[Data Pipeline] ETL vs ELT

ETL vs ELT: 데이터 파이프라인 이해하기

데이터를 다루다 보면 ETL(Extract — Transform — Load)과 ELT(Extract — Load — Transform) 같은 용어를 자주 접하게 됩니다. 이번 글에서는 이 두 가지 데이터 처리 방식을 쉽게 풀어보고, 각각의 장단점에 대해 알아보겠습니다.

ETL(Extract — Transform — Load)이란?

ETL은 데이터를 추출(Extract)하여, 필요한 형식으로 변환(Transform)한 뒤, 최종적으로 저장소에 적재(Load)하는 전통적인 데이터 처리 방식입니다.

• 추출(Extract): 다양한 소스(예: 데이터베이스, 파일 등)에서 원본 데이터를 가져옵니다.
• 변환(Transform): 가져온 데이터를 정제하거나 필요한 형태로 가공합니다.
• 적재(Load): 변환된 데이터를 분석이나 저장을 위해 데이터 웨어하우스 등에 저장합니다.

ETL의 장점

• 효율적인 저장 공간 사용: 변환 과정에서 필요한 데이터만 선별하여 저장하므로, 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있습니다.
• 보안 및 규정 준수 용이: 민감한 데이터를 미리 제거하거나 규제에 맞게 처리할 수 있어 보안 유지가 상대적으로 수월합니다.
• 검증된 기술: 오랜 기간 사용된 방식이라 다양한 도구와 전문가들이 존재합니다.

ETL의 단점

• 복잡한 유지보수: 데이터의 종류와 양이 늘어나면, 변환 로직을 맞춤 설정하고 지속적으로 유지하는 것이 어려워집니다.
• 높은 변환 비용: 대규모 데이터를 변환하기 위해서는 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 이에 따른 비용 부담이 증가할 수 있습니다.
• 낮은 유연성: 변환 단계에서 이미 데이터 형식을 결정하기 때문에 이후에 다른 형태의 데이터가 필요할 경우 대응하기 어렵습니다.

ELT(Extract — Load — Transform)이란?

ELT 방식은 데이터를 추출한 후 바로 적재(Load)하고, 이후에 데이터 웨어하우스 내에서 변환(Transform)하는 접근법입니다. 클라우드 데이터 웨어하우스의 발전과 함께 최근 주목받고 있는 방식입니다.

ELT의 장점

• 간단한 시스템 구성: 데이터를 변환하는 작업을 데이터 웨어하우스 내에서 진행하므로 별도의 복잡한 컴퓨팅 환경을 구축할 필요가 없습니다.
• 높은 유연성: 원본 데이터를 그대로 보유하기 때문에, 필요에 따라 언제든 재가공하거나 다양한 분석을 시도할 수 있습니다.
• 외부 서비스 활용: 추출 및 적재 부분은 외부 서비스(Fivetran 등)를 이용할 수 있어 직접 개발 및 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.

ELT의 단점

• 보안 및 규정 준수 이슈: 원본 데이터를 그대로 적재하기 때문에, 나중에 변환 과정에서 규제에 부합하지 않는 데이터가 포함될 위험이 있습니다.
• 비효율적인 저장 공간 사용: 실제 필요한 데이터보다 많은 원본 데이터를 저장하게 되어, 저장 공간 사용량이 증가할 수 있습니다.

결론

ETL과 ELT는 각각 장단점이 있는 데이터 처리 방식입니다.

• ETL은 데이터 저장 공간을 효율적으로 사용하고 보안 규정을 미리 준수할 수 있지만, 데이터 양이 많아지면 유지보수와 변환 비용이 높아질 수 있습니다.
• ELT는 시스템 구성이 단순해지고 유연성이 뛰어나지만, 보안과 저장 공간 측면에서는 주의가 필요합니다.

데이터를 어떻게 관리하고 활용할지는 각자의 환경과 요구 사항에 따라 달라집니다. 데이터 중심의 업무를 진행 중이거나 관심이 있다면, 두 방식의 차이점을 이해하고 상황에 맞게 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.