ELT vs ETL: 현대 데이터 파이프라인에서의 현명한 선택 기준!

현대 비즈니스에서 데이터는 가장 중요한 자산이며, 이 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하기 위한 데이터 파이프라인은 필수적입니다. 데이터 파이프라인의 핵심 과정 중 하나는 데이터를 소스에서 목적지(주로 데이터 웨어하우스)로 이동시키는 것입니다. 이때 가장 자주 언급되는 두 가지 방식이 바로 ETL(Extract, Transform, Load)과 ELT(Extract, Load, Transform)입니다. 이 두 방식은 데이터를 처리하는 순서가 다르며, 각각의 장단점이 명확합니다. 이 글에서는 ETL과 ELT의 개념을 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 방식을 선택해야 하는지에 대한 기준을 개발자 주니어 및 개발 입문자의 눈높이에 맞춰 쉽고 자세하게 알아보겠습니다!

목차

• ETL (Extract, Transform, Load) 이란 무엇일까요?
  • 단계별 과정
  • 전통적인 방식의 장단점
• ELT (Extract, Load, Transform) 이란 무엇일까요?
  • 단계별 과정
  • 현대적인 방식의 장단점
• ETL vs ELT: 주요 차이점 비교
  • 데이터 처리 순서
  • 데이터 웨어하우스의 역할
  • 성능 및 확장성
  • 비용
  • 데이터 거버넌스 및 보안
• 어떤 방식을 선택해야 할까요? (선택 기준)
  • 데이터 볼륨과 복잡성
  • 데이터 웨어하우스의 종류
  • 데이터 처리 요구사항
  • 예산 및 팀 역량
• ELT/ETL, 이것만 기억하세요!

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ETL (Extract, Transform, Load) 이란 무엇일까요?

ETL은 데이터를 소스 시스템에서 추출(Extract)하여, 목적지 시스템으로 로드하기 전에 변환(Transform) 작업을 수행하고, 마지막으로 목적지 시스템에 로드(Load)하는 전통적인 데이터 통합 방식입니다.

단계별 과정

1. Extract (추출): 다양한 소스 시스템(데이터베이스, 파일, 애플리케이션 등)에서 필요한 데이터를 추출합니다.
2. Transform (변환): 추출된 데이터를 분석 목적에 맞게 정제, 통합, 변환합니다. 여기에는 데이터 형식 맞추기, 오류 값 처리, 중복 제거, 집계, 조인 등의 작업이 포함됩니다. 이 변환 작업은 보통 별도의 중간 서버(스테이징 영역)에서 이루어집니다.
3. Load (로드): 변환이 완료된 데이터를 최종 목적지(예: 데이터 웨어하우스)에 적재합니다.

전통적인 방식의 장단점

• 장점:
  • 데이터 웨어하우스에 부하를 주지 않고 필요한 데이터만 적재하므로, 목적지 시스템의 성능 부담이 적습니다.
  • 미리 정제된 데이터를 로드하기 때문에, 목적지 시스템에서 바로 분석에 활용할 수 있습니다.
  • 데이터 거버넌스 및 보안 측면에서 중간 변환 단계에서 민감 정보를 마스킹하거나 필터링할 수 있어 유리할 수 있습니다.
• 단점:
  • 대용량 데이터 처리 시 변환 단계에서 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소요될 수 있습니다.
  • 데이터 스키마나 분석 요구사항이 변경될 경우, ETL 파이프라인 자체를 수정해야 하는 유연성 부족 문제가 발생합니다.
  • 원본 데이터의 모든 세부 정보가 아닌, 변환된 데이터만 저장되므로 잠재적인 분석 가능성이 제한될 수 있습니다.

ELT (Extract, Load, Transform) 이란 무엇일까요?

ELT는 데이터를 소스 시스템에서 추출(Extract)한 후, 즉시 목적지 시스템(주로 클라우드 기반 데이터 웨어하우스)에 로드(Load)하고, 마지막으로 목적지 시스템 내에서 변환(Transform) 작업을 수행하는 비교적 현대적인 데이터 통합 방식입니다.

단계별 과정

1. Extract (추출): ETL과 동일하게 소스 시스템에서 데이터를 추출합니다.
2. Load (로드): 추출된 데이터를 변환 없이 목적지 시스템(데이터 웨어하우스)의 원시 데이터(Raw Data) 형태로 빠르게 로드합니다.
3. Transform (변환): 로드된 원시 데이터를 목적지 시스템(데이터 웨어하우스) 내부의 컴퓨팅 자원을 활용하여 분석 목적에 맞게 변환합니다. 이 과정에서 SQL 쿼리나 데이터 웨어하우스의 강력한 처리 엔진이 사용됩니다.

현대적인 방식의 장단점

• 장점:
  • 클라우드 데이터 웨어하우스의 강력한 컴퓨팅 능력 활용: 변환 작업이 목적지 시스템 내에서 이루어지므로, 확장성이 뛰어나고 대용량 데이터 처리 속도가 매우 빠릅니다.
  • 원본 데이터 보존: 모든 원시 데이터를 저장하므로, 미래의 새로운 분석 요구사항에 유연하게 대응할 수 있습니다. 스키마 온 리드(Schema-on-Read) 개념과도 잘 맞습니다.
  • 단순화된 파이프라인: 중간 변환 서버가 필요 없어 파이프라인 구조가 단순해지고 관리가 용이합니다.
  • 실시간에 가까운 데이터 접근이 가능합니다.
• 단점:
  • 클라우드 데이터 웨어하우스의 컴퓨팅 자원 사용량에 따라 비용이 증가할 수 있습니다.
  • 모든 원시 데이터를 로드하므로, 민감 정보 보호를 위한 추가적인 보안 및 거버넌스 전략이 필요할 수 있습니다.

ETL vs ELT: 주요 차이점 비교

특징	ETL	ELT
데이터 처리 순서	추출 -> 변환 -> 로드	추출 -> 로드 -> 변환
변환 위치	별도의 중간 서버/스테이징 영역	목적지 데이터 웨어하우스 내
데이터 웨어하우스 역할	정제된 데이터의 최종 저장소	원시 데이터의 저장 및 변환 작업 수행
성능 및 확장성	대용량 변환 시 병목 발생 가능성 높음	클라우드 DW의 병렬 처리 활용, 확장성 뛰어남
비용	중간 서버 관리 및 인프라 비용 발생	클라우드 DW의 컴퓨팅 자원 사용량에 비례
데이터 보존	변환된 데이터만 저장 (원본 유실 가능)	원시 데이터 전체 저장 (유연성 높음)
복잡성	파이프라인 설계 및 관리 복잡	파이프라인 설계는 단순하나 DW 내 변환 로직 복잡

어떤 방식을 선택해야 할까요? (선택 기준)

ETL과 ELT 중 어떤 방식을 선택할지는 여러 요소를 고려해야 합니다.

데이터 볼륨과 복잡성

• 대용량 & 비정형/반정형 데이터: ELT가 유리합니다. 클라우드 데이터 웨어하우스는 대규모 원시 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 데 최적화되어 있습니다.
• 소용량 & 정형 데이터: ETL도 효율적일 수 있습니다.

데이터 웨어하우스의 종류

• 온프레미스(On-premise) 또는 기존 관계형 데이터베이스: ETL이 더 적합할 수 있습니다. 이러한 시스템은 ELT의 변환 작업에 필요한 확장성과 컴퓨팅 파워가 부족할 수 있습니다.
• 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 (예: Snowflake, BigQuery, Redshift): ELT에 완벽하게 최적화되어 있습니다. 강력한 확장성과 병렬 처리 능력을 제공합니다.

데이터 처리 요구사항

• 실시간에 가까운 분석: ELT는 데이터를 빠르게 로드하여 거의 실시간으로 변환하고 분석할 수 있는 기반을 제공합니다.
• 규칙적인 배치 처리: ETL은 정해진 스케줄에 따라 배치 처리에 적합합니다.

예산 및 팀 역량

• 클라우드 비용 예측: ELT는 사용량에 따른 비용 변동성이 있으므로, 비용 관리가 중요합니다.
• SQL 역량: ELT는 데이터 웨어하우스 내에서 SQL 기반의 변환 작업을 주로 사용하므로, 팀의 SQL 역량이 중요합니다. ETL은 다양한 프로그래밍 언어를 통한 변환 로직을 필요로 할 수 있습니다.

ELT/ETL, 이것만 기억하세요!

ETL은 전통적인 방식으로, 데이터를 변환한 후 로드하여 목적지 시스템의 부하를 줄입니다. 반면 ELT는 데이터를 먼저 로드한 후 목적지 시스템(주로 클라우드 데이터 웨어하우스) 내에서 변환하여, 대용량 데이터 처리와 유연성에 강점을 가집니다. 현대의 클라우드 기반 데이터 환경에서는 ELT가 점점 더 선호되는 추세이지만, 프로젝트의 특정 요구사항과 인프라 환경에 따라 가장 적합한 방식을 현명하게 선택하는 것이 중요합니다. 두 방식의 장단점을 명확히 이해하고, 여러분의 데이터 파이프라인을 최적화하는 데 활용하시길 바랍니다!