ETL vs ELT - 데이터 처리 접근 방식 차이점 알아보기

ETL과 ELT의 차이점은 무엇인가요?

ETL(Extract, Transform, Load)과 ELT(Extract, Load, Transform)는 데이터 통합과 변환을 위한 두 가지 주요 접근 방식입니다. 이들은 데이터 처리를 위한 기본 원칙은 동일하지만, 데이터 변환 단계가 어디에서 수행되는지에 따라 차이가 있습니다.

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ETL (Extract, Transform, Load)

ETL은 데이터를 추출(Extract)하고, 데이터 웨어하우스나 데이터 마트로 로드하기 전에 변환(Transform) 단계를 수행한 후 적재(Load)하는 방식입니다.

1. Extract (추출):
   • 다양한 소스 시스템(예: 데이터베이스, 파일, API)에서 원시 데이터를 추출합니다.
2. Transform (변환):
   • 데이터를 중앙 저장소로 로드하기 전에 정제, 정규화, 집계, 변환 등의 작업을 수행합니다.
3. Load (적재):
   • 변환된 데이터를 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에 적재합니다.

장점

1. 데이터 품질 보장:
   • 변환 단계에서 데이터 정제와 검증 작업이 이루어져 높은 데이터 품질을 유지할 수 있습니다.
2. 일관성:
   • 데이터를 중앙 저장소로 로드하기 전에 변환하므로 데이터의 일관성과 정확성을 보장합니다.
3. 효율적인 데이터 처리:
   • 변환 작업이 전용 ETL 서버나 ETL 도구에서 수행되기 때문에, 데이터 웨어하우스의 부하를 줄일 수 있습니다.

 

ELT (Extract, Load, Transform)

ELT는 데이터를 추출(Extract)한 후 변환(Transform) 작업을 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 적재(Load)한 후 수행하는 방식입니다. 즉, 데이터는 원시 상태로 로드된 후 데이터 웨어하우스의 컴퓨팅 자원을 사용하여 변환 작업이 이루어집니다.

1. Extract (추출):
   • 다양한 소스 시스템에서 데이터를 추출합니다.
2. Load (적재):
   • 원시 데이터를 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 적재합니다.
3. Transform (변환):
   • 데이터 웨어하우스 내부에서 데이터 변환 작업을 수행합니다.

장점

1. 빠른 데이터 로드:
   • 데이터를 원시 상태로 바로 적재하므로 로드 속도가 빠릅니다.
2. 데이터 웨어하우스의 강력한 처리 능력 활용:
   • 데이터 웨어하우스의 강력한 컴퓨팅 파워를 활용하여 대규모 데이터 변환 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다.
3. 유연성:
   • 데이터를 로드한 후 변환 작업을 수행하기 때문에, 변환 논리를 쉽게 변경하고 재처리할 수 있습니다.
4. 비용 효율성:
   • 클라우드 기반 데이터 웨어하우스(예: Snowflake, BigQuery)의 스케일링 능력을 활용하여 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 

ETL vs ELT 비교

특징	ETL	ELT
변환 위치	데이터 웨어하우스 외부(ETL서버)	데이터 웨어하우스 내부
초기 로드 속도	느림 (변환 후 로드)	빠름(추출 후 바로 로드)
변환 속도	변환 서버의 성능에 의존	데이터 웨어하우스 의 성능에 의존
데이터 품질	로드 전에 데이터 정제 및 변환	로드 후 변환, 변환전 원시 데이터 적재
비용	ETL 서버와 소프트웨 비용 추가	데이터 웨어하우스 비용에 포함
복잡도	비교적 복잡 (별도 ETL 서버 필요)	상대적으로 간단(데이터 웨어하우스 사용)
사용 사례	전통적인 온프레미스 데이터 웨어하우스	클라우드 기반 데이터 웨어하우스

 

ETL과 ELT의 선택 기준

1. 데이터 웨어하우스의 성능과 비용:
   • 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용하는 경우 ELT가 유리할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스의 스케일링과 컴퓨팅 파워를 활용할 수 있기 때문입니다.
   • 온프레미스 데이터 웨어하우스를 사용하는 경우 ETL이 더 적합할 수 있습니다.
2. 데이터 품질 요구 사항:
   • 데이터 품질이 매우 중요한 경우 ETL 방식을 통해 변환 전에 데이터를 정제하고 검증하는 것이 좋습니다.
3. 데이터 처리 속도:
   • 빠른 데이터 적재가 필요한 경우 ELT 방식이 적합합니다. 데이터를 추출한 후 바로 적재할 수 있기 때문입니다.
4. 비용 효율성:
   • 클라우드 기반 데이터 웨어하우스를 사용할 경우 ELT 방식이 비용 효율적일 수 있습니다. 데이터 웨어하우스의 컴퓨팅 자원을 활용하여 별도의 ETL 서버 비용을 절감할 수 있습니다.

ETL과 ELT는 각각의 장점과 단점을 가지고 있으며, 조직의 데이터 처리 요구 사항과 인프라 환경에 따라 적합한 방식을 선택하는 것이 중요합니다.