이터베이스, 저장소 또는 데이터 레이크에 업로드됩니다.

이를 통해 회사 내 여러 팀이 비즈니스용 데이터에 편리하게 액세스할 수 있습니다.

몇 가지 업로드 옵션이 있습니다.

• 초기 로드 — 처음으로 데이터 스토리지의 모든 테이블을 채웁니다.
• 증분 로드 — 필요에 따라 주기적으로 새 데이터를 씁니다. 이 경우 시스템은 들어오는 데이터를 이미 사용 가능한 데이터와 비교하고 새 데이터를 감지한 경우에만 추가 레코드를 생성합니다. 이 접근 방식은 볼륨을 줄여 데이터 처리 비용을 줄입니다.
• 전체 업데이트 — 테이블 내용을 삭제하고 최신 데이터로 테이블을 다시 로드합니다.

ETL 도구를 사용하거나 사용자 정의 코드 및 SQL 쿼리를 사용하여 수동으로 이러한 각 단계를 수행할 수 있습니다.

1. ETL은 시간을 절약하고 수동 데이터 처리를 방지하는 데 도움이 됩니다.

ETL 프로세스의 가장 큰 이점은 데이터를 자동으로 수집, 변환 및 통합하는 데 도움이 된다는 것입니다. 시간과 노력을 절약하고 수많은 라인을 수동으로 가져올 필요가 없습니다.

2. ETL을 사용하면 복잡한 데이터를 쉽게 작업할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 비즈니스는 시간대, 고객 이름, 장치 ID, 위치 등의 복잡하고 다양한 데이터를 처리해야 합니다. 몇 가지 속성을 더 추가하면 24시간 내내 데이터 형식을 지정해야 합니다. 또한 수신 데이터의 형식과 유형이 다를 수 있습니다. ETL은 당신의 삶을 훨씬 더 쉽게 만듭니다.

3. ETL은 인적 요소와 관련된 위험을 줄입니다.

데이터에 대해 아무리 주의를 기울인다고 해도 실수로부터 자유롭지는 않습니다. 예를 들어, 데이터가 대상 시스템에서 실수로 중복되거나 수동 입력에 오류가 포함될 수 있습니다. 사람의 영향을 제거함으로써 ETL 도구는 이러한 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

4. ETL은 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.

중요한 데이터 워크플로를 자동화하고 오류 가능성을 줄임으로써 ETL은 분석을 위해 수신한 데이터의 품질이 높고 신뢰할 수 있도록 합니다. 그리고 양질의 데이터는 더 나은 기업 결정을 내리는 데 필수적입니다.

5. ETL은 ROI를 높입니다.

시간, 노력 및 리소스를 절약할 수 있기 때문에 ETL 프로세스는 궁극적으로 ROI를 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 비즈니스 분석을 개선하여 수익을 높일 수 있습니다. 이는 기업이 통합 데이터를 얻고 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위해 ETL 프로세스에 의존하기 때문입니다.

ETL 도구를 선택할 때 비즈니스 요구 사항, 수집된 데이터의 양 및 사용 방법에 의존할 가치가 있습니다. ETL 프로세스를 설정할 때 어떤 문제가 발생할 수 있습니까?

1. 다양한 소스의 데이터 처리.

한 회사는 다양한 데이터 형식을 가진 수백 개의 소스로 작업할 수 있습니다. 여기에는 구조화된 데이터와 부분적으로 구조화된 데이터, 실시간 스트리밍 데이터, 플랫 파일, CSV 파일, S3 바구니, 스트리밍 소스 등이 포함될 수 있습니다. 이 데이터 중 일부는 패킷으로 가장 잘 변환되고 다른 데이터는 스트리밍 데이터 변환이 더 잘 작동합니다. 각 유형의 데이터를 가장 효율적이고 실용적인 방식으로 처리하는 것은 큰 도전이 될 수 있습니다.

2. 데이터 품질이 가장 중요합니다.

분석이 효율적으로 작동하려면 정확하고 완전한 데이터 변환을 보장해야 합니다. 수동 처리, 정기적인 오류 감지 및 SQL 쿼리 재작성은 오류, 중복 또는 데이터 손실을 초래할 수 있습니다. ETL 도구는 분석가를 일상에서 구하고 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 데이터 품질 감사는 불일치와 중복을 식별하고 모니터링 기능은 호환되지 않는 데이터 유형 및 기타 문제를 처리하는 경우 경고합니다.

3. 분석 시스템은 확장 가능해야 합니다.

기업이 수집하는 데이터의 양은 수년에 걸쳐 증가할 것입니다. 지금은 로컬 데이터베이스 및 일괄 다운로드로 만족할 수 있지만 항상 비즈니스에 충분할까요? ETL 프로세스와 용량을 무한대로 확장할 수 있는 가능성이 있다는 것은 대단한 일입니다! 데이터 기반 의사 결정에 관해서는 크고 빠르게 생각하십시오. 대량의 데이터를 빠르고 저렴하게 처리할 수 있는 클라우드 스토리지(예: Google BigQuery)를 활용하십시오.

ELT(추출, 로드, 변환)는 기본적으로 데이터가 저장소에 로드된 후 변환되는 친숙한 ETL 프로세스에 대한 현대적인 모습입니다.

기존 ETL 도구는 스토리지에 로드하기 전에 다른 소스에서 데이터를 추출하고 변환합니다. 클라우드 스토리지의 출현으로 소스와 대상 데이터 스토리지 위치 사이의 중간 단계에서 데이터를 정리할 필요가 없습니다.

ELT는 특히 고급 분석과 관련이 있습니다. 예를 들어 원시 데이터를 데이터 레이크에 업로드한 다음 다른 소스의 데이터와 병합하거나 예측 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터를 원시 상태로 유지하면 분석가가 기능을 확장할 수 있습니다. 이 접근 방식은 최신 데이터 처리 메커니즘을 활용하고 불필요한 데이터 이동을 줄이기 때문에 빠릅니다.

어떤 것을 선택해야 할까요? ETL 또는 ELT? 로컬에서 작업하고 데이터가 예측 가능하고 소수의 소스에서만 제공되는 경우 기존 ETL로 충분합니다. 그러나 더 많은 회사가 클라우드 또는 하이브리드 데이터 아키텍처로 이동함에 따라 관련성이 점점 줄어들고 있습니다.

성공적인 ETL 프로세스를 구현하려면 다음 단계를 따르십시오.

1단계. 수집 및 저장하려는 데이터의 출처를 명확하게 식별합니다. 이러한 소스는 SQL 관계형 데이터베이스, NoSQL 비관계형 데이터베이스, SaaS(Software as a Service) 플랫폼 또는 기타 애플리케이션일 수 있습니다. 데이터 소스가 연결되면 추출하려는 특정 데이터 필드를 정의합니다. 그런 다음 다양한 소스의 이 데이터를 원시 형식으로 수락하거나 입력합니다.

2단계. 일련의 비즈니스 규칙(예: 집계, 첨부, 정렬, 병합 기능 등)을 사용하여 이 데이터를 통합합니다.

3단계 . 변환 후 데이터를 스토리지에 로드해야 합니다. 이 단계에서 데이터 업로드 빈도를 결정해야 합니다. 새 데이터를 기록할지 기존 데이터를 업데이트할지 여부를 지정합니다.

Step 4. 저장소로 데이터를 옮기기 전과 후에 레코드 수를 확인하는 것이 중요합니다. 유효하지 않고 중복된 데이터를 제외하려면 이 작업을 수행해야 합니다.

5단계. 마지막 단계는 특수 도구를 사용하여 ETL 프로세스를 자동화하는 것입니다. 이렇게 하면 시간을 절약하고 정확도를 높이며 ETL 프로세스를 수동으로 다시 시작하는 데 드는 노력을 줄일 수 있습니다. ETL 자동화 도구를 사용하면 간단한 인터페이스를 통해 워크플로를 설계하고 제어할 수 있습니다. 또한 이러한 도구에는 프로파일링 및 데이터 정리와 같은 기능이 있습니다.

먼저 어떤 ETL 도구가 있는지 알아보겠습니다. 현재 4가지 종류가 있습니다. 일부는 로컬 환경에서 작동하도록 설계되었으며 일부는 클라우드에서 작동하며 일부는 두 환경 모두에서 작동합니다. 선택할 항목은 데이터가 있는 위치와 비즈니스에 필요한 사항에 따라 다릅니다.

1. 로컬 스토리지의 데이터 일괄 처리를 위한 ETL 도구.
2. 소스에서 클라우드 스토리지로 직접 데이터를 추출하고 로드할 수 있는 Cloud ETL 도구. 그런 다음 클라우드의 성능과 규모를 사용하여 데이터를 변환할 수 있습니다. 예: OWOX BI.
3. Apache Airflow, Apache Kafka 및 Apache NiFi와 같은 ETL 오픈 소스 도구는 유료 서비스에 대한 예산 대안입니다. 일부는 복잡한 변환을 지원하지 않으며 고객 지원 문제가 있을 수 있습니다.
4. 실시간 ETL 도구. 데이터는 분산 모델 및 데이터 스트리밍 기능을 사용하여 실시간으로 처리됩니다.

ETL 도구를 선택할 때 확인해야 할 사항:

• 사용 및 유지 보수 용이성
• 작업 속도
• 보안 수준
• 필요한 커넥터의 수와 종류
• 데이터 스토리지 및 데이터 레이크를 포함하여 데이터 플랫폼의 다른 구성 요소와 원활하게 작동하는 기능

OWOX BI를 사용하면 분석가와 개발자의 도움 없이 보안 Google BigQuery 클라우드 스토리지의 복잡성 보고서에 대한 마케팅 데이터를 수집할 수 있습니다.

OWOX BI로 얻을 수 있는 것:

• 다양한 소스에서 자동으로 데이터 수집
• 원시 데이터를 Google BigQuery로 자동 가져오기
• 데이터 정리, 중복 제거, 품질 모니터링 및 업데이트
• 비즈니스용 데이터 준비 및 모델링
• 분석가나 SQL 지식 없이 보고서 작성

OWOX BI는 귀하의 소중한 시간을 확보하므로 광고 캠페인 및 성장 영역 최적화에 더 많은 관심을 기울일 수 있습니다.

더 이상 분석가의 보고서를 기다릴 필요가 없습니다. 시뮬레이션된 데이터를 기반으로 하고 비즈니스에 적합한 기성품 대시보드 또는 개별 보고서를 얻으십시오.

OWOX BI의 고유한 접근 방식을 사용하면 SQL 쿼리를 덮어쓰거나 보고서를 재정렬하지 않고도 데이터 소스와 데이터 구조를 수정할 수 있습니다. 이는 특히 새로운 Google Analytics 4의 출시와 관련이 있습니다.

기업이 수집하는 데이터의 양은 나날이 커지고 있으며 계속해서 증가할 것입니다. 지금은 로컬 데이터베이스와 일괄 다운로드로 작업하는 것으로 충분하지만 곧 비즈니스 요구 사항을 충족하지 못할 것입니다. 따라서 ETL 프로세스를 확장할 수 있는 가능성이 유용하며 특히 고급 분석과 관련이 있습니다.

ETL 도구의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 시간 절약.
• 수동 데이터 처리 방지.
• 복잡한 데이터로 쉽게 작업할 수 있습니다.
• 인적 요소와 관련된 위험을 줄입니다.
• 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.
• ROI 증가.

ETL 도구를 선택할 때 비즈니스의 특정 요구 사항을 고려하십시오. 로컬에서 작업하고 데이터가 예측 가능하고 소수의 소스에서만 제공되는 경우 기존 ETL로 충분합니다. 그러나 점점 더 많은 회사가 클라우드 또는 하이브리드 아키텍처로 이동하고 있으며 이를 고려해야 한다는 사실을 잊지 마십시오.