[빅데이터] ETL과 ELT 차이

Intro

ETL과 ELT는 데이터 처리 파이프라인에서 데이터를 이동하고 변환하는 두 가지 주요 방식입니다. 두 방식은 데이터가 처리되는 시점과 위치에서 차이가 있으며, 각각의 장단점에 따라 사용 목적이 다릅니다.

ETL (Extract, Transform, Load)

ETL은 Extract, Transform, Load의 약자로, 데이터를 먼저 추출하고, 변환을 거친 후 데이터 웨어하우스나 분석 시스템에 로드하는 방식입니다.

과정

• 추출 (Extract): 원천 시스템(예: 데이터베이스, ERP 시스템, CRM 등)에서 데이터를 추출합니다. 이 단계에서 필요한 데이터를 필터링하여 가져옵니다.
• 변환 (Transform): 데이터를 비즈니스 요구사항에 맞게 가공, 변환, 정제하는 단계입니다. 변환 과정에서는 데이터의 품질을 높이기 위해 중복 제거, 형식 변환, 통합 등의 작업이 수행됩니다. 또한, 데이터가 정형화된 상태로 저장될 수 있도록 스키마에 맞춰 가공합니다.
• 적재 (Load): 변환이 완료된 데이터를 데이터 웨어하우스(DW) 또는 데이터 마트에 저장합니다. 이로 인해 데이터 웨어하우스에는 정형화된 데이터가 저장되어 BI, 보고서 작성 등에 적합하게 됩니다.

특징 및 장점

• 사전 데이터 처리: 변환 작업이 완료된 후 데이터가 로드되기 때문에, 데이터 웨어하우스는 이미 정제된 데이터를 포함하고 있어 분석 속도가 빠르고 일관성이 있습니다.
• 높은 데이터 품질: 데이터가 저장되기 전에 변환 과정을 거쳐 품질이 확보된 상태로 로드되기 때문에, 데이터 정합성이 보장됩니다.
• 안정적인 환경: 전통적인 데이터 웨어하우스 구조에서 잘 작동하며, BI 보고서와 같이 예측 가능한 형태로 데이터를 사용할 때 적합합니다.

단점

• 대용량 비정형 데이터 처리 제한: 데이터가 구조화되어야 하므로, 비정형 데이터나 대규모 데이터를 실시간으로 처리하는 데 한계가 있습니다.
• 유연성 부족: 데이터 구조가 사전에 정의되어야 하므로, 새로운 데이터 형식이나 분석 요구가 생길 때 유연하게 대응하기 어렵습니다.

사용 사례

• 전통적인 BI 시스템, ERP 데이터 분석, 정형 데이터 기반의 리포트 작성 등 데이터 변환과 품질 관리가 중요한 환경에서 사용됩니다.

ELT (Extract, Load, Transform)

ELT는 Extract, Load, Transform의 약자로, 데이터를 먼저 로드한 후 분석 시점에 필요한 대로 변환하는 방식입니다. 클라우드 스토리지 및 데이터 레이크가 확산되며, ELT의 사용이 증가하고 있습니다.

과정

• 추출 (Extract): 원천 시스템에서 데이터를 추출합니다. ETL과 동일하게 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다.
• 적재 (Load): 추출된 데이터를 변환 없이 데이터 레이크 또는 클라우드 데이터 웨어하우스에 바로 저장합니다. 원본 데이터가 변형되지 않은 상태로 저장되기 때문에, 모든 데이터에 즉각 접근할 수 있습니다.
• 변환 (Transform): 필요한 분석이나 보고서 생성 시점에 데이터를 변환합니다. 이 단계에서는 데이터를 정제하고, 통합하거나 필요한 형식으로 변환합니다. 분석 요구가 바뀔 때마다 유연하게 데이터에 대한 변환을 수행할 수 있습니다.

특징 및 장점

• 대용량 데이터 처리 용이: 대량의 데이터를 원본 그대로 저장할 수 있어 데이터 레이크나 클라우드 환경에서 비정형 데이터 및 대규모 데이터 처리가 가능합니다.
• 유연한 데이터 분석: 분석 목적에 따라 필요한 데이터 변환을 수행하므로, 새로운 분석 요구에 쉽게 대응할 수 있습니다.
• 비용 절감: 변환이 필요한 데이터를 필요 시점에만 처리할 수 있어, 스토리지 비용을 절감하고 변환 과정에서의 비용도 줄일 수 있습니다.

단점

• 데이터 품질 관리 어려움: 모든 데이터가 원본 상태로 저장되므로, 데이터 품질을 보장하려면 분석 전에 정제 작업을 수행해야 합니다.
• 추가 처리 시간 필요: 변환이 적재 후에 수행되기 때문에, 즉각적인 데이터 정합성을 필요로 하는 경우에는 비효율적일 수 있습니다.
• 복잡한 데이터 관리: 변환이 나중에 수행되므로, 다양한 데이터 포맷을 유지 관리하는 데 추가적인 복잡성이 생길 수 있습니다.

사용 사례

• 데이터 레이크, 데이터 과학 및 머신러닝 분석, 실시간 데이터 처리, 비정형 데이터 저장 등이 필요한 경우에 적합합니다.

ETL과 ELT 비교 요약

항목	ETL	ELT
처리 순서	추출 → 변환 → 적재	추출 → 적재 → 변환
적재 방식	변환된 데이터를 로드	원본 데이터를 그대로 로드
스키마 방식	스키마 온 라이트(Schema on Write)	스키마 온 리드(Schema on Read)
데이터 구조	주로 정형 데이터에 적합	정형, 비정형 데이터를 모두 처리 가능
유연성	사전에 정의된 스키마로 제한적	변환을 나중에 수행하므로 유연함
데이터 품질	정제된 데이터가 로드되어 높은 품질 보장	분석 시점에 데이터 정제가 필요
사용 사례	BI 보고서, ERP 데이터 분석, 데이터 품질 관리	데이터 레이크, 빅데이터 분석, 머신러닝

ETL은 정형 데이터에 적합하고 데이터의 품질과 일관성이 중요한 환경에서, ELT는 비정형 데이터나 대용량 데이터 분석을 유연하게 수행해야 하는 환경에서 더 효율적입니다.