데이터 웨어하우스에서의 ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스

작성자 : 데이비드 카터 데이비드 카터
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스마트 요약

데이터 웨어하우스에서 ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스는 여러 이기종 소스에서 중앙 집중식 저장소로 데이터를 체계적으로 이동시키는 과정을 설명합니다. 구조화된 추출, 변환, 최적화된 적재 메커니즘을 통해 데이터의 일관성, 정확성, 분석 준비 상태를 보장합니다.

  • 핵심 원칙: ETL은 다양한 시스템에서 원시 데이터를 추출하고, 비즈니스 로직에 맞춰 변환한 다음, 전략적 의사 결정을 지원하기 위해 통합 데이터 웨어하우스에 로드합니다.
  • 추출 초점: 데이터는 전체 또는 부분 추출 방식을 사용하여 실제 운영 시스템에서 스테이징 영역으로 가져오며, 유효성 검사를 통해 데이터의 완전성, 정확성 및 핵심 무결성을 보장합니다.
  • 변환 단계: 원시 데이터는 조회 테이블, 문자 집합 정규화 및 비즈니스 규칙을 사용하여 정제, 매핑, 변환 및 유효성 검사를 거쳐 일관성 없는 형식을 표준화합니다.
  • Data Integrity 보증: 임계값 검사, 중복 제거, null 처리 및 스키마 준수와 같은 유효성 검사를 통해 처리 중 일관성을 유지하고 데이터 손상을 방지합니다.
  • 로딩 최적화: 최종 데이터는 초기 새로 고침, 증분 새로 고침 또는 전체 새로 고침 모드를 통해 로드됩니다. 복구 메커니즘은 대량 로드 중 오류 허용 및 성능을 보장합니다.
  • 도구 활용: 대표적인 ETL 플랫폼 - MarkLogic, Oracle및 Amazon Redshift - 통합성, 확장성 및 쿼리 효율성을 향상시키세요.
  • Opera최고의 사례: 비용 대비 데이터 정제 범위의 균형을 유지하고, 속도를 위해 보조 인덱스를 유지하며, 저장 및 검색을 최적화하기 위해 요약된 데이터를 저장합니다.
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ETL(추출, 변환 및 로드)

ETL이란 무엇입니까?

ETL ETL은 여러 소스 시스템에서 데이터를 추출하고, 계산이나 연결 등의 연산을 수행하여 데이터를 변환한 후, 최종적으로 데이터 웨어하우스 시스템에 로드하는 프로세스입니다. ETL의 정식 명칭은 추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load)입니다.

데이터 웨어하우스를 구축하는 것은 단순히 여러 소스에서 데이터를 추출하여 데이터베이스에 로드하는 작업이라고 생각하기 쉽지만, 실제로는 복잡한 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스가 필요합니다. 이 ETL 프로세스는 개발자, 분석가, 테스터, 최고 경영진 등 다양한 이해관계자의 적극적인 참여를 요구하며, 기술적으로도 매우 까다롭습니다.

데이터 웨어하우스 시스템이 의사결정자를 위한 유용한 도구로서의 가치를 유지하려면 비즈니스 변화에 맞춰 함께 변화해야 합니다. ETL(추출, 인출, 변환)은 데이터 웨어하우스 시스템에서 반복적으로 수행되는 작업(매일, 매주 또는 매월)이므로 민첩하고 자동화되어 있으며 문서화가 잘 되어 있어야 합니다.

왜 ETL이 필요한가요?

조직에서 ETL을 채택하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다.

  • 이는 기업이 중요한 사업 결정을 내리기 위해 비즈니스 데이터를 분석하는 데 도움이 됩니다.
  • 트랜잭션 데이터베이스는 ETL 예제를 통해 답변할 수 있는 복잡한 비즈니스 질문에 답할 수 없습니다.
  • 데이터 웨어하우스는 공통 데이터 저장소를 제공합니다.
  • ETL은 다양한 소스의 데이터를 데이터 웨어하우스로 이동하는 방법을 제공합니다.
  • 데이터 소스가 변경되면 데이터 웨어하우스가 자동으로 업데이트됩니다.
  • 잘 설계되고 문서화된 ETL 시스템은 데이터 웨어하우스 프로젝트의 성공에 거의 필수적입니다.
  • 데이터 변환, 집계 및 계산 규칙에 대한 검증을 허용합니다.
  • ETL 프로세스를 통해 소스 시스템과 대상 시스템 간의 샘플 데이터를 비교할 수 있습니다.
  • ETL 프로세스는 복잡한 변환을 수행할 수 있으며 데이터를 저장할 추가 공간이 필요합니다.
  • ETL은 다양한 형식과 유형의 데이터를 하나의 일관된 시스템으로 변환하여 데이터 웨어하우스로 데이터를 마이그레이션하는 데 도움을 줍니다.
  • ETL은 대상 데이터베이스의 소스 데이터에 액세스하고 조작하기 위해 사전 정의된 프로세스입니다.
  • 데이터 웨어하우스의 ETL은 비즈니스에 대한 심층적인 과거 맥락을 제공합니다.
  • 기술적 전문 지식 없이도 코드화하고 재사용할 수 있기 때문에 생산성 향상에 도움이 됩니다.

ETL의 가치를 명확히 이해했으니, 이제 ETL을 작동시키는 3단계 프로세스를 자세히 살펴보겠습니다.

데이터 웨어하우스의 ETL 프로세스

ETL은 3단계 프로세스입니다.

ETL 프로세스
ETL 프로세스

1단계) 추출

ETL 아키텍처의 이 단계에서는 소스 시스템에서 스테이징 영역으로 데이터가 추출됩니다. 필요한 변환 작업은 소스 시스템의 성능 저하를 방지하기 위해 스테이징 영역에서 수행됩니다. 또한, 손상된 데이터가 소스에서 데이터 웨어하우스 데이터베이스로 직접 복사될 경우 롤백이 어려워질 수 있습니다. 스테이징 영역은 추출된 데이터가 데이터 웨어하우스로 이동하기 전에 유효성을 검사할 수 있는 기회를 제공합니다.

데이터 웨어하우스는 서로 다른 DBMS, 하드웨어 등을 사용하는 시스템들을 통합해야 합니다. Opera데이터 시스템 및 통신 프로토콜. 소스에는 메인프레임과 같은 기존 애플리케이션, 맞춤형 애플리케이션, ATM, 통화 교환기와 같은 접점 장치, 텍스트 파일, 스프레드시트, ERP, 공급업체 및 파트너의 데이터 등이 포함될 수 있습니다.

따라서 데이터를 물리적으로 추출하고 로드하기 전에 논리적인 데이터 맵이 필요합니다. 이 데이터 맵은 소스 데이터와 대상 데이터 간의 관계를 설명합니다.

세 가지 데이터 추출 방법:

  1. 전체 추출
  2. 부분 추출 - 업데이트 알림이 없습니다.
  3. 부분 추출 - 업데이트 알림 포함

사용하는 방법과 관계없이 데이터 추출은 소스 시스템의 성능 및 응답 시간에 영향을 미쳐서는 안 됩니다. 이러한 소스 시스템은 실제 운영 중인 데이터베이스입니다. 시스템 속도 저하 또는 시스템 잠금 현상은 회사의 수익에 악영향을 미칠 수 있습니다.

추출 중에 일부 검증이 수행됩니다.

  • 레코드를 원본 데이터와 조정
  • 스팸이나 원치 않는 데이터가 로드되지 않도록 하십시오.
  • 데이터 유형 확인
  • 모든 유형의 중복/조각화된 데이터 제거
  • 모든 열쇠가 제자리에 있는지 확인하세요.

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2단계) 변환

원본 서버에서 추출한 데이터는 가공되지 않은 원시 데이터이므로 그대로 사용할 수 없습니다. 따라서 데이터를 정제하고, 매핑하고, 변환해야 합니다. 실제로 ETL 프로세스의 핵심 단계는 바로 이 정제, 매핑 및 변환 과정이며, 이를 통해 유용한 BI 보고서를 생성할 수 있게 됩니다.

추출된 데이터에 일련의 함수를 적용하는 것은 중요한 ETL 개념 중 하나입니다. 변환이 필요하지 않은 데이터는 변환되지 않은 데이터라고 합니다. 직접 이동 or 통과 데이터.

변환 단계에서는 데이터에 대한 사용자 지정 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 데이터베이스에 없는 매출액 합계를 원하거나, 테이블에서 이름과 성이 서로 다른 열에 있는 경우, 로드하기 전에 두 열을 연결할 수 있습니다.

데이터 통합 ​​문제
데이터 통합 ​​문제

다음은 데이터입니다. Integrity 문제 :

  1. Jon, John 등과 같이 같은 사람의 이름이 다르게 표기되는 경우.
  2. 회사 이름을 나타내는 방법은 여러 가지가 있습니다. 예를 들어 Google, Google Inc. 등이 있습니다.
  3. 클리블랜드와 클리블랜드처럼 서로 다른 이름이 사용됩니다.
  4. 동일한 고객에 대해 여러 애플리케이션에서 서로 다른 계좌 번호가 생성되는 경우가 있을 수 있습니다.
  5. 경우에 따라 데이터 필수 파일이 비어 있는 경우가 있습니다.
  6. POS에서 수집된 제품이 유효하지 않습니다. 수동 입력으로 인해 오류가 발생할 수 있습니다.

이 단계에서 유효성 검사가 수행됩니다.

  • 필터링 – 특정 열만 선택하여 로드
  • 데이터 표준화를 위한 규칙 및 조회 테이블 사용
  • 문자 집합 변환 및 인코딩 처리
  • 측정 단위 변환, 예를 들어 날짜 및 시간 변환, 통화 변환, 숫자 변환 등.
  • 데이터 임계값 유효성 검사. 예를 들어, 나이는 두 자리 숫자를 초과할 수 없습니다.
  • 준비 영역에서 중간 테이블까지의 데이터 흐름 유효성 검사.
  • 필수 입력란은 비워둘 수 없습니다.
  • 데이터 정리 (예: NULL 값을 0으로 매핑하거나, 성별을 남성은 "M"으로, 여성은 "F"로 매핑하는 등)
  • 하나의 열을 여러 개의 열로 분할하고, 여러 개의 열을 하나의 열로 병합합니다.
  • 행과 열을 바꾸며,
  • 조회를 사용하여 데이터 병합
  • 복잡한 데이터 유효성 검사(예: 행의 첫 두 열이 비어 있으면 해당 행을 자동으로 처리에서 제외)를 사용하는 경우

3단계) ​​로딩

대상 데이터 웨어하우스 데이터베이스에 데이터를 로드하는 것은 ETL 프로세스의 마지막 단계입니다. 일반적인 데이터 웨어하우스에서는 방대한 양의 데이터를 비교적 짧은 시간(수일) 내에 로드해야 하므로, 로드 프로세스의 성능을 최적화해야 합니다.

부하 실패 시 데이터 무결성 손실 없이 실패 지점부터 다시 시작할 수 있도록 복구 메커니즘을 구성해야 합니다. 데이터 웨어하우스 관리자는 서버 성능에 따라 부하를 모니터링하고, 재개하거나 취소해야 합니다.

로딩 유형:

  • 초기 로드 — 데이터 웨어하우스의 모든 테이블에 데이터를 채웁니다.
  • 증분 로드 — 필요에 따라 주기적으로 지속적인 변경 사항을 적용합니다.
  • 전체 새로 고침 —하나 이상의 테이블 내용을 지우고 새로운 데이터로 다시 로드합니다.

부하 확인

  • 키 필드 데이터가 누락되거나 널(NULL)이 아닌지 확인하십시오.
  • 대상 테이블을 기반으로 모델링 뷰를 테스트합니다.
  • 합산값과 계산된 측정값을 확인하십시오.
  • 차원 테이블과 이력 테이블 모두에서 데이터 검사를 수행합니다.
  • 로드된 팩트 및 차원 테이블에 대한 BI 보고서를 확인하세요.

ETL 파이프라인 및 병렬 처리

ETL 파이프라인은 추출, 변환 및 로딩을 가능하게 합니다. 동시에 순차적으로 처리하는 대신, 데이터의 일부가 추출되는 즉시 변환되어 로드되고, 동시에 새로운 데이터 추출이 계속됩니다. 병렬 처리 성능을 크게 향상시키고, 가동 중지 시간을 줄이며, 시스템 리소스 활용도를 극대화합니다.

이러한 병렬 처리는 필수적입니다. 실시간 분석대규모 데이터 통합 ​​및 클라우드 기반 ETL 시스템을 활용합니다. 파이프라인 방식의 ETL은 작업을 중첩함으로써 현대 기업에 더 빠른 데이터 이동, 더 높은 효율성 및 더 일관된 데이터 전달을 보장합니다.

AI는 최신 ETL 파이프라인을 어떻게 향상시킬까요?

인공지능(AI)은 데이터 파이프라인을 적응형, 지능형, 자체 최적화형으로 만들어 ETL(추출, 변환, 로딩) 프로세스에 혁명을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 수동 설정 없이 스키마를 자동으로 매핑하고, 이상 징후를 감지하며, 변환 규칙을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 ETL 워크플로는 데이터 품질을 유지하면서 변화하는 데이터 구조를 손쉽게 처리할 수 있습니다.

최신 AI 기반 ETL 플랫폼은 자동 특징 추출을 위한 AutoML, 필드 간의 의미론적 관계를 이해하는 자연어 처리 기반 스키마 매핑, 실시간으로 데이터 품질 문제를 식별하는 이상 탐지 알고리즘과 같은 기술을 활용합니다. 이러한 기능은 ETL 개발 및 유지 관리에 전통적으로 필요했던 수작업을 크게 줄여줍니다.

기계 학습 성능 튜닝을 강화하여 더욱 빠르고 정확한 데이터 통합을 보장합니다. AI 기반 ETL은 자동화 및 예측 인텔리전스를 도입하여 실시간 인사이트를 제공하고 클라우드 및 하이브리드 데이터 환경 전반에서 효율성을 향상시킵니다.

위에서 논의한 개념들을 구현하기 위해 기업들은 전문적인 ETL 도구를 활용합니다. 시장에서 이용 가능한 주요 ETL 도구 몇 가지를 소개합니다.

ETL 도구

많은 사람들이있다 ETL 도구 시중에서 구할 수 있습니다. 가장 유명한 몇 가지를 소개합니다.

1. 마크로직:

MarkLogic은 다양한 엔터프라이즈 기능을 활용하여 데이터 통합을 더욱 쉽고 빠르게 만들어주는 데이터 웨어하우징 솔루션입니다. 문서, 관계, 메타데이터 등 다양한 유형의 데이터를 조회할 수 있습니다.

https://www.marklogic.com/product/getting-started/

2. Oracle:

Oracle 업계 최고의 데이터베이스입니다. 온프레미스 및 클라우드 환경 모두에서 사용할 수 있는 다양한 데이터 웨어하우스 솔루션을 제공합니다. 운영 효율성을 높여 고객 경험을 최적화하는 데 도움을 줍니다.

https://www.oracle.com/index.html

3. Amazon 빨간색Shift:

Amazon Redshift는 데이터 웨어하우징 도구입니다. 표준적인 방법을 사용하여 모든 유형의 데이터를 분석할 수 있는 간단하고 비용 효율적인 도구입니다. SQL 그리고 기존 BI 도구. 또한 페타바이트 규모의 구조화된 데이터에 대한 복잡한 쿼리를 실행할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/redshift/?nc2=h_m1

다음은 유용한 전체 목록입니다. 데이터 웨어하우스 도구.

ETL 프로세스 모범 사례

다음은 ETL 프로세스 단계에 대한 모범 사례입니다.

  • 모든 데이터를 정리하려고 시도하지 마십시오.
    모든 조직은 모든 ​​데이터가 깨끗하기를 바라지만, 대부분은 기다리는 데 드는 비용을 감당할 준비가 되어 있지 않거나, 기다릴 준비가 되어 있지 않습니다. 모든 데이터를 정리하는 것은 너무 오랜 시간이 걸리기 때문에, 모든 데이터를 정리하려고 시도하지 않는 것이 더 낫습니다.
  • 청소와 업무 우선순위의 균형을 유지하세요:
    모든 데이터를 과도하게 정제하는 것은 피해야 하지만, 신뢰성을 확보하기 위해 중요하고 영향력이 큰 필드는 반드시 정제해야 합니다. 비즈니스 의사 결정 및 보고 정확도에 직접적인 영향을 미치는 데이터 요소에 정제 작업을 집중하십시오.
  • 데이터 정리 비용을 결정합니다.
    모든 더티 데이터를 정리하기 전에 모든 더티 데이터 요소에 대한 정리 비용을 결정하는 것이 중요합니다.
  • 쿼리 처리 속도를 높이려면 보조 보기와 인덱스를 사용하세요.
    저장 비용을 줄이려면 요약된 데이터를 디스크 테이프에 저장하세요. 또한 저장할 데이터 볼륨과 자세한 사용 간의 트레이드오프가 필요합니다. 저장 비용을 줄이기 위해 데이터의 세분성 수준에서 트레이드오프합니다.

FAQ :

SQL에서 ETL은 구조화 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 시스템 간 데이터를 추출, 변환 및 로드하는 것을 의미합니다. ETL은 데이터 이동, 정제 및 통합을 관리하여 관계형 데이터베이스 내에서 구조화된 분석을 가능하게 합니다.

ETL은 프로그래밍 언어가 아니라 프로세스 프레임워크입니다. SQL을 사용합니다. Python또는 Talend 및 Informatica와 같은 전문 도구를 사용하여 시스템 간 데이터 추출, 변환 및 로딩을 자동화할 수 있습니다.

핵심 ETL 프로세스는 추출, 변환, 로드의 세 가지 주요 단계로 구성되지만, 검증 단계를 포함하면 종종 다섯 단계로 확장됩니다. (1) 소스 시스템에서 추출, (2) 추출된 데이터의 검증, (3) 비즈니스 규칙을 적용한 변환, (4) 대상 데이터 웨어하우스로 로드, (5) 로드된 데이터의 무결성 검증. 이러한 추가 검증 단계는 정확한 데이터 수집, 정제 및 통합을 보장합니다.

최적의 ETL 도구는 확장성과 통합 요구 사항에 따라 다릅니다. 최근 선두 주자로는 오케스트레이션을 위한 Apache Airflow, 자동화를 위한 Fivetran, 그리고 클라우드 기반 AI 강화 데이터 변환을 위한 AWS Glue 등이 있습니다.

자동화는 지능형 스케줄링, 실시간 모니터링 및 자가 복구 기능을 활용하여 ETL 파이프라인을 체계적으로 관리합니다. 이를 통해 가동 중지 시간과 인적 오류를 최소화하면서 데이터의 지속적인 통합 및 전달이 가능합니다.

클라우드 네이티브 ETL은 확장 가능한 컴퓨팅, 서버리스 아키텍처 및 통합 AI 서비스를 활용합니다. 리소스를 동적으로 할당하고 실시간 스트리밍을 지원하며, 정적인 온프레미스 ETL 환경에 비해 향상된 유연성을 제공합니다.

이 게시물을 요약하면 다음과 같습니다.