ETL과 ELT의 유사점과 차이점
두 가지 데이터 처리 방식에 대해 자세히 알아보기
데이터 처리 파이프라인에 ETL 모델과 ELT 모델 중 어느 것을 사용할지 선택하려면 각 모델에 대한 확실한 이해가 필요합니다.
두 가지 방식을 적절히 구현하면 조직이 워크플로 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있지만, 두 방식 사이에는 심층적인 조사가 필요한 중요한 차이점이 있습니다.
이 페이지에서는 비즈니스에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있도록 두 가지 데이터 처리 방식의 유사점과 차이점에 대해 자세히 살펴봅니다.
ETL과 ELT: 개요
ELT와 ETL의 주요 차이점은 작업 순서에 있습니다. ETL은 추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load)를 나타내며, 이 프로세스는 소스에서 데이터를 먼저 추출한 다음 준비 영역에서 사용 가능한 형식으로 변환하고 분석을 위해 액세스할 수 있는 스토리지 리포지토리로 사용 가능한 데이터를 전송하는 것으로 마무리됩니다.
이 모델은 지난 수십 년 동안 데이터 처리의 표준으로 사용되어 왔으며, ELT는 최신 데이터 저장 기능을 활용하는 새로운 처리 옵션입니다.
ELT는 추출(Extract), 로드(Load), 변환(Transform)을 나타내는데, 데이터를 먼저 변환하지 않고 추출하자마자 바로 로드한다는 의미입니다. 그런 다음 필요에 따라 데이터 리포지토리에서 바로 사용 가능한 형식으로 변환합니다.
ELT는 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있는 최신 데이터 레이크 아키텍처에도 적합합니다. 즉, 애널리스트는 더 다양한 데이터 유형을 활용하여 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 더 유용한 데이터 해석을 이끌어낼 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 ETL 모델에는 여전히 많은 이점이 있으므로, 시간을 내어 ELT와 ETL 처리 방식의 모든 유사점과 차이점을 이해하는 것이 좋습니다.
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ETL과 ELT의 유사점과 차이점은 무엇인가요?
이 주제에 대한 많은 논의가 ELT와 ETL의 차이점에 초점을 맞추는 경향이 있지만, 이 두 가지가 몇 가지 특징을 공유한다는 점을 기억해야 합니다.
유사점 파악하기
데이터 관리: 가장 중요한 유사점은 두 프로세스가 궁극적으로 효과적인 데이터 관리라는 동일한 목표를 지향한다는 점입니다. ELT와 ETL은 모두 고품질의 일관되고 정확한 데이터를 확보하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 이러한 접근 방식의 주요 목표는 조직이 실행 가능한 데이터 인사이트를 얻을 수 있도록 하는 것입니다.
구성 프로세스의 관점에서 보면, 각 모델에서 수행되는 데이터 변환은 변환을 완료하는 맥락이나 순서가 다르더라도 유사한 경우가 많다는 점도 주목할 필요가 있습니다.
자동화: ELT와 ETL이 모두 제공하는 이점은 기업이 데이터 통합 작업을 자동화할 수 있다는 점입니다. 자동 스케줄링을 통합할 수 있으며 API 또는 명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 결과 파이프라인에 액세스할 수 있습니다.
여기서 가장 큰 장점 은 효율성과 생산성이 크게 향상되어 직원들이 반복적인 데이터 작업에 많은 시간을 할애할 필요가 줄어들고 다른 업무에 집중할 수 있게 된다는 점입니다.
데이터 거버넌스: 현대의 비즈니스 세계에서는 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스가 필수적입니다. 이는 단순히 효율성의 문제가 아니며, 브랜드 평판과 법률 및 규정 준수라는 더 넓은 의미의 문제도 고려해야 합니다.
ETL과 ELT의 근본적인 차이점은 데이터 거버넌스에 대한 접근 방식이 약간 다르다는 것을 의미하지만, 두 모델 모두 강력한 정책을 지원할 수 있습니다.
이러한 유사점은 놀라운 일이 아닙니다. 처음부터 효과적인 데이터 처리 모델을 사용해야 하는 주된 이유를 모두 반영하고 있기 때문입니다. 하지만 ETL과 ELT의 차이점에 관해서는 조금 더 복잡합니다.
차이점이 데이터 처리에 미치는 영향
가용성: ETL을 고려할 때 염두에 두어야 할 한 가지 중요한 점은 데이터로 무엇을 할 것인지 미리 알아야 한다는 것입니다. 데이터를 최종 리포지토리에 로드하기 전에 데이터를 변환해야 하기 때문입니다. "어떤 데이터가 필요하고 어떤 데이터를 폐기할 것인가?" 또는 "애널리스트가 이 데이터를 어떻게 사용할 것인가?"와 같은 질 문에 대한 답변에 따라 데이터 처리 과정에서 데이터를 처리하고 형식을 지정하는 방법이 결정됩니다.
이에 비해 ELT 모델에서는 작업의 일부가 나중에 이루어지므로 변환 결정을 내리지 않고도 정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있습니다.
이는 데이터 가용성에 상당히 중요한 영향을 미칩니다. ELT 프로세스의 다운스트림 애널리스트는 언제든지 모든 원시 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이는 ETL에서는 불가능한데, ETL 프로세스는 최종 저장 영역에 도달하는 원시 데이터의 양을 보다 엄격하게 제한하기 때문입니다.
유연성: 사실 데이터 가용성 문제는 유연성이라기 보다 일반적인 문제의 한 측면에 불과합니다. ETL이 선형 프로세스라는 사실에는 몇 가지 장점이 있지만, ELT에 비해 유연성이 떨어진다는 단점이 있습니다. 데이터 변환 방법을 결정한 후에는 이를 변경하는 것이 사실상 불가능합니다. 시스템 전반의 다른 측면을 크게 수정하지 않고는 변경할 수 없습니다.
ELT를 사용하면 원할 때마다 새로운 방식으로 데이터를 사용할 수 있습니다. 원본 데이터는 항상 쉽게 찾을 수 있으며 애널리스트가 의도한 사용 사례에 따라 다양한 방법으로 변형할 수 있습니다.
접근성: 어떤 상황에서는 데이터에 그다지 많은 작업을 할 필요가 없을 수도 있습니다. 예를 들어, 비디오 파일과 같은 비정형 데이터를 원래 형식으로 배포하려는 경우, ELT 모델 내에서 해당 데이터에 액세스하여 원하는 작업을 수행하는 것은 매우 간단한 문제입니다.
전통적인 ETL 모델의 경우, 데이터 감독은 보통 IT 부서의 전문가가 담당하는데, 그들은 운영 정책을 수립하고 모든 지원을 처리합니다.
이는 일관된 데이터 표준을 유지하는 데는 유리할 수 있지만, 나머지 직원들의 데이터 접근성을 떨어뜨립니다. 이로 인해 워크플로의 효율성이 떨어질 수 있습니다.
확장성: ELT와 ETL의 또 다른 중요한 차이점은 확장성 문제입니다. ETL 프로세스는 본질적으로 빠르게 확장하기가 어려운데, 보관하기로 결정한 데이터를 최종 목적지에 저장하기 전에 모든 원시 데이터를 변환해야 하기 때문입니다. ETL의 이러한 측면은 필연적으로 리소스 집약적일 수밖에 없습니다.
반면에 ELT 모델은 적응력이 훨씬 뛰어납니다. 모든 원시 데이터가 추출되는 측시 중앙 리포지토리에 로드된다는 사실은 기본적으로 어떤 방식으로든 데이터를 먼저 처리할 필요 없이 원하는 만큼의 데이터를 추가할 수 있다는 의미입니다.
또한 ELT 시스템은 클라우드 기반 플랫폼에서 실행되는 경향이 있는데, 덕분에 빠르고 간단하게 확장할 수 있습니다.
속도: ELT 모델이 ETL보다 항상 더 적합하고 최신 솔루션이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 데이터 처리에는 훨씬 더 미묘한 차이가 있는 특정 측면이 있는데, 그 중 하나가 속도입니다.
기본적으로 속도는 사용자의 선택에 달려 있습니다. ETL은 데이터를 스토리지에 로드하기 전에 모든 데이터를 변환해야 하기 때문에 초기에는 속도가 느립니다. 하지만 변환이 일단 완료되면 애널리스트가 필요한 데이터를 바로 활용 할 수 있도록 준비되기 때문에 매우 빠르고 간단하게 데이터를 사용할 수 있습니다.
ELT를 사용하면 데이터를 추출하여 리포지토리로 옮기기만 하면 되기 때문에 로딩 시간이 매우 짧습니다. 하지만 저장된 데이터는 ETL보다 훨씬 더 복잡합니다. 실제로 사용하려면 요구 사항에 따라 데이터를 준비하는 데 시간이 더 오래 걸립니다.
유지 관리: 유지 관리 측면에서 가장 중요한 요소는 온사이트 서버를 사용하는지, 클라우드 기반 서버를 사용하는지 여부입니다. 물론 자체 인프라가 있는 경우 유지 관리 부담이 더 크고 관련 비용도 증가합니다.
기존의 ETL 솔루션은 온사이트 기반의 물리적 인프라에서 실행되었는데, 이것이 유일한 옵션이었기 때문입니다. 여전히 많은 기업이 이러한 방식으로 운영되고 있지만, 클라우드 기반 솔루션의 등장으로 대안의 가능성이 열렸습니다.
이는 ETL 또는 ELT 모델 중 어떤 것을 선택하든 마찬가지입니다. ETL의 변환 단계에서 사용되는 추가적인 보조 처리 서버가 유지 관리 요구 사항을 복잡하게 만드는 것은 사실이지만, 이는 인프라를 직접 실행하는 경우에만 해당되는 이야기입니다. 클라우드 기반 서비스를 사용하는 경우에는 제공업체에서 처리합니다.
스토리지: 클라우드를 활용하여 데이터 처리를 구현하는 것이 왜 많은 조직에게 매력적인지 쉽게 알 수 있습니다. 물론 자체 물리적 서버를 스토리지 용도로 사용할 수도 있지만, ELT 프로세스를 사용하려는 경우에는 그렇게 하는 것이 현실적이지 않습니다.
주된 이유는 스토리지 수요를 예측할 수 없다는 본질적인 문제 때문입니다. ELT 모델은 최신 데이터 스택과 함께 사용되며 데이터 레이크 스타일 아키텍처에서 가장 잘 작동합니다.
하지만 모든 원시 데이터를 여러 형식으로 저장하면 특정 시점에 필요한 스토리지 용량을 파악하기가 더 어려워집니다. ETL을 사용하면 최종 리포지토리에 저장될 원본 데이터의 선택된 하위 집합에 대한 명확한 정보가 있기 때문에 많은 스토리지가 필요하지 않습니다.
규정 준수: 오늘날의 비즈니스는 복잡한 규칙과 규정의 세계에서 운영됩니다. 데이터 보안과 같은 영역에서의 규정 준수는 매우 중요한 고려 사항입니다.
이 영역에서는 ETL이 ELT에 비해 훨씬 수월하다고 해도 과언이 아닙니다. 데이터를 저장하기 전에 모든 데이터를 변환하면 엄격한 규정과 표준 준수를 보장하는 것이 훨씬 더 간단해집니다.
ELT 솔루션을 사용하는 경우, 민감한 정보를 제거하기 전에 먼저 데이터를 저장해야 합니다. 주의하지 않으면 특히 서버가 국경 너머에 있는 클라우드 서비스에 데이터를 저장할 때 HIPAA 및 GDPR과 같은 규정을 준수하는 데 문제가 발생할 수 있습니다.
ETL과 ELT의 사용 시점을 판단하는 방법
그러면 ETL 과 ELT 중 어느 쪽이 나을까요? 사실, ETL와 ETL 중 보편적으로 무엇이 더 낫다고 규정하기는 어렵습니다. 올바른 선택은 기존 인프라, 처리 속도, 규정 준수 요건 등 여러 가지 요인에 따라 달라집니다.
ELT와 ETL의 사용 시점을 판단하기 위해서는 비즈니스 우선순위를 이해해야 합니다. 이때 고려해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다.
데이터 동기화: 비즈니스에서 여러 소스의 데이터를 하나로 통합된 구조화된 형식으로 결합해야 하는 경우, 데이터를 저장하기 전에 처리할 수 처리할 수 있는 ETL이 적합합니다.
레거시 업그레이드: 레거시 시스템에서 데이터를 마이그레이션해야 하고 새 시스템에서 일관성을 유지해야 하는 경우에도 ETL을 사용하는 것이 좋습니다.
규정 준수: 앞서 언급했듯이 ETL 모델을 사용하면 데이터 개인정보 보호법에 따른 규정 준수를 훨씬 쉽게 표준화할 수 있습니다. 따라서 의료나 금융과 같이 특히 민감한 데이터를 처리하는 분야에서 비즈니스를 운영하는 경우 ETL이 더 나은 선택일 수 있습니다.
데이터 볼륨: 반면에 고객 거래와 같이 대량의 데이터를 정기적으로 처리해야 하는 조직이라면 유연성이 뛰어난 ELT가 적합할 수 있습니다.
액세스 속도: 마찬가지로 비즈니스 모델이 실시간으로 생성되고 사용되는 데이터를 처리하는 데 의존하는 경우, ELT가 제공하는 데이터에 액세스하는 데 불필요한 지연이 없는지가 결정적인 요소가 될 수 있습니다.
이 ETL과 ELT의 예시 목록은 상당히 단순화된 버전이지만, 유용한 출발점이 될 수 있기를 바랍니다. Databricks Platform에서 ELT와 ETL 중 하나를 구현할 수 있으며, 맞춤형 솔루션이 필요한 경우 하이브리드 옵션도 가능합니다.
Databricks에서 ETL과 ELT 도구 사용하기
ETL 솔루션을 사용하려는 경우, Databricks Delta Live Tables 제품은 기존 데이터 웨어하우스 아키텍처에서 실행되는 ETL 시스템에 비해 여러 가지 장점을 제공합니다.
레이턴시가 짧은 스트리밍 ETL을 지원하도록 설계된 이 제품은 자동화된 데이터 흐름 오케스트레이션, 데이터 품질 검사, 오류 처리 및 버전 제어 기능을 제공합니다. 스마트한 기본 옵션을 제공하지만, 사내 Spark 전문가도 쉽게 구성할 수 있습니다.
또는 Databricks Workflows 오케스트레이션 도구는 Databricks Data Intelligence Platform과 완전히 통합된 관리형 서비스입니다. 이 도구는 ETL 또는 ELT 파이프라인 구축에 똑같이 적합한 매우 유연한 솔루션입니다.
클릭 몇 번으로 사용자 정의 워크플로를 정의할 수 있으며, 활성 작업에 대한 탁월한 가시성을 제공하므로 사용자가 직접 제어할 수 있습니다. 또한 문제가 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있는 즉각적인 장애 알림을 포함한 최상위 모니터링 도구의 이점을 누릴 수 있습니다.
이 모든 것은 데이터 엔지니어링 개념을 변화시킨 혁신적인 Databricks Platform 덕분에 가능해졌습니다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 구축된 이 솔루션은 데이터 사일로를 영원히 없애고 비즈니스가 데이터를 사용하여 고객에게 최고 품질의 서비스를 제공할 수 있도록 지원하는 비용 효율적인 방법을 제공합니다.