개요

이 기사에서는 데이터 변환이 발생할 때 ETL(Extract, Transform, Load)과 ELT(Extract, Load, Transform)의 차이점에 대해 설명합니다. ETL에서는 대상 데이터 파일의 요구 사항을 충족하기 위해 여러 위치에서 데이터를 추출한 다음 파일에 배치합니다. 변환 프로세스는 별도의 처리 도구 또는 시스템인 대상 외부에서 발생합니다.

ELT에서 데이터는 여러 소스에서 추출되어 대상에 배치됩니다. 변환 프로세스는 파일의 처리 능력을 사용하여 데이터 파일을 가져옵니다. 변환은 데이터가 파일에 배치된 후에 수행됩니다.

요약하면 ETL과 ELT의 주요 차이점은 데이터 변환 작업 순서와 변환이 발생하는 위치입니다. ETL은 데이터를 대상 파일로 로드하기 전에 변환을 수행하고 ELT는 데이터를 파일로 로드한 후 변환을 수행합니다.

학습 목표:
다음은 ETL 대 ELT 파이프라인에 대한 잠재적 기사입니다.
1. 각 접근 방식에서 데이터 변환이 발생하는 시기와 위치를 포함하여 ETL과 ELT 파이프라인의 차이점을 이해합니다.
2. 속도 및 데이터 품질을 포함하여 ETL 및 ELT 파이프라인의 장단점 비교.
3. ETL 또는 ELT 파이프라인을 구현한 회사의 실제 사례에 익숙해지고 접근 방식 선택에 영향을 준 요인을 이해합니다.
4. 클라우드 컴퓨팅 및 실시간 데이터 처리의 중요성 증가를 포함하여 데이터 통합의 미래 동향과 발전을 이해합니다.

데이터 로드의 주요 단계를 포함하여 데이터 통합 ​​프로세스에 대한 포괄적인 개요를 얻습니다. 다양한 유형의 데이터 통합 ​​시나리오에 대한 ETL 및 ELT 파이프라인의 적합성 평가, 이러한 접근 방식 중에서 선택해야 하는 요소.

이 기사는 데이터 과학 Blogathon.

차례

1. ELT가 ETL을 능가하는 이유는 무엇입니까?
2. 최상의 접근 방식(ETL 또는 ELT)을 결정하는 방법은 무엇입니까?
3. ETL 및 ELT 파이프라인의 예
4. 보안 및 데이터 거버넌스
5. 데이터 통합 ​​분야의 미래 트렌드와 발전
6. ETL 또는 ELT 파이프라인을 사용하는 회사의 실제 사례
7. 결론

ELT가 ETL을 능가하는 이유는 무엇입니까?

다음은 ETL 및 ELT 파이프라인의 장단점입니다.

ETL 파이프라인의 장점:

1. ETL 파이프라인은 널리 채택되어 데이터 통합을 위한 입증되고 잘 이해된 솔루션을 제공합니다.
2. ETL 파이프라인은 대량의 데이터를 처리하여 일괄 처리 및 웨어하우징 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
3. ETL 파이프라인은 데이터를 제공하므로 데이터를 보다 쉽게 ​​관리하고 액세스할 수 있습니다.
4. ETL 파이프라인은 정리 및 유효성 검사를 수행하여 데이터 품질을 개선하고 보다 쉽게 ​​분석 및 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

ETL 파이프라인의 단점:

1. ETL 파이프라인은 느리고 리소스 집약적일 수 있으므로 실시간 데이터 처리에 덜 적합합니다.
2. ETL 파이프라인은 복잡하고 관리하기 어려우며 전문 기술이 필요합니다.
3. ETL 파이프라인은 유연하지 않아 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대응하기 어렵습니다.
4. ETL 파이프라인은 데이터 통합 ​​프로세스에 대기 시간을 도입하여 실시간 인사이트를 얻기 어렵게 만듭니다.

ELT 파이프라인의 장점:

1. ELT 파이프라인은 실시간 데이터 처리를 위해 설계되어 애플리케이션에 통찰력과 조치를 제공합니다.
2. ELT 파이프라인은 클라우드 컴퓨팅의 힘을 활용하여 데이터를 실시간으로 생성할 수 있습니다.
3. ELT 파이프라인은 여러 소스 및 IoT 장치의 데이터를 통합할 수 있으므로 데이터에 대한 전체 보기를 얻을 수 있습니다.
4. ELT 파이프라인은 더 유연하고 변화하는 비즈니스 요구 사항일 수 있습니다.

ELT 파이프라인의 단점:

1. ELT 파이프라인은 비교적 새로운 솔루션입니다.
2. ELT 파이프라인은 설정 및 관리가 더 복잡할 수 있으므로 전문 기술이 필요합니다.
3. ELT 파이프라인은 다른 수준의 데이터 유효성 검사 및 파이프라인을 제공하여 잠재적으로 데이터 품질을 낮출 수 있습니다.
4. ELT 파이프라인은 일괄 처리에 적합하지 않을 수 있으며 데이터 웨어하우징은 실시간 데이터 처리에 최적화되어 있습니다.

최상의 접근 방식(ETL 또는 ELT)을 결정하는 방법은 무엇입니까?

ETL과 ELT 중에서 선택할 때 특정 요구 사항입니다. 예를 들어 여러 소스의 데이터를 통합하고 복잡한 변환을 수행해야 하는 경우 ETL이 더 나은 선택일 수 있습니다. ETL 변환 기능 및 복잡한 데이터 통합 ​​시나리오를 처리할 수 있습니다.

두 가지를 구별하기 위한 몇 가지 포인터:

1. ETL은 데이터를 대상 시스템에 로드하기 전에 데이터 변환에 중점을 두는 반면 ELT는 데이터를 로드하고 대상 시스템을 수행하는 데 중점을 둡니다.
2. ETL은 여러 소스의 데이터 변환 및 통합에 더 적합할 수 있습니다.
3. ELT는 변환 단계가 대용량 데이터를 처리하도록 설계된 대상 시스템이므로 성능 측면에서 더 효율적일 수 있습니다.
4. ELT는 데이터 통합에 더 적합할 수 있으며 대상 시스템의 리소스 및 병렬 처리 기능을 활용해야 합니다.
5. ETL은 데이터 변환 단계가 대상 시스템과 독립적으로 확장할 수 있는 별도의 ETL 도구를 사용하여 수행되기 때문에 확장성이 더 높을 수 있습니다.

ETL 및 ELT 파이프라인의 예

다음은 Python과 널리 사용되는 ETL 도구인 Apache NiFi를 사용하는 ETL 프로세스의 예입니다. 다음 코드는 CSV 파일에서 데이터를 추출하고 수행한 다음 데이터를 MySQL 데이터베이스로 로드합니다.

from nifi import ProcessGroup, ExtractText, ReplaceText, PutSQL # CSV 파일에서 데이터 추출 extract = ExtractText(path="path/to/input.csv") replace = ReplaceText(search="old_value", replace="new_value") # MySQL 데이터베이스에 데이터 로드 load = PutSQL(connection_url="jdbc:mysql://host:port/database", username="username", password="password", sql_select_query="INSERT INTO table (column1, column2) VALUES (?, ?)") # 프로세서를 함께 연결하는 ProcessGroup 생성 pg = ProcessGroup(processors=[extract, replace, load]) # ETL 프로세스 실행 pg.run()

다음은 Python 및 SQLAlchemy 라이브러리를 사용하는 ELT 프로세스의 예입니다. 다음 코드는 CSV 파일에서 데이터를 추출하여 PostgreSQL 데이터베이스에 로드하고 SQL 쿼리를 사용하여 수행합니다.

from sqlalchemy import create_engine import pandas # PostgreSQL 데이터베이스 엔진에 연결 = create_engine("postgresql://username:[이메일 보호]:port/database") # CSV 파일에서 Pandas DataFrame으로 데이터 로드 df = pd.read_csv("path/to/input.csv") # PostgreSQL 데이터베이스로 데이터 로드 df.to_sql("table_name", engine, if_exists="replace") # SQL 쿼리 with engine.connect() as con: con.execute("UPDATE table_name SET column1 = column1 + 1") con.execute("DELETE FROM table_name WHERE column2 = 'value'" )

이러한 예는 ETL 및 ELT 프로세스일 뿐이며 실제 시나리오에서는 프로세스가 훨씬 더 복잡하다는 점에 유의해야 합니다. 다른 라이브러리와 도구가 포함될 수 있습니다.

보안 및 데이터 거버넌스

보안 및 데이터 거버넌스는 ETL과 ELT 중에서 선택할 때 중요한 요소입니다. ETL에서 ETL 도구에 의한 데이터 거버넌스는 데이터에 대한 보다 세부적인 제어를 제공할 수 있습니다. ETL 도구는 보안 조치, 암호화, 데이터 마스킹 및 액세스 제어를 구현하도록 구성할 수 있습니다. 이를 통해 중요한 데이터에 대한 추가 보안 계층을 제공할 수 있습니다.

반면 ELT는 데이터 거버넌스를 위해 대상 시스템에 의존합니다. 동시에 대상 시스템은 강력한 보안 조치를 제공할 수 있지만 ETL 도구와는 다른 제어 수준을 가집니다. 또한 대상 시스템에 데이터를 로드하는 ELT는 데이터에 민감한 정보가 포함되어 있는 경우 보안 위험을 초래할 수 있습니다.

데이터 거버넌스 품질, 계보, 카탈로그 및 규정 준수 규정. ETL은 더 나은 데이터를 제공할 수 있고 데이터 품질 및 계보를 더 잘 제어할 수 있으므로 데이터 변경 사항을 더 쉽게 추적하고 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다. 반면에 ELT는 데이터에서 더 어려울 수 있습니다. 데이터 변경 사항을 추적하고 데이터를 명확하게 이해하려면 더 많은 작업이 필요합니다.

출처: Analytics Vidhya

데이터 통합 ​​분야의 미래 트렌드와 발전

다음은 데이터 통합 ​​분야의 향후 동향과 발전 사항입니다.

1. 자동화 및 AI 기반 데이터 통합: 자동화 및 인공 지능은 데이터 통합의 미래에 큰 역할을 하여 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 만들고 오류 가능성을 줄입니다. AI 알고리즘 실시간 데이터 기반 의사 결정에서 패턴과 이상을 자동으로 식별할 수 있습니다.
2. 멀티클라우드 통합 에지 컴퓨팅: 클라우드가 증가함에 따라 점점 더 여러 클라우드 제공업체에 의존하고 있습니다. 데이터 통합 ​​솔루션은 여러 클라우드의 데이터를 원활하게 통합하고 IoT 장치.
3. 데이터 거버넌스에 집중: 데이터 거버넌스는 점점 더 중요해질 것입니다. 데이터 통합 ​​솔루션은 개인 정보 보호, 보안 및 계보를 포함하여 강력한 데이터 거버넌스 기능을 제공해야 합니다.
4. 실시간 데이터 처리에 대한 강조: 실시간 인사이트 및 조치에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 통합 ​​솔루션은 IoT 장치를 포함하여 데이터를 실시간으로 처리해야 합니다.
5. 로우코드 및 노코드 플랫폼의 확장: 로우코드 및 노코드 플랫폼의 인기는 계속 높아질 것이며 전문적인 기술 없이도 데이터 통합 ​​파이프라인을 더 쉽게 만들고 관리할 수 있습니다.
6. 블록체인 기술 사용 증가: 블록체인 기술은 데이터 통합, 공유 및 협업을 혁신할 수 있습니다.
7. 데이터 가상화의 출현: 데이터를 물리적으로 이동하지 않고 여러 소스의 데이터에 액세스하고 통합하는 데이터 가상화가 점점 더 중요해질 것입니다.

이러한 트렌드와 발전은 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 데이터 통합, 더 나은 데이터 기반 의사 결정을 내리고 비즈니스 환경에서 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

ETL 또는 ELT 파이프라인의 실제 사례

다음은 ETL 또는 ELT 파이프라인의 실제 예입니다.

1. 월마트 : 월마트 ETL 파이프라인을 사용하여 POS 시스템 및 공급업체를 포함한 데이터를 추출하고 데이터를 정리한 다음 중앙 데이터 웨어하우스에 로드합니다. 이를 통해 회사는 판매 데이터 및 의사 결정을 분석할 수 있습니다.
2. Netflix : 넷플릭스 ELT 파이프라인을 사용하여 원시 데이터를 추출하고 클라우드 기반 데이터 레이크에 로드한 다음 클라우드 기반 분석 도구를 사용하여 데이터를 분석합니다. 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하여 사용자에게 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다.
3. 아마존: 아마존 특정에 따라 ETL 및 ELT 파이프라인을 사용합니다. 예를 들어 ETL 파이프라인은 여러 소스에서 대량의 데이터를 처리하고 분석을 위해 데이터 웨어하우스에 로드하는 데 사용됩니다. 반면 ELT 파이프라인은 실시간 데이터 처리 및 고객 행동에 사용되어 쇼핑 경험을 향상시킵니다.
4. 구글 : 구글 ELT 파이프라인을 사용하여 검색 쿼리, 광고 및 기타 소스의 데이터를 포함하여 실시간으로 데이터를 추출합니다. 이를 통해 회사는 사용자 행동에 대한 통찰력을 얻고 사용자 경험을 개선하기 위한 실시간 결정을 내릴 수 있습니다.
5. Spotify : 스포티 파이 ELT 파이프라인을 사용하여 청취 습관 및 소셜 위치 데이터를 포함하여 사용자가 생성한 데이터를 추출, 로드 및 가져옵니다. 이를 통해 회사는 사용자 경험을 개인화하고 데이터 기반 결정을 내려 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

결론

결론적으로 ETL과 ELT는 한 시스템에서 다른 시스템으로 이동하는 데 사용되는 일반적인 데이터 통합 ​​접근 방식입니다. ETL은 데이터가 대상 시스템인 기존 접근 방식입니다. ELT는 데이터가 먼저 대상 시스템에 로드된 다음 변경되는 새로운 접근 방식입니다. ELT는 성능, 보다 효율적인 리소스 사용, 보다 실시간 데이터 통합 ​​및 거버넌스를 포함하여 ETL에 비해 이점이 있습니다.

ETL과 ELT는 상호 ​​배타적이지 않으며 실시간 데이터 통합을 위해 ETL 로딩과 ELT에 따라 결합될 수 있습니다. ETL과 ELT 사이의 선택은 특정 요구 사항을 기반으로 해야 합니다.

이 기사의 주요 내용 :

1. ETL(추출, 변환, 로드) 및 ELT(추출, 로드, 변환)는 한 시스템에서 다른 시스템으로 이동하는 데 사용되는 통합 접근 방식입니다.
2. ETL 및 ELT 파이프라인의 이점에 대해 논의했습니다. ELT는 ETL보다 더 강력하고 유용하다고 언급했습니다.
3. ETL과 ELT 중에서 선택하는 방법에 대해 논의했습니다. 어떤 파이프라인이 가장 잘 작동하는지 논의하고 결정해야 합니다.
4. Python을 사용하여 ETL 및 ELT 파이프라인의 몇 가지 예를 코딩했습니다. 여기서 CSV 파일에서 데이터를 읽어 MySQL 데이터베이스 수행 후. 그 후 기사를 마무리했습니다.

이 기사에 표시된 미디어는 Analytics Vidhya의 소유가 아니며 작성자의 재량에 따라 사용됩니다.

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• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/unlock-the-true-potential-of-your-data-with-etl-and-elt-pipeline/