ETL과 ELT 비교: 5가지 주요 차이점

데이터 관리 분야에서 ETL(추출-변환-로드)과 ELT(추출-로드-변환) 간의 논쟁은 점점 더 관련성이 높은 주제입니다. 본질적인 차이점은 작업 순서에 있습니다. ETL은 데이터 웨어하우스에 들어가기 전에 데이터를 처리하는 반면, ELT는 데이터가 로드된 후 데이터 웨어하우스의 강력한 기능을 활용하여 데이터를 변환합니다. 디지털 환경이 계속 진화함에 따라 이 두 가지 방법론의 중요한 차이점을 이해하는 것은 데이터 변환 전략을 최적화하는 데 필수적입니다.

ETL과 ELT는 모두 데이터 통합에 있어 필수적인 프로세스이지만, 접근 방식에 있어서는 독특한 차이가 있습니다. ETL 방식은 데이터를 소스에서 스테이징으로 이동한 다음 데이터 웨어하우스로 이동하므로 복잡한 데이터 변환이 가능하고 비용 효율성이 더 높습니다. 반면에 ELT는 데이터 웨어하우스의 기능을 변환에 사용하므로 데이터 스테이징이 필요 없고 잠재적으로 더 빠른 데이터 처리를 가능하게 합니다.

그러나 이 주제의 복잡성은 단순한 순서화에서 그치지 않습니다. 이 글에서는 데이터 프라이버시 및 규정 준수에 대한 고려 사항부터 비용 효율성까지, ETL과 ELT의 5가지 중요한 차이점을 자세히 살펴보고 데이터 요구 사항에 맞는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 종합적인 가이드를 제공합니다.

ETL 및 ELT에 대한 개요

ETL과 ELT의 비교를 설명하기는 쉽지만 큰 그림(ETL과 ELT의 잠재적 장점 비교)을 파악하려면 ETL가 데이터 웨어하우스와 함께 작동하는 방식과 ELT가 데이터 레이크와 함께 작동하는 방식에 대한 심도 깊은 지식이 필요합니다.

정보 소스는 구조화된 SQL 데이터베이스를 사용하든 구조화되지 않은 NoSQL 데이터베이스를 사용하든 상관없이 동일하거나 호환 가능한 형식을 거의 사용하지 않으므로, ETL과 ELT는 데이터 과학 분야에서 필수적입니다. 따라서 데이터 소스를 먼저 정리, 보강, 변환한 후에 하나의 분석 가능한 전체로 통합해야 합니다. 이러한 방식으로 비즈니스 인텔리전스 플랫폼(예: Looker, Chartio, Tableau, QuickSight)이 데이터를 이해하여 인사이트를 확보할 수 있습니다.

데이터 변환/통합 프로세스는 ETL와 ELT 모두 다음과 같이 세 단계로 구성됩니다.

추출: 원본 데이터베이스 또는 데이터 소스에서 소스 데이터를 가져오는 것을 추출이라고 합니다. ETL에서는 데이터가 임시 스테이징 영역으로 들어갑니다. ELT의 경우, 데이터는 데이터 레이크 스토리지 시스템으로 곧바로 들어갑니다.
변환: 변환이란 대상 데이터 시스템 및 해당 시스템의 나머지 데이터와 통합할 수 있도록 정보의 구조를 변경하는 과정을 일컫습니다.
로드: 로드란 정보를 데이터 스토리지 시스템에 보관하는 과정을 말합니다.

앞서 설명한 바와 같이 ETL과 ELT는 이 세 가지 단계를 서로 다른 순서로 수행합니다. 여기에서 질문이 생깁니다. 데이터 변환 시점은 데이터 리포지토리에 데이터를 로드하기 전과 후 중 어느 쪽이 바람직할까요? 질문에 답변을 하려면 ETL와 ELT를 따로 이해해야 합니다.

더 알아보기: ETL Methodologies: A Guide to Our Data Warehouse Integration Platform

상세 ETL 프로세스: ETL이란?

온라인 분석 처리(OLAP) 데이터 웨어하우스의 경우 클라우드 기반이든지 온사이트든지 상관없이 관계형 SQL 기반 데이터 구조를 함께 사용해야 합니다. 따라서 OLAP 데이터 웨어하우스에 로드되는 모든 데이터는 데이터 웨어하우스가 수집하기 전에 관계형 형식으로 변환되어야 합니다. 이러한 데이터 변환 프로세스의 일환으로 데이터 매핑을 사용하여 상관 관계에 있는 정보를 기반으로 여러 데이터 소스를 결합해야 할 수도 있습니다(그 결과 비즈니스 인텔리전스 플랫폼이 정보를 통합된 단일 단위로 분석할 수 있음).

따라서 변환이 로드 전에 발생해야 하므로 데이터 웨어하우스에서는 ETL을 요구합니다. ETL을 이해하는 데 필요한 몇 가지 세부 사항은 다음과 같습니다.

명확한 워크플로우를 통한 지속적인 프로세스: ETL은 가장 먼저 같은 유형 또는 다른 유형의 데이터 소스에서 데이터를 추출합니다. 그다음, 데이터를 스테이징 영역에 보관합니다. 스테이징 영역에서 데이터는 정제 과정을 거쳐 보강되고 변환되어 마지막으로 데이터 웨어하우스에 보관됩니다.
데이터 엔지니어 및 개발자가 필요한 상세 계획, 감독, 코딩을 하는 데 사용: 데이터 웨어하우징에서 기존의 핸드 코딩 ETL 변환 방식은 엄청난 시간이 소요되었습니다. 프로세스가 설계된 후에도 새로운 정보로 데이터 웨어하우스를 업데이트할 때는 데이터가 각 단계를 거치는 데 시간이 걸렸습니다.
쉽고 빠른 최신 ETL 솔루션: 특히 클라우드 기반 데이터 웨어하우스와 클라우드 기반 SaaS 플랫폼의 경우 최신 ETL의 진행 속도가 훨씬 빠릅니다. Integrate.io 같은 클라우드 기반 ETL 솔루션을 사용함으로써 사용자는 프로그래밍 전문가 없이도 다양한 소스에서 즉각적으로 데이터를 추출, 변환, 로드할 수 있습니다.

Integrate.io는 여러 분야의 기업에 초고속 변경 데이터 캡처(CDC) 및 리버스 ETL 기능을 포함한 다양한 데이터 통합 옵션을 제공하는 새로운 ETL 플랫폼입니다.

더 알아보기: Reverse ETL: What You Need to Know

ETL의 최대 장점

ELT 대비 ETL의 가장 큰 장점 중 하나는 OLAP 데이터 웨어하우스가 사전 구성된다는 특성과 관련이 있습니다. 데이터가 구조화되고 변환되면 ETL을 통해 더욱 빠르고 효율적이며 안정적으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 반대로 ELT는 빠른 분석을 요구하는 작업에는 적합하지 않습니다.

ELT 대비 ETL의 또 다른 커다란 장점은 규정 준수에 있습니다. GDPR, HIPAA 또는 CCPA의 규정을 따르는 기업은 고객 개인 정보 보호를 위해 특정 데이터 필드를 제거, 마스킹 또는 암호화해야 하는 경우가 많습니다. 여기에는 이메일을 도메인으로 변환하거나 IP 주소의 마지막 부분을 제거하는 작업이 포함될 수 있습니다. ETL의 경우 데이터 웨어하우스에 데이터를 로드하기 전에 변환하기 때문에 더욱 안전하게 변환을 수행할 수 있습니다. 저희 플랫폼은 보안에 중점을 두고 있으며, 고도의 보안 변환을 통해 개인 식별 정보(PII)를 보호하고 전송 중인 데이터의 위험을 최소화하며 데이터 유출 가능성을 줄입니다.

반면, ELT의 경우에는 먼저 민감한 데이터부터 업로드해야 합니다. 그 결과 시스템 관리자가 액세스할 수 있는 로그에 데이터가 나타나게 됩니다. 또한, ELT를 사용하여 데이터를 변환하면 데이터를 데이터 레이크에 업로드할 때 미준수 데이터가 EU를 벗어날 경우 EU의 GDPR 규정 준수 표준을 의도치 않게 위반할 수 있습니다. 이는 세계적으로 사업을 운영하는 기업에게 특히 중요한 고려 사항입니다. 궁극적으로, ETL의 경우 미준수 데이터가 실수로 데이터 웨어하우스나 보고서에 나타나는 일이 절대 없기 때문에 규정 준수 위반의 위험이 낮습니다.

마지막으로, 데이터 통합/변환 프로세스로서 ETL은 20년 이상 존재해 왔습니다. 즉, 데이터 추출, 변환, 로드 요구 사항을 지원해줄 수 있는 제대로 개발된 ETL 툴과 플랫폼이 많습니다. 또한 ETL 파이프라인 설정에 능숙한 숙련된 데이터 엔지니어를 쉽게 찾을 수 있습니다. 따라서 최신 클라우드 기반 ETL 플랫폼은 확장 가능한 양의 빅데이터를 처리해야 하는 기업에게 필수적입니다.

상세 ELT 프로세스

ELT란?

ELT는 "Extract(추출), Load(로드), Transform(변환)"의 약자입니다. ELT 프로세스에서는 기본 변환을 수행하기 위해 데이터 웨어하우스를 통해 데이터가 활용됩니다. 따라서 데이터 스테이징이 필요하지 않습니다. ELT는 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터, 반구조화된 데이터, 원시 데이터 형식 등 모든 데이터 형식에 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용합니다.

ELT 프로세스는 데이터 레이크와도 밀접한 관련이 있습니다. "데이터 레이크"는 OLAP 데이터 웨어하우스와 달리 모든 종류의 구조화된 데이터 또는 구조화되지 않은 데이터를 수용하는 특별한 종류의 데이터 저장소입니다. 데이터 레이크의 경우 데이터를 로드하기 전에 변환해야 합니다. 모든 유형의 원시 정보는 형식이나 부족 여부에 상관없이 데이터 레이크에 즉시 로드할 수 있습니다.

더 알아보기: Data Lake vs Data Warehouse: 7 Critical Differences

데이터를 비즈니스 인텔리전스 플랫폼으로 분석하기 전에도 데이터 변환이 필요합니다. 그러나 데이터 정리, 보강, 변환은 데이터가 데이터 레이크에 로드된 후에 진행됩니다. ELT와 데이터 레이크를 이해하는 데 필요한 몇 가지 세부 사항은 다음과 같습니다.

속도가 빠른 클라우드 기반 서버를 통해 가능해진 신기술: ELT는 최신 클라우드 기반 서버 기술로 덕분에 가능해진 비교적 새로운 기술입니다. 클라우드 기반 데이터 웨어하우스는 거의 무한대의 스토리지 기능과 확장 가능한 처리 능력을 제공합니다. 예를 들어 Amazon Redshift 및 Google BigQuery와 같은 플랫폼의 뛰어난 처리 역량을 기반으로 ELT 파이프라인 구축이 가능해집니다.
데이터 사용 가능 시 모든 것을 수집: ELT를 데이터 레이크와 함께 사용하면 데이터가 사용 가능해지는 즉시 지속적으로 확장하는 원시 데이터 풀을 수집할 수 있습니다. 데이터를 데이터 레이크에 저장하기 전에 특별 형식으로 변환할 필요는 없습니다.
필요한 데이터만 변환: ELT는 특정 분석 시에 필요한 데이터만 변환합니다. ELT 때문에 데이터 분석 프로세스는 느려질 수 있지만 다양한 유형의 메트릭, 예측, 보고서 등을 생성하기 위해 즉시 다양한 방식으로 데이터를 변환할 수 있으므로 유연성은 더 높습니다. 반대로 ETL을 사용하면, 사전에 결정된 구조로는 새로운 유형의 분석이 불가능할 경우 전체 ETL 파이프라인과 OLAP 웨어하우스의 데이터 구조를 변경해야 할 수도 있습니다.
ETL보다 안정성이 부족한 ELT: 아직 발전 단계에 있는 ELT 툴과 시스템은 OLAP 데이터베이스와 함께 사용할 수 있는 ETL에 비해 안정성이 떨어집니다. ETL이 설정은 더 힘들어도 대규모 데이터 풀을 처리할 때는 보다 정확한 인사이트를 제공합니다. 또한 ETL 개발자보다 ELT 기술을 사용할 줄 아는 ELT 개발자를 찾기가 더 어렵습니다.

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ELT의 최대 장점

ETL 대비 ELT의 주요 장점으로는 유연성과 새로운 구조화되지 않은 데이터 저장의 용이성이 있습니다. ELT를 사용하면 처음에 정보를 변환하고 구조화할 수 있는 시간이나 기술이 없어도 모든 유형의 정보를 저장할 수 있기 때문에 원할 때 언제든지 모든 정보를 즉시 사용할 수 있습니다. 아울러, 데이터 수집 전에 복잡한 ETL 프로세스를 개발할 필요가 없고 개발자와 BI 분석가가 새로운 정보를 처리할 때 시간을 절약할 수 있습니다.

기타 ELT의 이점은 다음과 같습니다.

이점 #1: 빠른 속도

데이터 가용성 측면에서 ELT가 더 빠른 옵션입니다. ELT를 사용하면 모든 데이터가 시스템으로 즉시 들어가고, 사용자는 변환과 분석이 모두 필요한 데이터를 정확히 판단할 수 있습니다.

이점 #2: 유지 관리의 번거로움 감소

ELT를 사용하면 일반적으로 사용자는 수동적인 개입이 필요한 유지 관리 계획을 수립하지 않아도 됩니다. ELT는 클라우드 기반이므로 사용자의 수동 업데이트에 의존하지 않고 자동화 솔루션을 활용합니다.

이점 #3: 신속한 로드

데이터가 웨어하우스에 들어가기 전까지는 변환 단계가 일어나지 않으므로 데이터를 최종 위치에 로드하는 데 소요되는 시간이 단축됩니다. 데이터가 정리 또는 변경될 때까지 기다릴 필요가 없으며, 데이터는 대상 시스템에 한 번만 들어가기만 하면 됩니다.

가장 좋은 ELT 사용 방법

이 게시글에서 설명한 바와 같이 ETL과 ELT의 비교는 여전히 진행 중인 논쟁 대상입니다. 그렇다면 어떤 상황에서 ETL 대신에 ELT 사용을 고려할 수 있을까요? 몇 가지 사용 사례를 소개합니다.

사용 사례 #1:

방대한 양의 데이터를 보유한 기업. ELT는 구조화된 데이터 및 구조화되지 않은 데이터를 모두 대량으로 사용할 때 가장 적합합니다. 대상 시스템이 클라우드 기반일 때 ELT 솔루션보다 더 신속하게 대규모 데이터를 처리할 수 있는 가능성이 높습니다.

사용 사례 #2:

필요한 처리 능력을 다룰 수 있는 리소스를 갖춘 조직. ETL 사용 시, 대부분의 처리는 데이터가 웨어하우스에 들어가기 전에 파이프라인에 존재하는 동안 진행됩니다. 반면 ELT는 데이터가 데이터 레이크에 도달하면 작업을 진행합니다. 목적에 부합하는 데이터 처리에 필요한 요구 사항에 따라 소규모 기업은 데이터 레이크의 이점을 충분히 누리기 위해 필요한 광범위한 기술을 개발 또는 탐색할 만한 재정적 여유가 부족할 수 있습니다.

사용 사례 #3:

최대한 빨리 모든 데이터를 동일 위치에서 사용해야 하는 기업. 프로세스의 마지막 단계에 변환이 진행되면 ELT는 전송 속도를 최우선시하므로 좋고 나쁨을 떠나서 모든 데이터가 추후 변환을 위해 데이터 레이크에 들어가게 됩니다.

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