데이터 처리 기술 - ETL

 

ETL은 데이터 웨어하우스나 데이터베이스로 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 과정을 의미합니다. 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 필요한 데이터를 모으고 구성하는 데 중요한 단계로, 데이터를 가공하고 준비하여 의사 결정에 도움을 줍니다.

1. 추출 (Extract):

 

데이터 추출 단계에서는 다양한 소스에서 필요한 데이터를 추출합니다. 이 소스는 관계형 데이터베이스, 텍스트 파일, 웹 사이트, ERP 시스템, CRM 등 다양한 형태의 데이터 소스가 될 수 있습니다. 데이터 추출 과정은 효율적이고 정확해야 하며, 추출된 데이터는 이후 변환 단계로 이동됩니다.

2. 변환 (Transform):

 

추출된 데이터는 다양한 형태, 구조, 품질을 가질 수 있습니다. 변환 단계에서는 데이터를 정제하고 구조화하여 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 적재하기 쉽도록 준비합니다. 이 단계에는 중복 제거, 결측값 처리, 데이터 형식 변경, 표준화, 집계, 필터링, 조인 등의 데이터 조작 작업이 포함됩니다.

3. 적재 (Load):

 

적재 단계에서는 변환된 데이터를 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 적재합니다. 이 단계에서는 목표 시스템의 데이터베이스 스키마에 맞춰 데이터를 저장하고 관리합니다. 적재 프로세스는 배치 적재(주기적으로 일괄 처리), 실시간 적재(실시간으로 데이터를 처리) 등 다양한 방식으로 이루어질 수 있습니다.

ETL의 중요성:

 

데이터의 통합: 다양한 소스에서 추출한 데이터를 일관된 형식으로 변환하여 통합합니다.

 

데이터 품질 향상: 중복 제거, 누락된 데이터 처리 등을 통해 데이터의 정확성과 완전성을 보장합니다.

 

의사 결정 지원: 정제된 데이터는 비즈니스 인텔리전스 및 의사 결정 프로세스를 지원하는데 활용됩니다.
ETL은 데이터를 효과적으로 다루고 관리하는데 핵심적인 역할을 수행하며, 데이터 웨어하우스나 데이터 마트를 구축하는 과정에서 필수적입니다.