ETL vs ELT | 정의와 차이점 비교
데이터 통합 및 처리 작업에서 ETL(Extract, Transform, Load)과 ELT(Extract, Load, Transform)는 매우 중요한 개념입니다.
두 프로세스는 대규모 데이터 세트에서 데이터를 가져와 처리하고 분석 가능한 상태로 만드는 데 사용되지만, 이 둘 사이에는 중요한 차이점이 있습니다.
많은 기업과 데이터 전문가들이 두 가지 방식을 선택할 때 혼란을 겪곤 하는데, 각각의 프로세스가 무엇이고 어떤 상황에서 더 적합한지 이해하는 것이 중요합니다.
이번 포스팅에서는 ETL과 ELT 정의와 차이점 및 장단점 비교, 그리고 각 방식이 어떤 상황에서 유리한지 살펴보겠습니다.
ETL과 ELT 정의
ETL이란?
ETL은 Extract(추출), Transform(변환), Load(적재)의 약자로, 데이터를 소스 시스템에서 추출한 후 데이터 웨어하우스나 다른 타겟 시스템에 로드하기 전에 변환 작업을 수행하는 프로세스를 의미합니다.
데이터 변환이 로드 전에 이루어진다는 점이 특징입니다.
- 추출(Extract): 데이터 소스에서 필요한 데이터를 가져오는 단계입니다. 이 소스는 관계형 데이터베이스, 클라우드 애플리케이션, 파일 시스템 등 다양한 형태일 수 있습니다.
- 변환(Transform): 추출된 데이터는 적절한 형태로 변환되며, 데이터 정제, 형식 변환, 계산, 집계와 같은 다양한 작업이 수행됩니다.
- 적재(Load): 변환된 데이터를 데이터 웨어하우스, 데이터베이스 또는 다른 타겟 시스템에 저장하는 단계입니다.
ELT이란?
ELT는 Extract(추출), Load(적재), Transform(변환)의 약자로, 데이터를 먼저 소스에서 추출하여 타겟 시스템에 그대로 로드한 후 변환 작업을 수행하는 방식입니다.
ELT 방식에서는 데이터 변환이 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에서 이루어집니다.
- 추출(Extract): 데이터 소스에서 데이터를 추출하는 단계는 ETL과 동일합니다.
- 적재(Load): 데이터를 변환하지 않고 먼저 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크로 적재합니다.
- 변환(Transform): 적재된 데이터를 타겟 시스템에서 필요에 따라 변환하고 처리하는 작업이 나중에 이루어집니다.
ETL과 ELT의 차이점
1. 데이터 변환 시점
- ETL: 데이터를 데이터 웨어하우스에 로드하기 전에 변환합니다. 따라서 로드된 데이터는 이미 분석이나 보고서 생성에 적합한 상태입니다.
- ELT: 데이터를 먼저 로드한 후 변환 작업을 수행합니다. 이는 데이터 웨어하우스에서 강력한 처리 능력을 활용해 대규모 데이터를 처리할 수 있다는 장점이 있습니다.
2. 처리 위치
- ETL: 데이터 변환이 소스 시스템 외부에서 별도의 변환 서버나 ETL 도구에서 이루어집니다.
- ELT: 데이터 변환 작업이 데이터 웨어하우스 내에서 이루어집니다. 이는 클라우드 기반의 데이터 웨어하우스, 특히 빅데이터 환경에서 매우 유리할 수 있습니다.
3. 데이터 저장소의 역할
- ETL: 데이터 웨어하우스는 이미 변환된 데이터를 저장하므로, 분석 작업이 빠르게 진행될 수 있습니다.
- ELT: 데이터 웨어하우스는 원시 데이터를 저장한 후 필요에 따라 데이터를 변환하므로, 더 유연하게 데이터를 처리할 수 있습니다.
ETL의 장점과 단점
장점
- 고도의 데이터 품질 관리: 데이터를 적재하기 전에 철저하게 변환 작업을 수행하므로, 데이터 웨어하우스에 저장되는 데이터는 정제되고 통합된 상태입니다.
- 적재 후 즉시 사용 가능: 데이터를 변환한 후 적재하므로, 분석 및 보고서 생성에 즉시 활용할 수 있습니다.
- 오래된 기술 성숙도: ETL은 오랜 시간 동안 다양한 산업에서 사용되어 왔으며, 안정성 면에서 신뢰할 수 있습니다.
단점
- 처리 시간: 변환 작업이 데이터 적재 전에 이루어지기 때문에, 대용량 데이터 처리 시 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다.
- 인프라 요구사항: 데이터 변환을 처리할 별도의 서버나 시스템이 필요하며, 이로 인해 초기 설정 및 유지 관리 비용이 증가할 수 있습니다.
ELT의 장점과 단점
장점
- 대규모 데이터 처리: 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에서 변환 작업을 수행하기 때문에, 대규모 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 특히 클라우드 기반 시스템에서 이 방식이 효과적입니다.
- 유연성: 데이터가 적재된 후 변환 작업이 이루어지기 때문에, 다양한 방식으로 데이터를 변환하고 처리할 수 있습니다. 이는 빅데이터 환경에서 매우 유용합니다.
- 빠른 적재: 데이터를 변환하지 않고 바로 적재하기 때문에 적재 시간이 짧습니다.
단점
- 데이터 품질: 데이터를 로드한 후 변환 작업을 수행하므로, 적재된 원시 데이터의 품질을 보장하기가 어려울 수 있습니다.
- 복잡성: 변환 작업이 나중에 이루어지므로, 분석에 앞서 추가적인 데이터 처리 작업이 필요할 수 있습니다.
언제 ETL을 사용해야 할까?
ETL은 다음과 같은 상황에서 유리합니다.
- 정형화된 데이터 처리: 데이터가 비교적 일관되고, 변환 규칙이 명확한 경우.
- 실시간 또는 거의 실시간 분석 필요: 변환된 데이터를 즉시 분석하거나 보고서에 사용해야 하는 경우.
- 제한된 인프라 자원: 별도의 변환 서버나 도구가 필요하지만, 데이터를 먼저 변환하여 적재하는 방식이 적합한 경우.
언제 ELT를 사용해야 할까?
ELT는 다음과 같은 상황에서 적합합니다.
- 대규모 데이터 처리: 클라우드 기반 데이터 웨어하우스에서 대량의 데이터를 효율적으로 처리해야 하는 경우.
- 빅데이터 환경: 데이터가 다양한 형식으로 존재하고, 다양한 방식으로 데이터를 분석하고 처리해야 하는 경우.
- 클라우드 인프라 활용: 클라우드 시스템의 강력한 계산 성능을 활용할 수 있는 환경에서 변환 작업을 수행하는 것이 유리합니다.
두 방식의 선택 기준
ETL과 ELT를 선택할 때는 아래와 같은 기준을 고려해야 합니다.
- 데이터의 양과 복잡성: 대량의 복잡한 데이터 처리를 위해서는 ELT가 적합할 수 있으며, 소규모의 정형 데이터 처리에는 ETL이 더 적합할 수 있습니다.
- 실시간 분석 요구사항: 실시간 분석이 필요한 경우 ETL을 사용하는 것이 더 효과적입니다.
- 데이터 웨어하우스의 처리 능력: 데이터 웨어하우스가 강력한 처리 능력을 가지고 있다면 ELT가 더 효율적일 수 있습니다.
- 예산 및 인프라: ETL은 별도의 변환 도구와 서버가 필요하지만, ELT는 클라우드 기반 시스템에서 더욱 비용 효율적일 수 있습니다.
맺음말
지금까지 ETL과 ELT 정의와 차이점 및 장단점 비교, 그리고 각 방식이 어떤 상황에서 유리한지 살펴보았습니다.
ETL과 ELT는 각각의 장점과 단점을 가지고 있으며, 데이터 처리 요구 사항에 따라 적합한 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
기업의 데이터 구조, 분석 요구 사항, 인프라에 따라 어느 방식이 더 유리한지 결정할 수 있습니다.
ETL은 실시간 분석과 고품질 데이터가 필요한 환경에서 유리하며, ELT는 대용량 데이터 처리와 유연성이 중요한 상황에서 강점을 발휘합니다.
