ETL(추출, 변환, 로드)은 특히 데이터 통합 및 마이그레이션 작업 중에 사용되는 데이터베이스 컨텍스트의 기본 프로세스입니다. 여기에는 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 필요한 스키마 또는 형식을 충족하도록 변환하고 변환된 데이터를 일반적으로 데이터베이스인 대상 시스템으로 로드하는 작업이 포함됩니다. ETL은 이기종 시스템 간에 데이터를 전송하고, 데이터 웨어하우스를 통합하고, 운영 데이터 저장소를 동기화하는 데 중요합니다. ETL이 데이터 분석 작업을 단순화함에 따라 비즈니스 인텔리전스(BI) 이니셔티브 및 데이터 웨어하우스 시스템의 초석이 되었습니다.
ETL 프로세스의 첫 번째 단계인 추출에는 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 플랫 파일, ERP 시스템, CRM 시스템 또는 외부 API 및 웹 서비스와 같은 다양한 소스에서 데이터를 가져오는 작업이 포함됩니다. 데이터는 동종 또는 이종일 수 있으며 불일치, 속성 누락 또는 손상된 항목이 있을 수 있습니다. 추출 단계에서는 데이터를 변경하거나 변환하지 않고 이러한 소스에서 데이터를 읽고 추출하여 원시 데이터가 그대로 유지되도록 합니다.
두 번째 단계인 변환은 추출된 원시 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 데 중점을 둡니다. 이 단계에는 데이터 정리, 데이터 프로파일링, 형식 표준화, 중복 제거, 보강 등과 같은 여러 하위 프로세스가 포함될 수 있습니다. 데이터는 다양한 소스와 형식에서 생성될 수 있으므로 데이터 형식을 표준화하고 조화시켜 대상 시스템의 데이터 스키마 및 비즈니스 규칙을 준수하도록 하는 것이 중요합니다. 데이터 변환은 때때로 데이터 피벗, 집계 또는 필터링과 같은 고급 데이터 조작을 포함하여 복잡할 수 있습니다. 이 단계는 대상 시스템의 전반적인 데이터 품질과 유용성을 보장하여 궁극적으로 보고, 분석 및 기타 비즈니스 프로세스에 대한 요구 사항을 충족하는 것을 목표로 합니다.
마지막 단계인 로드에는 변환된 데이터를 대상 시스템에 삽입하는 작업이 포함됩니다. 이는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 기타 유형의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)일 수 있습니다. 로드 프로세스는 리소스 집약적일 수 있으며 성능을 최적화하고 시스템 다운타임의 위험을 줄이기 위해 더 작은 배치로 수행해야 할 수도 있습니다. 이 단계에서 ETL 프로세스는 데이터 유효성 검사, 참조 무결성 적용 및 인덱싱과 같은 필수 작업을 수행하여 데이터가 대상 시스템에 정확하고 효과적으로 저장되도록 합니다.
ETL은 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하는 효율적인 방법을 제공하는 AppMaster 노코드 플랫폼에서 중요한 역할을 합니다. ETL 프로세스를 적용하는 AppMaster는 다양한 소스의 데이터를 애플리케이션에 통합하는 것을 크게 개선하고 단순화합니다. 또한 ETL 프로세스의 안정성과 확장성은 엔터프라이즈 및 고부하 사용 사례와 관련된 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 적합합니다.
Gartner는 ETL 프로세스가 데이터 웨어하우스 프로젝트에서 노력과 인력의 70% 이상을 소모한다고 추정합니다. ETL과 관련된 문제에도 불구하고 모든 규모의 비즈니스 및 조직은 보고, 의사 결정 및 예측과 같은 중요한 작업을 수행하기 위해 다양한 소스의 데이터를 통합해야 합니다. 그 결과 ETL 프로세스를 단순화하고 자동화하기 위해 drag-and-drop 인터페이스, 사전 구축된 커넥터 및 시각적 순서도를 제공하는 수많은 도구와 기술이 개발되었습니다.
Apache NiFi, Talend, Informatica PowerCenter, Microsoft SQL Server Integration Services(SSIS) 및 Google Cloud Data Fusion은 데이터 추출, 변환 및 로드 프로세스를 용이하게 하는 포괄적인 기능 제품군을 제공하는 널리 사용되는 ETL 도구입니다. 이러한 도구는 사용자에게 유연성과 사용자 지정 기능을 제공하여 복잡한 ETL 워크플로를 설계 및 관리하고 데이터 통합 프로세스의 성능을 모니터링할 수 있도록 합니다.
클라우드 기반 솔루션의 인기가 높아짐에 따라 ETL 프로세스도 클라우드 네이티브 아키텍처를 수용하도록 진화하여 서버리스 및 확장 가능한 ETL 워크로드를 지원합니다. Apache Hadoop 및 Apache Spark와 같은 빅 데이터 플랫폼도 강력한 ETL 기능을 제공하여 조직이 막대한 양의 데이터를 효율적이고 비용 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.
ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 이기종 시스템 간의 원활한 데이터 흐름을 보장하는 데이터 통합 및 마이그레이션 작업의 필수 구성 요소입니다. 조직이 계속해서 방대한 양의 데이터를 생성하고 소비함에 따라 ETL 프로세스는 비즈니스 운영 및 의사 결정에 점점 더 중요해지고 있습니다. AppMaster no-code 플랫폼은 ETL 프로세스를 활용하여 애플리케이션 개발을 가속화하고 단순화하여 기업이 최소한의 기술 부채로 확장성이 뛰어나고 강력한 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다.
