ETL 파이프라인이란 무엇인가요?

이 글에서는 다음을 다룹니다:

• ETL 파이프라인 설명
• ETL 파이프라인의 이점
• 비즈니스에서 ETL 파이프라인 구현 방법
• ETL 파이프라인 단계 자동화
• ETL 파이프라인 FAQ

ETL 파이프라인 설명

ETL은 다음을 의미합니다:

1. 추출(Extract): NoSQL 데이터베이스나 소셜 미디어의 인기 게시물 같은 오픈소스 대상 웹사이트 등 소스 또는 데이터 풀에서 데이터를 추출하는 단계입니다.
2. 변환(Transform): 추출된 데이터는 일반적으로 다양한 형식으로 수집됩니다. ‘변환’은 이 데이터를 대상 시스템으로 전송할 수 있는 통일된 형식으로 구조화하는 과정을 의미합니다. 여기에는 JSON, CSV, HTML 또는 Microsoft Excel과 같은 형식이 포함될 수 있습니다.
3. 로드(Load): 데이터를 데이터 풀/웨어하우스, CRM 또는 데이터베이스로 실제 전송/업로드하는단계로 , 이후 분석을 통해 실행 가능한 결과를 도출할 수 있도록합니다 . 가장 널리 사용되는 데이터 전송 대상에는 웹훅(webhook), 이메일, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP 또는 API 등이 있습니다.

유의사항:

• ETL 파이프라인은 특히 규모는 작지만 복잡성이 높은 데이터 세트에 적합합니다.
• ‘ETL 파이프라인’은 종종‘데이터 파이프라인’과혼동됩니다. 후자는 전체 주기 데이터 수집 아키텍처를 포괄하는 광범위한 용어인 반면, 전자는 보다 특정 목적의 절차입니다.

ETL 파이프라인의 장점

ETL 파이프라인의 주요 이점은 다음과 같습니다:

첫째: 다양한 출처의 원시 데이터

급속한 성장을 추구하는 기업들은 강력한 ETL 파이프라인 아키텍처를 통해 시야를 넓힐 수 있다는 점에서 이점을 얻을 수 있습니다. 우수한 ETL 데이터 수집 흐름은 기업이 다양한 형식의 원시 데이터를 여러 출처에서 수집하고 분석을 위해 시스템에 효율적으로 입력할 수 있도록 지원합니다. 이는 의사 결정이 현재 소비자/경쟁사 동향과 훨씬 더 밀접하게 연결된다는 것을 의미합니다.

둘째: ‘인사이트 도출 시간’ 단축

다른 운영 흐름과 마찬가지로, 일단 실행되면 초기 수집부터 실행 가능한 통찰까지의 시간이 상당히 단축될 수 있습니다. 데이터 전문가가 각 데이터 세트를 수동으로 검토하고 원하는 형식으로 변환한 후 대상 위치로 전송하는 대신, 이 프로세스가 간소화되어 더 빠른 통찰을 가능하게 합니다.

셋째: 기업 자원 확보

마지막 요점과 연계하여, 우수한 ETL 파이프라인은 다양한 차원에서 기업 자원을 확보하는 데 기여합니다. 여기에는 인력 확보도 포함됩니다. 실제로 기업들은:

“AI 활용을 위한 데이터 정리에 전체 작업 시간의 80% 이상을 소비합니다“.

이 경우 데이터 정리는 ‘데이터 포맷팅’을 포함하며, 견고한 ETL 파이프라인이 이를 처리합니다.

비즈니스에서 ETL 파이프라인 구현 방법

비즈니스에서 ETL 파이프라인을 구현하는 방법을 설명하는 데 도움이 될 수 있는 전자상거래 사용 사례를 소개합니다:

디지털 소매 기업은 경쟁력을 유지하고 타깃 고객에게 어필하기 위해 다양한 출처의 수많은 데이터 포인트를 통합해야 합니다. 데이터 출처의 예시는 다음과 같습니다:

• 마켓플레이스 내 경쟁 업체에 대한 구매자 리뷰
• 상품/서비스에 대한 Google 검색 트렌드
• 경쟁사의 광고(문구 + 이미지)

이러한 모든 데이터 포인트는 (.txt), (.csv), (.tab), SQL, (.jpg) 등 다양한 형식으로 수집될 수 있습니다. 대상 정보를 여러 형식으로 보유하는 것은 기업의 비즈니스 목표(즉, 실시간으로 경쟁사/소비자 인사이트를 도출하고 더 많은 매출을 확보하기 위한 변경을 수행하는 것)에 도움이 되지 않습니다.

이러한 이유로 해당 이커머스 업체는 알고리즘/입력 시스템 선호도에 따라 상기 모든 형식을 다음 중 하나로 변환하는 ETL 파이프라인 구축을 선택할 수 있습니다:

• JSON
• CSV
• HTML
• Microsoft Excel

경쟁사 제품 카탈로그를 표시하기 위한 선호 출력 형식으로 Microsoft Excel을 선택했다고 가정해 보겠습니다. 그러면 영업 사이클 및 생산 관리자가 이를 신속하게 검토하여 경쟁사가 판매하는 신규 제품을 식별하고, 이를 자사 디지털 카탈로그에 포함시킬 수 있습니다.

ETL 파이프라인 단계 일부 자동화

많은 기업들은 데이터 수집 작업과 ETL 파이프라인을 수동으로 설정할 시간, 자원, 인력이 부족합니다. 이러한 경우, 완전 자동화된 웹 데이터 추출 도구를 선택합니다.

이러한 기술은 기업이 자체 비즈니스 운영에 집중하는 동시에 제3자가 개발 및 운영하는 자율적 ETL 파이프라인 아키텍처를 활용할 수 있게 합니다. 이 옵션의 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 인프라/코드가 전혀 필요 없는 웹 데이터 추출
• 추가 기술 인력 불필요
• 데이터는 자동으로 정리, 분석, 합성되어 선택한 표준 형식(JSON, CSV, HTML 또는 Microsoft Excel)으로 제공됩니다. – 이 단계는 자동으로 처리되는 ETL 파이프라인 대체 기능입니다 .
• 데이터는 이후 기업 측 소비자(예: 팀, 알고리즘 또는 시스템)에게 전달됩니다. 여기에는 웹훅, 이메일, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP 또는 API가 포함됩니다.

자동화된 데이터 추출 도구 외에도, 많은 사람들이 잘 알지 못하는 효율적이고 유용한 지름길이 있습니다. 많은 기업들이 데이터 수집과 ETL 파이프라인 자체의 필요성을 없애면서 “데이터 인사이트 도출 시간”을 단축하고 있습니다. 그들은 이미 균일한 형식으로 준비되어 사내 데이터 소비자에게 직접 전달되는 즉시 사용 가능한 데이터 세트의 힘을 활용하여 이를 수행하고 있습니다.

결론

ETL 파이프라인은 다중 소스에서 데이터 수집을 간소화하고, 데이터로부터 실행 가능한 인사이트를 도출하는 데 소요되는 시간을 단축하며, 핵심 인력과 자원을 확보하는 효과적인 방법입니다. 그러나 ETL 파이프라인이 제공하는 효율성에도 불구하고, 개발 및 운영에는 여전히 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 바로 이 때문에 많은 기업들이 Bright Data의 웹 스크래핑 도구와 같은 솔루션을 활용해 데이터 수집 및 ETL 파이프라인 흐름을 아웃소싱하고 자동화하는 선택을 합니다. 귀사의 데이터 프로젝트에 최적의 솔루션을 찾으려면 저희에게 문의하십시오.

ETL 파이프라인 FAQ