고객에 대한 수많은 데이터를 사용할 수 있지만 조직의 이익을 위해 데이터를 사용하는 데 방해가 되는 것은 CODE뿐입니다. 그것이 귀하와 귀하의 비즈니스를 정의한다면 ETL no-code 도구에 대한 모든 것을 배우고 싶을 것입니다. 이 학습을 통해 전문 데이터 엔지니어가 활용하는 추출, 변환 및 로드 메커니즘은 여러분에게 낯선 것이 아닙니다. 데이터 전문가와 데이터 엔지니어가 데이터 과학 및 데이터 통합을 사용하여 수년간 코딩한 후에 수집한 것과 유사한 이해 관계자에 대한 귀중한 정보를 얻을 수 있습니다. 윈-윈 거래처럼 들리지 않습니까? no-code ETL 도구를 더 자세히 살펴보고 자세히 살펴보겠습니다.
ETL 에 대한 간략한 소개
Extract, Transform, Load를 의미하는 ETL 은 데이터 웨어하우징에서 필수적인 프로세스입니다. 이 과정에서 여러 정보 소스의 데이터가 데이터 통합을 통해 하나로 변환되어 의사 결정자에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.
low-code 및 no-code 개발 산업은 2030년까지 1,870억 달러 의 수익 창출 능력에 도달할 것으로 예상됩니다. 매년 매출이 증가하는 것은 no-code ETL 기술을 사용하는 기업의 채택이 증가했기 때문입니다. 75% 이상의 기업이 이러한 도구를 채택하고 데이터 통합 산업 성장에 기여할 것으로 예상됩니다.
no-code 부문의 성장은 IT 산업에만 국한된 것이 아닙니다. 대신 이 부문 성장의 절반은 IT 부문이 아닌 다른 회사에서 발생할 것으로 예상됩니다.
다음은 프로세스의 각 단계에 대한 소개입니다.
데이터 추출 - 이 단계에서는 회사에서 사용하는 다양한 데이터 흐름에 액세스하고 모든 데이터는 데이터 과학 을 사용하여 추가 처리를 위해 다양한 소프트웨어와 시스템 간에 이동할 수 있도록 한 후 단일 저장소에 저장됩니다.
변환 - 이 단계에서는 데이터 및 데이터 웨어하우스를 정리하고 추가 사용을 위해 효율적으로 만들어야 합니다. 변환 프로세스의 일부 주요 규칙에는 중복 제거, 검증, 정렬, 표준화 및 데이터 통합이 포함됩니다.
로드 - 로드에는 보고 및 의사 결정과 같은 다음 프로세스에 쉽게 사용할 수 있는 새로운 위치에 데이터를 표시하는 작업이 포함됩니다. 전체 로딩과 증분 로딩의 두 가지 주요 로딩 메커니즘이 있을 수 있습니다. 사용된 로딩 메커니즘에 관계없이 결과는 더 쉬운 데이터 분석입니다.
no-code ETL 이란 무엇입니까?
No-code ETL 은 코드 없이 전체 추출, 변환 및 로드 프로세스를 수행하는 것을 의미합니다. 데이터 통합의 백엔드를 형성합니다. No-code ETL 도구는 최대 프로세스를 자동화하도록 설계되었으며 사용자는 효율적으로 작동하기 위해 코드 라인을 입력할 필요가 없습니다. 기업은 ETL 개발자나 데이터 전문가를 특별히 고용하지 않고도 이러한 도구를 사용할 수 있습니다.
no-code ETL 도구는 클라우드에서 실행되며 종종 drag-and-drop 인터페이스가 있어 비기술 사용자가 적절한 사용 방법을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이러한 no-code ETL 도구를 사용하여 조직은 궁극적으로 전략 형성 및 의사 결정에 영향을 미칠 자체 데이터 마트 또는 데이터 웨어하우스를 쉽게 생성할 수 있습니다.
no-code ETL 도구 유형
no-code ET L 도구에는 네 가지 주요 유형이 있습니다. 이 섹션에서는 이러한 각 유형에 대해 간략하게 공유합니다.
엔터프라이즈 소프트웨어 ETL 도구
이들은 상업 조직에서 개발 및 지원하는 도구입니다. no-code ETL 프로세스 개발의 선구자로서, 이 회사들은 이미 학습 커버를 발전시켰고 이러한 도구의 사용자에게 그래픽 사용자 인터페이스, 사용하기 쉬운 기능 및 더 많은 접근성과 접근성을 허용하는 기타 기능을 제공했습니다. 더 간단한 사용법.
그러나 이러한 모든 기능에 대한 대가로 부과되는 가격은 종종 시장에서 사용 가능한 다른 no-code ETL 솔루션보다 비쌉니다. 대규모 조직은 일반적으로 꾸준한 데이터 유입 흐름과 데이터 파이프라인 내에서 데이터 분석을 통해 많은 정보가 필요한 데이터 통합을 위해 이러한 도구를 선호합니다.
오픈 소스 ETL 도구
다른 오픈 소스 소프트웨어와 마찬가지로 오픈 소스 ETL 도구는 무료로 사용할 수 있습니다. 조직에서 소스 코드를 찾고 연구할 수 있도록 하면서 사용자에게 기본 기능을 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 도구가 제공하는 기능과 사용 편의성은 크게 다릅니다.
따라서 수동 ETL 을 선택하면 기본 기능에만 의존하고 싶지 않은 경우 사내 개발자가 조직에 맞게 기본 코드를 조정하도록 해야 할 수 있습니다. 그러나 오픈 소스 ETL 은 다른 ETL 도구 유형보다 더 높은 사용자 정의 가능성을 허용합니다.
클라우드 기반 ETL 도구
클라우드 기반 기술 의 탁월함과 함께 ETL 도구는 이러한 형태의 작업에도 사용할 수 있습니다. 클라우드 기술을 사용하면 높은 대기 시간, 리소스 가용성 및 탄력성을 기대할 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨팅 리소스를 확장하고 조직의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 그러나 클라우드 데이터 플랫폼의 문제점 중 하나는 클라우드 서버 환경 내에서만 작동한다는 것입니다.
사용자 정의 ETL 도구
마지막 유형의 ETL 도구에는 사용자 정의 버전이 포함됩니다. 그들은 사내 소프트웨어 개발 팀을 사용하여 대기업에서 설계했습니다. 조직의 요구 사항에 맞게 개인화할 수 있습니다. 이 소프트웨어를 만드는 데 도움이 될 수 있는 일부 컴퓨터 언어에는 SQL, Python 및 Java 가 있습니다.
이러한 도구의 문제는 종종 비용과 리소스의 과도한 요구입니다. 이러한 도구를 생성, 테스트 및 유지 관리하려면 시간과 프로세스의 지속적인 업그레이드가 필요합니다. 따라서 사용자 지정 ETL 도구에 대한 특정 예산을 따로 설정할 준비가 되어 있어야 합니다.
ETL 도구의 범위
ETL 도구를 사용하는 추세는 지난 몇 년 동안 중요했습니다. 처음에 ETL 프로세스는 전체 데이터 통합 프로세스를 수행하기 위해 데이터 과학자를 고용하는 수동 접근 방식을 통해서만 처리되었습니다.
그러나 강력한 소프트웨어 및 개발 회사에서 no-code 도구 를 도입하면서 ETL 도구가 중요해졌습니다. no-code 시장의 시장은 매년 40%씩 증가하여 2022년 말까지 212억 달러 에 이를 것으로 예상됩니다. 따라서 이러한 no-code ETL 도구의 시장 점유율은 상당합니다.
수동 ETL 은 어떻게 작동합니까?
수동 ETL 프로세스를 실행하려면 데이터 분석가의 데이터 과학 및 아키텍처가 필요합니다. 자동화는 없으며 모든 단계에는 코딩 및 전문가 감독이 포함되어야 합니다. 또한 프로세스의 각 단계에서 긴 작업 시간을 예상해야 합니다. 이 추가 시간은 일회성 작업으로 필요할 뿐만 아니라 모든 데이터 소스에 대해 매번 수행해야 하므로 관련된 전체 작업이 향상됩니다. 게다가 데이터 엔지니어의 작업 시간이 길어지면 결국 비용이 더 많이 듭니다.
개발자는 데이터를 추출, 변환 및 로드하는 수동 프로세스에서 파이프라인을 만듭니다. 데이터 범위와 데이터 웨어하우스가 많을수록 더 많은 시간과 인력이 필요합니다. 마찬가지로 데이터 통합 프로세스를 시작하고 실행하려면 더 많은 코딩이 필요합니다.
일반적으로 데이터를 수동으로 통합하는 데 필요한 주요 프로세스는 다음과 같습니다.
- 요구 사항을 문서화하고 전체 프로세스를 설명하는 것이 첫 번째 단계입니다.
- 정보를 추출해야 하는 모든 데이터베이스에 대한 데이터 통합 및 데이터 웨어하우스 및 모델 개발.
- 전체 데이터 세트를 데이터 웨어하우스에 연결하는 각 데이터 소스에 대한 파이프라인 코딩.
- 모든 것이 완벽한지 확인하기 위해 전체 프로세스를 다시 실행합니다.
- 각 작업의 하위 단계는 특성 및 데이터 형식으로 인해 모든 데이터 흐름에 대해 다릅니다. 이로 인해 프로세스가 복잡하고 시간이 걸립니다.
수동 ETL 과 no-code ETL ETL의 차이점은 무엇입니까?
수동 ETL 프로세스를 수행하는 것과 no-code ETL 도구를 사용하는 것은 매우 다릅니다. 후자는 의심할 여지 없이 어렵고 복잡한 과정입니다. 이 섹션에서는 수동 데이터 코드 프로세스가 도구 사용과 다른 다른 영역을 강조합니다.
용법
no-code ETL 도구가 제공할 수 있는 사용 편의성은 상상을 초월합니다. 그들은 이미 비정형 데이터를 추출하고 변환 프로세스를 수행하고 깨끗한 리포지토리에 로드하는 프로세스가 설정되어 있습니다. 따라서 데이터 파이프라인에 대한 위치를 제공하는 것 외에는 많은 작업을 수행할 필요가 없습니다.
하지만 데이터에서 가치 있는 정보를 얻기까지 오랜 과정이 필요하기 때문에 고급 데이터 전문가도 수동으로 프로세스를 완료하는 것은 쉽지 않습니다. 게다가 전체 데이터 통합 프로세스를 망칠 수 있는 코딩 오류의 가능성이 있습니다.
유지
수동 ETL 코드의 유지 관리는 어렵습니다. 전체 프로세스에서 좋은 명령을 얻으려면 여러 컴퓨터 언어를 마스터해야 합니다. 제한된 변형을 사용하여 작업을 완료할 수 있는 이러한 모든 언어 또는 리소스의 전문가를 고용해야 할 수도 있습니다.
게다가, 프로세스를 수행해야 할 수도 있는 데이터 통합의 여러 시나리오가 있을 것입니다. 따라서 필요한 정보의 새로운 유형마다 프로세스를 다시 수행해야 합니다. 그러나 이것은 no-code ETL 솔루션을 선택할 때 조직에 대한 우려의 원인이 아닙니다. 이러한 도구를 사용하려면 귀하 또는 귀하의 팀이 유지 관리를 위해 컴퓨터 과학 전문가가 될 필요가 없습니다. 누구나 할 수 있습니다.
비용
비용 관점에서 no-code ETL 솔루션은 이러한 도구를 사용하는 것과 관련하여 미리 정의된 구독 비용이 있기 때문에 더 나은 옵션임이 입증될 것입니다. 그러나 데이터 과학자를 고용하려면 많은 투자가 필요합니다. 개발자의 연간 보수가 $100,000 이상 이므로 전문가는 아니지만 데이터 과학자를 지원하기 위해 ETL 프로세스를 알아야 하는 다른 사람들에게도 투자해야 합니다. 마찬가지로 특수 하드웨어도 필수이므로 비용이 더욱 증가합니다.
성능
성능 면에서 수동 ETL 코딩이 확실히 우위를 점합니다. 조직의 필요에 따라 맞춤형 프로세스를 받을 수 있기 때문입니다. 변환 프로세스 중에 고유한 규칙을 적용하여 데이터 소스를 줄이거나 늘릴 수 있습니다. 이러한 모든 활동은 no-code ETL 도구로는 불가능합니다. 이러한 no-code ETL 솔루션은 이미 정의된 대로 프로세스를 실행하는 사전 정의된 코드를 기반으로 합니다. 따라서 결과의 전체 성능이 약간 다를 수 있습니다.
확장성
ETL 도구는 조직의 데이터 소스 및 요구 사항 변경에 따라 확장되는 경향이 있습니다. 그래서 앞으로 크게 하면 별로 없을 거에요. 그러나 데이터 통합의 수동 프로세스를 사용하면 결과를 얻기 위해 훨씬 더 광범위한 코드 라인을 생성해야 합니다.
워크플로 자동화
ETL 도구는 또한 프로세스를 예약한 시기와 방법에 따라 데이터가 추출, 변환 및 필요한 리포지토리로 로드되기 때문에 워크플로 자동화 를 허용합니다. 이 모든 정보는 일반적으로 데이터 웨어하우스에서 얻습니다. 코딩을 통해 데이터 파이프라인의 모든 단계를 수행할 필요가 없습니다. 수동 ETL 프로세스의 경우 전체 프로세스를 수행하기 위해 모든 데이터베이스와 저장소를 광범위한 코드로 수동으로 첨부해야 합니다.
사용 사례
no-code ETL 도구는 과도한 코딩 작업이 필요한 광범위한 데이터베이스가 있는 상황에서 완벽합니다. 그러나 데이터베이스가 많이 개발되지 않았거나 필요한 정보가 긴급하지 않은 경우 수동 ETL 을 선택할 수 있습니다. 그러나 그러한 경우에도 기꺼이 광범위한 코드 줄을 작성해야 합니다.
데이터 소스
수동 ETL 과 no-code ETL ETL의 또 다른 차이점은 데이터 소스의 수입니다. 그러나 여러 데이터 원본에 대해 이러한 방법을 사용할 수 있습니다. 그러나 데이터 소스의 수가 적을수록 수동 ETL 의 경우 프로세스의 복잡성이 줄어듭니다. no-code ETL 도구를 사용하면 추가 코딩 없이 데이터베이스를 원하는 수만큼 연결할 수 있습니다.
기술 발전
현재 데이터 맵 또는 ETL 수행 경로를 업그레이드하거나 변경하려면 no-code 도구가 큰 도움이 될 수 있습니다. 수동 코딩 프로세스로 새 코드에 대한 전체 코딩 프로세스를 다시 실행해야 합니다. 오픈 소스 ETL 도구를 선택했다면 필요에 따라 조정하거나 사용자 지정하는 것이 훨씬 더 복잡해집니다.
No-code ETL: 어떻게 도움이 됩니까?
No-code ETL 솔루션은 코딩 없이 작동할 수 있기 때문에 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다. no-code ETL 을 사용하면 간단한 사용자 인터페이스 도구를 사용하여 서버에 대한 경로를 표시하는 데이터 맵을 만들 수 있습니다. 그러면 서버에서 추가 지원 없이 자동화에 대한 전체 프로세스를 실행할 수 있습니다.
변환 규칙을 추가하는 것도 ETL 이 도움이 될 수 있는 방법 중 하나입니다. 업데이트된 관련 정보를 제공하기 위해 데이터 세트를 정리, 재구성, 분리 또는 제거할 수 있습니다. 추출된 데이터의 데이터 품질을 확인하는 것도 프로세스에 몇 가지 간단한 규칙을 적용하여 가능합니다.
전체 ETL 프로세스를 예약할 수 있으므로 전략적 의사 결정을 위한 업데이트된 데이터 세트 및 정보를 얻기 위해 수동으로 실행할 필요가 없습니다. 또한 시각적이고 직관적이며 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 모든 사람이 이러한 ETL 도구를 활용하여 시간을 절약하고 생산성을 높이며 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
작동 방식: 데이터 가져오기 및 drag-and-drop 워크플로?
no-code ETL 작업하는 동안 ETL 도구가 도움이 되는 많은 시나리오를 접하게 됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 커넥터
다른 데이터 파이프라인이 있는 경우 코드를 추가하지 않고도 쉽게 연결할 수 있습니다. 예를 들어 주문 정보가 Microsoft Excel에 있는 동안 고객의 데이터가 Oracle에 저장되어 있는 경우 도구는 이러한 데이터 웨어하우스에 연결합니다. - 데이터 프로파일링
데이터를 최대한 활용하려면 데이터를 정의해야 합니다. ETL 프로세스를 통해 유형, 무결성 및 품질과 같은 데이터 변수를 입력할 수 있습니다. 정의된 값에 따라 데이터가 자동으로 정렬됩니다. - 사전 구축된 변환
원시 데이터에 직접 적용할 수 있는 변환을 ETL 소프트웨어에서 사용할 수 있으므로 작업이 훨씬 쉬워집니다. - 편리한 일정
특정 트리거를 사용하여 ETL 파이프라인을 예약하여 작업이 자동화된 상태를 유지하고 특정 시간에 명백한 노력을 들일 필요가 없습니다.
기업을 위한 최고의 ETL 도구 - AppMaster
최고의 no-code ETL 도구 중 하나는 AppMaster 입니다. 추출, 변환, 로드 및 데이터 유효성 검사의 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
AppMaster로 데이터 파이프라인 생성
오픈 소스 ETL 도구는 모든 상황에서 도움이 되지 않을 수 있습니다. 데이터를 추출하고 수동 ETL 을 자동화된 데이터 아키텍처로 전환하는 파이프라인을 생성하려면 특수 소프트웨어가 필요합니다. 오픈 소스 ETL 도구를 사용하여 조직의 데이터 추출 및 데이터 통합 여정을 확실히 시작할 수 있습니다. 그러나 원활한 데이터 파이프라인을 생성하기 위해 필요한 모든 기능을 포함하는 특수 소프트웨어가 필요하며, 이는 궁극적으로 데이터 준비 및 데이터 분석에 도움이 됩니다. AppMaster 는 귀하의 요구 사항을 완벽하게 충족할 수 있는 소프트웨어입니다.
데이터 웨어하우징의 모범 사례 구현
AppMaster 를 사용하면 PostgreSQL 데이터베이스 를 사용하여 데이터를 통합하고, 데이터를 로드하고, 조직에 중요한 결정을 내리는 데 도움이 되는 형식으로 변환할 수 있습니다. 이러한 모든 측면은 수동 ETL 메커니즘을 통해 다룰 수 있습니다. 그러나 AppMaster를 사용하면 코딩 없이 데이터 통합을 관리할 수 있습니다.
데이터 소스 통합
조직에서 사용하는 다양한 데이터 구조를 수동 ETL 에 통합하고 도구가 작업을 수행하도록 하면 됩니다. 데이터 통합의 결과는 중요한 결정을 진행하는 데 필요한 정보가 됩니다. 수동 ETL 도구와 비교할 때 데이터 통합 프로세스는 비교적 짧은 시간에 관리할 수 있습니다. 데이터 품질이나 기타 요소에 대해 타협할 필요가 없습니다.
사용하기 쉬운 인터페이스 제공
AppMaster 는 데이터 추출을 도우면서 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하도록 특별히 설계되었습니다. 다양한 이해 관계자를 위한 다양한 대시보드 기능을 통해 필요한 정보를 정렬하는 데 훨씬 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 적시에 정확한 정보에 액세스하면 더 나은 의사 결정에 도움이 됩니다. 또한 이러한 인터페이스는 시간을 절약하고 모든 필수 데이터를 단일 화면에 제공합니다.
no-code ETL 이 손으로 코딩한 ETL 보다 나은 이유는 무엇입니까?
No-code ETL 도구는 비즈니스 성장을 위한 더 많은 기회를 가져올 수 있는 방식으로 데이터를 관리하기 위한 손쉬운 솔루션을 제공할 수 있습니다. ETL 개발자가 ETL 프로세스를 수행할 필요가 없으므로 훨씬 쉽고 사용자 친화적이고 비용 효율적입니다.
no-code ETL 도구와 관련된 여러 가지 이점이 있는 이러한 도구는 특히 데이터가 많은 회사에서 비즈니스 세계의 새로운 현실입니다. 사용 가능한 여러 오픈 소스 ETL 도구 중에서 AppMaster 와 같이 사용하기 쉬운 고급 기능을 제공하는 플랫폼에 의존해야 합니다.
