추출, 로드, 변환이란 무엇인가요? (ELT)

ELT는 추출, 로드, 변환 의 약자로, 클라우드 네이티브 분석 플랫폼을 위해 설계된 최신 데이터 통합 접근 방식입니다. ELT 파이프라인에서는 데이터를 먼저 소스 시스템에서 추출한 다음 중앙 데이터 리포지토리에 직접 로드하고 마지막으로 해당 대상 시스템 내부에서 변환합니다. 이러한 순서 지정은 ELT의 결정적인 특징이며, ELT가 최신 데이터 아키텍처의 기반이 된 핵심적인 이유입니다.

ELT라는 약어는 프로세스의 각 단계를 나타냅니다. 추출 은 운영 데이터베이스, 애플리케이션, APIs 및 기타 소스에서 데이터를 캡처합니다. 로드 는 일반적으로 원시 또는 약간 구조화된 형태의 해당 데이터를 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 기록합니다. 변환 은 데이터가 이미 저장되어 분석을 위해 액세스할 수 있게 된 후에 비즈니스 로직, 정리, 집계, 보강을 적용합니다.

이 접근 방식은 데이터가 로드되기 전에 변환이 발생하는 기존의 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인과 다릅니다. 해당 모델에 대한 기초적인 개요를 원하는 독자는 추출, 변환, 로드(ETL)를 살펴볼 수 있습니다.

ELT는 클라우드 네이티브 데이터 아키텍처 및 최신 데이터 스택과 밀접하게 관련되어 있습니다. 클라우드 플랫폼은 저렴한 스토리지와 탄력적인 컴퓨팅을 제공하여 가공되지 않은 데이터를 보관하고 필요에 따라 변환을 수행하는 것을 실용적으로 만듭니다. 결과적으로 ELT는 데이터에 대한 빠른 액세스, 모델링의 유연성, 고급 분석 및 AI 워크로드에 대한 지원이 필요한 데이터 엔지니어, 애널리스트, 데이터 사이언티스트들이 널리 사용합니다.

역사적으로 ELT는 클라우드 데이터 웨어하우스가 대규모의 웨어하우스 내 변환을 처리할 만큼 강력해지면서 새로운 기술 현실에 맞춰 데이터 통합 패턴이 변화함에 따라 등장했습니다.

ELT가 현대적인 접근 방식으로 등장한 이유

ELT는 조직이 데이터를 저장, 처리, 분석하는 방식의 변화에 대한 직접적인 대응으로 등장했습니다. 수년 동안 추출, 변환, 로드(ETL)는 레거시 온프레미스 데이터 웨어하우스의 제약 조건과 일치했기 때문에 지배적인 통합 패턴이었습니다. compute 리소스는 제한적이었고, 스토리지는 비쌌으며, 분석을 위해 데이터를 로드하기 전에 변환을 신중하게 최적화해야 했습니다.

조직이 데이터 스택을 현대화하기 시작하면서 그 모델은 무너지기 시작했습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처는 ETL이 해결하도록 설계된 많은 제약을 없애고 속도, 유연성, 비용과 관련하여 새로운 트레이드오프를 도입했습니다. 이 두 접근 방식이 어떻게 다른지에 대한 자세한 비교 설명(각각이 언제 적합한지 포함)은 ETL vs. ELT를 참조하세요.

이러한 변화의 주요 동인은 Databricks, BigQuery, Amazon Redshift와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스의 등장이었습니다. 이러한 플랫폼은 기존 시스템의 역량을 훨씬 뛰어넘는 탄력적이고 대규모 병렬 compute를 제공합니다. 별도의 변환 계층에 의존하는 대신, 이제 조직은 웨어하우스 내에서 직접 복잡한 변환을 수행할 수 있습니다.

동시에 스토리지 경제성이 극적으로 변했습니다. 클라우드 객체 스토리지를 사용하면 대량의 원시 데이터와 기록 데이터를 저렴한 비용으로 보관할 수 있게 되었습니다. 파이프라인 초반에 데이터를 변환하고 폐기하는 대신, 팀은 데이터를 원본 형태로 로드하여 향후 분석, 재처리, machine learning 사용 사례를 위해 보존할 수 있게 되었습니다.

더 강력하고 유연한 컴퓨팅 리소스가 이러한 전환을 더욱 강화했습니다. 대상 시스템 내부에서 변환이 실행되기 때문에 팀은 수집 파이프라인을 재구축할 필요 없이 비즈니스 로직을 반복하고 과거 데이터를 다시 변환하며 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다.

이러한 요소들이 결합되어 대규모 ELT를 실용적이고 비용 효율적으로 만들었습니다. 클라우드 플랫폼이 최신 데이터 아키텍처의 기반이 되면서, ELT는 단순한 트렌드가 아니라 클라우드 네이티브 환경에서 데이터 통합이 자연스럽게 발전한 형태로 등장했습니다.

ELT 프로세스의 작동 방식: 3단계 ELT 워크플로

개괄적으로 ELT 파이프라인은 추출, 로드, 변환이라는 세 가지 개별 단계를 순서대로 따릅니다. 이 단계는 대부분의 데이터 전문가에게 익숙하지만, ELT는 변환이 발생하는 위치와 시점을 변경합니다. ELT는 데이터가 분석 플랫폼에 도달하기 전에 데이터를 준비하는 대신 빠른 수집 을 우선시하며, 데이터가 이미 저장되어 액세스할 수 있을 때까지 변환을 연기합니다.

추출

추출 단계는 소스 시스템에서 파이프라인으로 데이터를 복사하는 역할을 합니다. 이러한 소스에는 운영 데이터베이스, 애플리케이션 API, SaaS 플랫폼, IoT 기기, 로그 파일, 이벤트 스트림, 클라우드 객체 스토리지가 포함될 수 있습니다. 최신 ELT 파이프라인은 구조화된 테이블, JSON과 같은 반구조화된 형식, 텍스트나 logs와 같은 비구조화된 데이터를 포함한 다양한 데이터 유형을 지원하도록 설계되었습니다.

추출 과정에서 데이터는 일반적으로 최소한의 수정으로 캡처됩니다. 목표는 최적화가 아니라 안정성과 완전성입니다. 많은 파이프라인은 변경 데이터 캡처와 같은 증분 추출 기법을 사용하여 전체 데이터 세트를 반복적으로 스캔하지 않고도 신규 또는 업데이트된 레코드를 식별합니다. 이는 소스 시스템의 부하를 줄이면서 다운스트림 데이터가 최신 상태로 유지되도록 보장합니다.

ELT의 결정적인 특징은 추출 중에 데이터가 원시 또는 거의 원시 형태로 유지된다는 점입니다. 조기 변환을 피함으로써 팀은 원본 데이터의 충실도를 보존하고 나중에 데이터가 어떻게 사용될지에 대한 가정을 하지 않게 됩니다.

로드

로드 단계에서는 추출된 데이터가 대상 시스템에 직접 기록됩니다. 기존 ETL 파이프라인과 달리 ELT는 로드 중 변환 병목 현상을 방지하므로 수집 속도와 확장성이 크게 향상됩니다. 데이터는 종종 대량 및 병렬로 로드되므로 파이프라인이 대용량을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

대상 시스템은 일반적으로 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크입니다. 일반적인 ELT 대상에는 Databricks, BigQuery, Amazon Redshift와 같은 플랫폼뿐만 아니라 Amazon S3 또는 Azure Data Lake Storage와 같은 객체 스토리지에 구축된 데이터 레이크도 포함됩니다.

데이터는 기본 형식 또는 약하게 구조화된 형식으로 저장되며, 종종 시간, 소스 또는 기타 논리적 경계에 따라 파티션이 나뉩니다. 이 설계는 다운스트림 처리를 위한 유연성을 유지하면서 빠른 수집을 지원합니다. 데이터가 이미 중앙 집중화되어 있고 액세스 가능하므로 분석팀은 공식적인 변환 로직이 완료되기 전에도 즉시 데이터 탐색을 시작할 수 있습니다.

변환

변환 단계는 대상 시스템 내에서 해당 시스템의 기본 컴퓨팅 및 쿼리 엔진을 사용하여 전적으로 발생합니다. 여기에서 가공되지 않은 데이터가 정리, 표준화, 조인, 집계 및 보강되어 분석에 바로 사용할 수 있는 데이터세트로 만들어집니다. 변환은 일반적으로 SQL로 표현되지만, 플랫폼 기능에 따라 다른 언어가 사용될 수도 있습니다.

클라우드 데이터 웨어하우스 및 lakehouse 시스템의 컴퓨팅 성능을 활용하여 ELT는 온디맨드로 변환을 확장할 수 있도록 합니다. 팀은 별도의 변환 인프라를 프로비저닝하지 않고도 대규모 데이터세트에서 복잡한 로직을 실행할 수 있습니다. dbt와 같은 도구는 SQL 기반 변환 관리, 테스트 및 문서 적용, 분석 워크플로에 소프트웨어 엔지니어링 관행 도입을 위해 종종 사용됩니다.

ELT의 주요 이점은 과거 데이터를 반복적으로 변환하고 다시 변환할 수 있다는 것입니다. 비즈니스 규칙이 변경되면 팀은 소스 시스템에서 데이터를 다시 추출하는 대신 기존 가공되지 않은 데이터에 대해 변환을 다시 실행하기만 하면 됩니다. 이 schema-on-read 방식은 여러 변환 레이어가 공존하도록 하여 요구사항이 변화함에 따라 유연성을 유지하면서 다양한 사용 사례를 지원합니다.

현대 데이터 통합을 위한 ELT의 이점

ELT는 최신 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼이 설계되고 사용되는 방식과 밀접하게 연관된 몇 가지 이점을 제공합니다. ELT는 데이터를 먼저 로드하고 분석 시스템 내에서 변환함으로써 속도, 확장성, 비용 효율성을 개선하고 고급 분석 워크로드에 대한 지원을 강화합니다.

더 빠른 데이터 가용성

ELT의 가장 즉각적인 이점 중 하나는 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있다는 점입니다. 변환이 완료될 때까지 기다리지 않고 가공되지 않은 데이터가 대상 시스템에 직접 로드되므로 수집 파이프라인이 소스에서 스토리지로 빠르게 이동합니다. 이는 데이터 생성과 분석을 위한 데이터 가용성 사이의 시간을 줄여줍니다.

더 빠른 수집은 분석 팀이 변화하는 비즈니스 환경에 더 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 새로 사용 가능한 데이터 소스는 변환 로직이 확정되기 전이라도 로드되자마자 탐색할 수 있습니다. 이는 운영 모니터링, 거의 실시간 대시보드 및 애드혹 분석과 같이 시간에 민감한 사용 사례에 특히 유용합니다. 수집과 변환을 분리함으로써 ELT는 지연을 최소화하고 조직 전체에서 더 빠른 의사 결정을 지원합니다.

향상된 확장성 및 유연성

ELT는 대규모의 증가하는 데이터 볼륨에 적합합니다. 변환은 Databricks, BigQuery, Amazon Redshift와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스의 컴퓨팅 리소스를 사용하여 실행되며, 이들은 모두 필요에 따라 확장되도록 설계되었습니다. 이를 통해 파이프라인은 아키텍처 변경 없이 소규모 분석 데이터 세트부터 페타바이트 규모의 워크로드까지 모든 것을 처리할 수 있습니다.

가공되지 않은 데이터가 유지되므로 팀은 소스 시스템에서 데이터를 다시 추출하지 않고도 과거 데이터를 다시 변환할 수 있습니다. 비즈니스 규칙, 스키마 또는 보고 요구사항이 변경되면 웨어하우스에서 직접 변환을 업데이트하고 다시 실행할 수 있습니다. ELT는 또한 정형, 반정형, 비정형 데이터를 지원하여 조직이 기존의 관계형 레코드와 함께 로그, 이벤트, 애플리케이션 데이터를 수집할 때 유연성을 제공합니다.

비용 효율성

ELT는 전용 변환 인프라가 필요 없으므로 전체 파이프라인의 복잡성과 비용을 줄일 수 있습니다. 조직은 별도의 서버나 처리 계층을 유지하는 대신, 분석에 사용되는 것과 동일한 클라우드 플랫폼을 사용하여 변환을 수행합니다.

클라우드 가격 책정 모델은 비용 효율성을 더욱 높여줍니다. 최신 압축 및 계층화 덕분에 스토리지는 비교적 저렴하여 가공되지 않은 데이터를 장기간 보관하는 것이 실용적입니다. 컴퓨팅 리소스는 변환이 실행될 때만 소비되므로 팀은 필요에 따라 사용량을 확장하거나 축소할 수 있습니다. 중간 스테이징 시스템을 피하고 단일 플랫폼에서 처리를 통합함으로써 ELT는 운영을 단순화하는 동시에 리소스 활용도를 개선합니다.

최신 분석 및 AI 지원

가공되지 않은 데이터를 유지하는 것은 고급 분석, Data Science, 머신러닝 워크플로에 특히 중요합니다. ELT는 탐색적 분석, 피처 엔지니어링, 모델 훈련을 위해 원본 데이터를 항상 사용할 수 있도록 보장합니다.

변환은 비파괴적이므로 분석팀은 수집 파이프라인을 다시 빌드할 필요 없이 자유롭게 반복 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 모델 및 메트릭에 대한 실험, 신속한 프로토타이핑, 지속적인 개선이 가능해집니다. ELT는 또한 대량의 상세 데이터에 직접 액세스해야 하는 최신 분석 및 AI 도구와도 잘 부합하므로, 데이터 기반 및 AI 기반 이니셔티브를 위한 강력한 기반이 됩니다.

ELT 사용 시기: 이상적인 사용 사례 및 시나리오

ELT는 확장성, 유연성 및 데이터에 대한 빠른 액세스가 우선시되는 최신 데이터 환경에 특히 적합합니다. 모든 워크로드에 적합한 선택은 아니지만, ELT는 클라우드 네이티브 분석의 여러 일반적인 사용 사례와 강력하게 부합합니다.

클라우드 데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크

ELT는 클라우드 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 아키텍처에 자연스럽게 적합합니다. 이러한 플랫폼은 탄력적인 compute와 저렴한 스토리지를 제공하도록 설계되었으므로, 데이터를 빠르게 로드하고 나중에 변환을 적용하는 것이 실용적입니다. 특히 데이터 레이크 구현은 가공되지 않은 데이터를 유지하고 읽기 시 스키마를 적용하는 방식에 의존하는데, 이는 ELT 모델과 직접적으로 일치합니다. 이러한 유연성 덕분에 분석팀은 요구사항이 변화함에 따라 수집 파이프라인을 다시 빌드하지 않고도 스키마와 변환 로직을 조정할 수 있습니다.

실시간 및 스트리밍 데이터

시간에 민감한 분석의 경우 ELT는 즉각적인 로드를 우선시하여 더 빠른 데이터 가용성을 지원합니다. 스트리밍 데이터는 지속적으로 수집되어 최소한의 지연으로 분석에 사용할 수 있으며, 변환은 점진적으로 또는 다운스트림에서 적용됩니다. 이 접근 방식은 사전 최적화보다 신속한 가시성이 더 중요한 IoT 데이터 파이프라인, 금융 거래 모니터링, 사기 탐지, 운영 대시보드와 같은 시나리오에서 일반적으로 사용됩니다.

빅데이터 및 분석

ELT는 테라바이트에서 페타바이트에 이르는 대규모 데이터 세트에 대해 효과적으로 확장됩니다. 클라우드 데이터 웨어하우스와 레이크하우스 플랫폼은 대용량 데이터를 처리하고 변환을 병렬로 실행하도록 구축되었습니다. 수집과 변환을 분리함으로써 ELT는 데이터 볼륨이 증가함에 따라 파이프라인의 복원력을 유지합니다. 또한 정형 및 비정형 데이터를 모두 지원하여 분석 팀이 다양한 데이터 세트로 작업하고 인사이트 도출 시간을 단축할 수 있도록 합니다.

머신러닝 및 데이터 과학

Machine learning 및 Data Science 워크플로는 ELT를 통해 상당한 이점을 얻습니다. 가공되지 않은 데이터를 보존하면 데이터 사이언티스트는 데이터를 다시 수집하지 않고도 탐색적 분석, 피처 엔지니어링, 모델 학습을 수행할 수 있습니다. 모델이 발전함에 따라 팀은 분석 플랫폼 내에서 직접 변환 및 학습 데이터 세트를 반복하여 실험과 지속적인 개선을 지원할 수 있습니다.

다양한 데이터 소스 통합

여러 시스템의 데이터를 통합하는 조직은 수집을 단순화하기 위해 종종 ELT를 사용합니다. 여러 소스의 데이터를 원본 형태로 빠르게 로드한 다음, 로드 후 변환을 통해 표준화하고 조화시킬 수 있습니다. 이를 통해 초기 복잡성이 줄어들고 새로운 데이터 소스를 더 쉽게 온보딩할 수 있습니다.

클라우드 마이그레이션 및 현대화

ELT는 온프레미스 ETL 시스템에서 클라우드로 마이그레이션하는 동안 일반적으로 채택됩니다. 데이터를 먼저 로드하고 변환을 지연함으로써 조직은 통합 복잡성을 줄이고 클라우드 우선 현대화 이니셔티브와 더 긴밀하게 연계할 수 있습니다.

ELT 기술 및 도구

클라우드 데이터 웨어하우스

클라우드 데이터 웨어하우스는 ELT를 대규모로 실용적으로 만드는 컴퓨팅 기반을 제공합니다. BigQuery, Amazon Redshift, Databricks와 같은 플랫폼은 데이터가 저장된 곳에서 직접 변환을 실행하도록 설계되었습니다. BigQuery는 기본 내장 ML 및 AI 기능과 함께 반정형 및 스트리밍 데이터를 강력하게 지원하는 서버리스 아키텍처를 제공합니다. Redshift는 AWS 생태계와 긴밀하게 통합되며, 컬럼형 스토리지 및 Redshift Spectrum과 같은 기능을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 쿼리합니다. Databricks는 lakehouse 아키텍처를 따르며, 여러 클라우드 제공업체에 대한 지원을 통해 데이터 레이크에서 직접 SQL 분석을 가능하게 합니다. 세 가지 플랫폼 모두 ELT 워크플로의 핵심인 대규모 warehouse 내 변환을 지원합니다.

ELT 수집 및 로딩 도구

ELT 수집 도구는 최소한의 변환으로 안정적으로 데이터를 추출하고 로드하는 데 중점을 둡니다. Airbyte는 오픈 소스의 유연성을 갖춘 수백 개의 커넥터와 자체 호스팅 및 관리형 옵션을 모두 제공합니다. Fivetran은 자동화된 스키마 drift 처리를 통해 완전 관리형 SaaS 환경을 제공합니다. Meltano는 개발자 중심이며 CI/CD 워크플로와 잘 통합되는 반면, Matillion은 강력한 SQL 및 Python 지원을 갖춘 시각적 인터페이스를 제공합니다.

데이터 변환 프레임워크

변환 프레임워크는 로드 후 로직을 관리합니다. dbt는 기본 내장 테스트, 문서화, 리니지 기능을 통해 모듈식 SQL 기반 변환을 가능하게 하여 분석에 소프트웨어 엔지니어링 원칙을 적용합니다.

ELT 파이프라인 구축

일반적인 ELT 파이프라인은 추출에서 수집, 클라우드 웨어하우스로 로드, 변환 및 분석 소비로 이동합니다. 오케스트레이션 도구는 예약 및 종속성을 관리하며, 버전 제어 및 테스트는 파이프라인이 발전함에 따라 안정성을 보장합니다.

ELT의 과제 및 고려 사항

데이터 품질 관리

ELT 파이프라인에서는 가공되지 않은 데이터가 검증이나 변환 전에 로드되므로 데이터 품질 문제가 초기에 필터링되지 않고 다운스트림에서 나타날 수 있습니다. 따라서 데이터가 수집된 후 누락된 값, 예상치 못한 형식, 스키마 변경 사항을 식별하려면 검증 프레임워크가 중요합니다. 각 변환 단계에서 테스트를 수행하면 데이터 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움이 되며, 데이터 리니지 추적은 원시 입력이 변환 레이어를 통해 어떻게 이동하는지에 대한 가시성을 제공합니다. 명확한 오류 처리 및 데이터 복구 전략을 통해 팀은 소스 시스템에서 데이터를 다시 추출하지 않고도 문제를 수정하고 변환을 다시 실행할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 및 규정 준수

가공되지 않은 데이터를 보존하면 추가적인 거버넌스 및 규정 준수 고려 사항이 발생합니다. 클라우드 데이터 웨어하우스 환경은 민감한 정보를 보호하고 개인정보보호 규정(GDPR), 건강 보험 양도 및 책임에 관한 법률(HIPAA), 사베인스-옥슬리법(SOX) 및 지불 카드 산업 데이터 보안 표준(PCI-DSS)과 같은 규제 요건을 충족해야 합니다. 역할 기반 액세스 제어는 데이터를 보거나 수정할 수 있는 사람을 제한하는 반면, 데이터 마스킹은 민감한 필드의 노출을 제한합니다. 암호화는 전송 중인 데이터와 저장된 데이터를 모두 보호하고, 감사 추적은 규정 준수 모니터링을 위해 데이터 접근 및 사용에 대한 가시성을 제공합니다.

비용 및 리소스 관리

ELT는 파이프라인 아키텍처를 단순화하지만 스토리지 및 compute 사용량을 늘릴 수 있습니다. 가공되지 않은 데이터를 유지하면 스토리지 비용이 추가되고, 변환 워크로드는 compute 리소스를 소비합니다. 증분 로딩, 파티셔닝, 데이터 압축과 같은 최적화 기술은 비용을 제어하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 모니터링과 알림을 통해 팀은 사용 패턴을 추적하고 비용을 사전에 관리할 수 있습니다.

변환 로직의 복잡성

ELT 파이프라인이 발전함에 따라 변환 로직은 점점 더 복잡해질 수 있습니다. warehouse 내에서 비즈니스 규칙을 관리하려면 데이터 엔지니어링팀과 분석팀 간의 협력이 필요합니다. 대규모로 변환을 테스트하고 종속성 및 리니지를 문서화하는 것은 신뢰성과 장기적인 유지보수성을 유지하는 데 필수적입니다.

결론

ELT는 최신 클라우드 네이티브 데이터 아키텍처의 핵심 패턴이 되었습니다. 조직이 클라우드 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 레이크하우스 플랫폼을 채택함에 따라 데이터를 신속하게 로드하고 대규모로 변환하는 기능이 데이터 통합 파이프라인이 설계되는 방식을 바꾸었습니다. ELT는 수집, 저장, 변환을 오늘날 분석 플랫폼의 기능과 일치시킴으로써 이러한 현실을 반영합니다.

ELT의 주요 장점은 속도, 확장성, 유연성입니다. 변환 전에 데이터를 로드함으로써 팀은 데이터 가용 시간을 줄이고 새롭고 변화하는 데이터 소스에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. 탄력적인 클라우드 compute는 변환을 필요에 따라 확장할 수 있게 하는 반면, 가공되지 않은 데이터를 보관하면 반복적인 추출 없이 반복적인 분석, machine learning, 진화하는 비즈니스 로직을 지원합니다. 조직이 운영 결정, 고급 분석, 인공 지능 이니셔티브를 위해 데이터에 의존함에 따라 이러한 유연성은 점점 더 중요해지고 있습니다.

ELT는 또한 데이터 기반 의사결정을 위한 강력한 기반을 제공합니다. 원시 데이터와 변환된 데이터를 단일 플랫폼에 중앙 집중화함으로써 팀은 분석, 데이터 엔지니어링, Data Science 기능 전반에 걸쳐 일관성, 투명성, 협업을 개선합니다. 시간이 지남에 따라 이는 조직이 사후 대응적 보고에서 지속적인 인사이트와 혁신으로 전환할 수 있도록 지원합니다.

성공적인 ELT 구현은 올바른 플랫폼과 도구의 조합을 선택하는 데 달려 있습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스, 신뢰할 수 있는 수집 시스템, 변환 프레임워크, 강력한 거버넌스 관행은 모두 대규모 환경에서 성능, 비용 효율성, 규정 준수를 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.