ETL이란 무엇인가?

안녕하세요, 오늘은 ETL(Extract, Transform, Load)에 대하여 알아보겠습니다.

 

1. ETL 이란?

ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터를 DW나 DM에 적재하기 위해 거치는 과정으로, 각 단계를 좀 더 상세하게 설명하면 다음과 같습니다.

1. 추출 (Extract)

추출 단계에서는 데이터를 여러 원천 시스템에서 가져옵니다. 원천 데이터는 보통 다양한 형식과 구조로 존재하며, 예를 들어 관계형 데이터베이스, 로그 파일, 웹 애플리케이션, API, 또는 IoT 센서에서 생성된 데이터 등을 포함할 수 있습니다.

 

• 작업 내용:
  • 각 원천 시스템에 접근해 데이터를 가져오며, 이 때 SQL 쿼리, API 요청, 파일 읽기 등이 사용됩니다.
  • 실시간 또는 일정 주기에 맞춰 데이터를 가져오며, 이를 위해 데이터의 변경 사항만 추출하는 CDC(Change Data Capture) 기법을 사용하기도 합니다.
  • 가져온 데이터는 보통 원천 데이터의 원형을 유지한 상태로 임시 저장소(Staging Area)에 저장됩니다.

 

2. 변환 (Transform)

변환 단계에서는 추출된 데이터를 분석하기 용이한 형태로 가공합니다. 원천 시스템의 데이터는 종종 불완전하거나 분석에 부적합한 형식이기 때문에 변환 작업을 거쳐야 합니다.

 

• 작업 내용:
  • 정제(Cleaning): 데이터의 오류나 중복을 제거하고, 누락된 값을 채우는 등 데이터 품질을 개선합니다.
  • 통합(Integration): 서로 다른 형식의 데이터를 하나의 통일된 구조로 병합합니다. 예를 들어, 고객 데이터를 여러 시스템에서 가져왔다면 이 데이터를 하나의 고객 ID로 매칭합니다.
  • 형식 변환(Formatting): 분석에 적합한 데이터 형식으로 변환합니다. 예를 들어 날짜 형식 통일, 데이터 타입 변환, 단위 변환 등이 여기에 포함됩니다.
  • 집계 및 계산(Aggregation and Calculation): 비즈니스 요구에 따라 데이터를 집계하거나 계산 작업을 수행하여 새로운 인사이트를 추가합니다.

 

3. 적재 (Load)

변환이 완료된 데이터를 DW나 DM에 최종적으로 저장하는 단계입니다. 이 과정은 데이터 적재 방식에 따라 달라질 수 있으며, 실시간 또는 배치(batch)로 적재될 수 있습니다.

 

• 작업 내용:
  • 데이터를 DW나 DM의 스키마(테이블 구조)에 맞게 삽입합니다. 이 과정에서는 보통 트랜잭션 제어나 에러 처리를 통해 데이터가 정확히 로드되도록 합니다.
  • 전체 적재(Full Load): DW나 DM에 있는 기존 데이터를 지우고, 변환한 데이터를 새롭게 전체 적재합니다.
  • 증분 적재(Incremental Load): 변경된 데이터만을 적재하여 DW나 DM의 최신 상태를 유지합니다.

 

ETL 프로세스를 통해 데이터를 안정적으로 DW/DM으로 옮기게 되면, 분석가나 비즈니스 담당자들이 이를 기반으로 데이터 분석을 수행하고, 인사이트를 도출할 수 있는 환경이 조성됩니다.

 

 

2. ETL의 대표적인 도구는?

ETL 도구는 데이터 추출, 변환, 적재의 각 단계를 자동화하고 최적화하여 데이터 웨어하우스나 데이터 마트로 데이터를 옮기는 작업을 돕습니다. ETL 도구에는 여러 가지가 있는데, Information, DataStage, Terastream 같은 도구들이 대표적입니다. 각 도구의 특징과 주요 기능을 살펴보면 다음과 같습니다.

 

1. Information (Informatica)

Informatica는 ETL 도구로서, 다양한 데이터 소스와의 통합 및 강력한 데이터 처리 기능을 제공하는 것이 특징입니다. 데이터 웨어하우스 구축뿐만 아니라, 클라우드와 빅데이터 환경에서도 광범위하게 사용됩니다.

 

• 주요 기능:
  • 데이터 통합: 다양한 데이터 소스와 목적지에 연결할 수 있는 강력한 커넥터를 제공하여 데이터 통합을 쉽게 해줍니다.
  • 변환 기능: 데이터 변환과정에서 필터링, 집계, 조인, 데이터 정제 등의 복잡한 작업을 쉽게 설정할 수 있습니다.
  • 데이터 품질 관리: 데이터를 정제하고, 데이터 품질을 모니터링하여 신뢰할 수 있는 데이터를 확보할 수 있습니다.
  • 워크플로우 자동화: 작업 흐름을 자동화하여 데이터 이동 및 변환을 간소화하며, 일관성을 유지합니다.

 

2. DataStage

IBM DataStage는 IBM의 데이터 통합 도구로, 주로 기업의 DW 구축에 많이 사용됩니다. 대용량 데이터 처리 및 복잡한 데이터 변환 작업에 강점을 가지고 있습니다.

 

• 주요 기능:
  • 병렬 처리 엔진: 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 병렬 처리 기능을 제공하여 데이터 추출, 변환, 적재 성능을 최적화합니다.
  • 강력한 데이터 변환: 다양한 데이터 변환 기능을 지원하여 ETL 작업을 효과적으로 수행합니다.
  • 통합 개발 환경: GUI 기반의 개발 환경에서 시각적으로 ETL 워크플로우를 설정할 수 있어 작업이 직관적입니다.
  • 다양한 데이터 소스 지원: RDBMS, 파일, 메시지 큐, API 등 여러 데이터 소스와의 연동을 지원합니다.

 

3. Terastream

Terastream은 Teradata에서 제공하는 데이터 통합 도구로, 특히 대규모 데이터 웨어하우스와 잘 맞아 빠르고 효율적인 데이터 적재 및 처리가 가능합니다.

 

• 주요 기능:
  • Teradata와의 최적화된 연동: Teradata 데이터베이스와 긴밀하게 연동되며, 빠른 데이터 처리 속도를 제공합니다.
  • 분산 데이터 처리: 여러 시스템 간 분산 처리를 통해 대규모 데이터를 처리할 수 있는 성능을 제공합니다.
  • 복잡한 변환 작업 지원: 다단계의 복잡한 데이터 변환을 설정하여 비즈니스 요구에 맞는 데이터를 가공할 수 있습니다.
  • 데이터 품질 관리: 데이터 검증 및 품질 관리 기능을 제공하여 오류 없이 데이터를 적재할 수 있도록 합니다.

 

이 세 가지 도구는 ETL 과정을 자동화하고 데이터 통합을 위한 다양한 기능을 제공함으로써 기업의 데이터 웨어하우스 구축과 운영을 돕습니다.