ELT

ELT는 본질적으로 ETL의 현대화된 버전입니다. ETL이 추출, 변환, 적재라면, ELT는 추출, 적재, 변환입니다. 이는 데이터를 이동하고 변경하는 더 빠르고 저렴하며 유연한 방법입니다.

주요 내용:

• ELT 또는 추출, 적재, 변환은 오늘날 비즈니스에서 흔히 볼 수 있는 크고 다양한 데이터 세트를 처리하는 데 이상적인 현대 데이터 통합 프로세스입니다.
• ELT는 선행하는 ETL과 달리 원시 데이터를 변환 전에 대상 시스템에 로드하여 속도를 우선시합니다.
• 이 접근 방식은 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 힘을 활용하여 스토리지 환경 내에서 효율적인 변환 및 분석을 가능하게 합니다.
• ELT는 확장성, 비용 절감, 더 빠른 인사이트 제공 등 상당한 이점을 제공하여 다양한 산업 분야에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다.
• 마케팅에서 금융, 의료에 이르기까지 ELT의 실시간 및 빅 데이터 분석 처리 능력은 조직이 전략적 의사 결정을 위해 데이터를 활용하는 방식을 변화시키고 있습니다.

이것이 중요한 이유:

오늘날 우리는 많은 데이터를 보유하고 있으며, 데이터는 현재 일어나고 있는 일을 이해하고, 프로세스를 최적화하며, AI를 훈련하는 데 매우 유용합니다. 이러한 이유로 데이터 관리는 매우 중요합니다. 이것이 ELT 프로세스가 인기를 얻고 있는 이유입니다. ELT 프로세스는 여러 위치의 원시 데이터를 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와 같은 주요 저장 영역으로 이동하는 것을 도와줍니다. 데이터가 저장되면 변경 및 분석을 통해 유용한 비즈니스 인사이트를 도출할 수 있습니다.

데이터 파이프라인을 원활한 조립 라인으로 생각해 보십시오. 데이터를 생성된 곳에서 사용하려는 곳으로 이동시킵니다. ELT는 본질적으로 이 파이프라인입니다.

원시 데이터가 쉽게 이동하도록 합니다.

과거에는, 그리고 여전히 오늘날에도 어느 정도 데이터 과학자들은 데이터를 로컬 요구 사항에 맞게 변환한 다음 데이터베이스나 데이터 레이크에 로드했습니다. 그러나 ELT를 사용하면 데이터를 대상 시스템에 로드하기 전에 변경하는 대신 원시 데이터를 대상 시스템에 직접 로드합니다. 이 방법은 대규모 데이터 세트에 매우 적합합니다. 데이터 변환이 효율적인 처리를 위해 설계된 강력한 데이터 시스템에서 발생하기 때문입니다.

모든 재료를 멋진 주방(데이터 웨어하우스)으로 옮긴 다음 요리(데이터 변환)를 시작하는 것으로 생각할 수 있습니다. 이렇게 하면 모든 것이 더 쉽고 빨라집니다.

또한 더 유연합니다. 미래에 데이터를 어떻게 사용할지 항상 알 수 없기 때문에 너무 일찍 변환하면 나중에 필요한 정확한 구성 요소를 잃을 수 있습니다.지금은 데이터의 미래 사용 사례를 알 수 없습니다.

ELT를 사용하면 클라우드 기반 솔루션, 특히 데이터 레이크가 데이터 관리를 혁신하고 있습니다. 이러한 대규모 시스템은 거의 무한한 양의 데이터를 저장할 수 있습니다. 구조화, 반구조화 및 비구조화 데이터와 같은 다양한 데이터 유형을 포함합니다.

이 기능 덕분에 데이터 레이크는 매우 유연합니다. 조직이 보유한 모든 데이터에 대한 완전한 시각을 제공합니다.

ELT 프로세스의 주요 부분은 다음과 같습니다

1. 데이터 추출
   먼저, 소스 시스템에서 데이터를 수집합니다. 운영 데이터베이스, API, CRM 시스템, 클라우드 애플리케이션 및 소셜 미디어와 같은 다양한 출처에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 데이터 추출 도구를 사용하여 이 프로세스가 효율적이고 원활하게 작동하도록 합니다.
2. 데이터 로딩
   추출 후 데이터를 대상 데이터 저장소로 이동합니다. 데이터는 일반적으로 현재 원시 형태로 존재합니다. 대상은 구조화된 데이터를 분석하는 데 적합한 데이터 웨어하우스 또는 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 데이터 레이크일 수 있으며, 여기에는 비구조화 및 반구조화 데이터도 포함됩니다.
3. 데이터 변환
   이 마지막 단계에서 로드된 데이터를 분석하기 쉬운 형식으로 변환합니다. 이 프로세스에는 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터를 정리, 강화 및 구성하는 작업이 포함됩니다. 변환은 최신 데이터 플랫폼의 기능을 사용하여 데이터 저장소에서 이루어집니다.

종종 회사나 서비스 또는 도구는 처음 두 단계만 수행합니다. 데이터 과학자 또는 분석가는 필요할 때 나중에 세 번째 단계를 완료할 수 있습니다.

추출

ELT 프로세스의 첫 번째 단계는 추출입니다. 다양한 데이터 소스에서 원시 데이터를 수집하는 것입니다. 이 데이터는 데이터베이스의 레코드처럼 구조화되거나 소셜 미디어의 게시물이나 센서 로그처럼 구조화되지 않은 형태일 수 있습니다. 데이터 추출의 성공 여부는 각 데이터 소스에 적합한 도구와 방법을 사용하는지에 달려 있습니다. 예를 들어 관계형 데이터베이스에서 데이터를 추출하려면 SQL 쿼리를 사용할 수 있습니다. 클라우드 애플리케이션의 데이터가 필요한 경우 API를 사용할 수 있습니다.

중요: 좋은 추출 프로세스는 데이터를 정확하고 완전하며 일관되게 수집하도록 합니다. 이는 대상 데이터 저장소에서 원활한 로딩 및 추가 변환을 위한 기반을 마련합니다.

로딩

데이터 로딩 프로세스는 ELT 방식이 기존 ETL 방식과 다른 부분입니다. ELT에서는 수집한 데이터를 먼저 변환하지 않고 대상 시스템(일반적으로 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크)으로 직접 이동합니다. 때때로 스테이징 영역을 사용하여 데이터를 대상 시스템의 최종 위치로 이동하기 전에 임시로 보관합니다. 이 영역은 대량의 데이터를 관리하고 원활하게 처리하여 중단이 발생하지 않도록 도와줍니다. 원시 데이터를 대상 시스템에 직접 로드함으로써 오늘날 데이터 플랫폼의 강력한 처리 능력을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 필요할 때 데이터를 더 쉽고 빠르게 변환할 수 있습니다.

변환

ELT 프로세스의 마지막 단계는 데이터 변환입니다. 이 단계는 선택한 대상 시스템에서 발생하지만 즉시 발생할 필요는 없습니다. 여기에서 원시 데이터는 모양을 갖추고 구성되며 유용한 통찰력을 생성하기 위해 개선됩니다. 여기에는 오류를 수정하기 위한 데이터 정리, 데이터 유형 변경, 완전한 시각을 위해 다양한 소스의 데이터 혼합이 포함될 수 있습니다. 대상 시스템에서 데이터를 변환하는 것은 강력한 로컬 처리 기능을 사용하고 나중에 유용할 수 있는 모든 복잡성과 세부 사항을 포함하는 원시 데이터를 저장하기 때문에 유용합니다.

최신 데이터 플랫폼, 특히 클라우드 기반 플랫폼은 확장성과 효율성을 제공합니다. 이는 변환 프로세스를 이전 방법보다 더 빠르고 유연하게 만듭니다. 변환된 데이터는 명확한 비즈니스 인텔리전스를 얻는 데 중요하며, 팀이 더 나은 결정을 내리고 비즈니스 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

ELT가 데이터 통합의 선두 주자로 부상했지만, ETL과 비교하여 강점과 한계를 이해하는 것이 중요합니다:

ELT는 대규모의 다양한 데이터 세트를 처리할 때 뛰어난 확장성과 비용 효율성을 제공합니다. 그러나 대상 시스템 내에서 변환을 관리하려면 전문 도구와 전문 지식이 필요합니다.

반면 ETL은 성숙한 도구와 확립된 프로세스를 통해 더 작고 잘 구조화된 데이터 세트에 적합할 수 있지만 빅데이터의 요구 사항에 어려움을 겪을 수 있습니다. ETL과 ELT 간의 선택은 궁극적으로 조직의 특정 데이터 요구 사항, 인프라 및 장기 목표에 달려 있습니다.

ELT 사용의 이점은 단순한 데이터 통합을 넘어섭니다. 기업이 더 빠르게 정보에 액세스하도록 도와 더 스마트하고 빠른 결정을 내릴 수 있도록 하며 경쟁에서 앞서기 위해 업무 효율성을 높입니다.

데이터에 의존하는 워크플로우를 개선하고 실시간 분석을 지원함으로써 ELT 사용의 이점은 오늘날 정보에 중점을 둔 세상에서 기업의 성공을 위한 데이터 사용 방식을 변화시키고 있습니다.

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앞으로 이에 대해 더 많이 듣게 될 것입니다.