데이터 처리 순서 변경을 통한 Schema-on-Read 유연성 확보 및 확장성 극대화

ETL vs ELT: Which One Should You Use and Why?

Samuel Wachira2026년 4월 14일4분intermediate

AI 요약

Context

다양한 소스 시스템의 데이터를 통합하는 과정에서 Transform 단계의 위치에 따른 리소스 병목 발생. 기존 ETL 구조는 저장 전 변환 단계로 인해 데이터 가용성 및 파이프라인 변경 유연성이 제한되는 한계 존재.

Technical Solution

Warehouse 외부에서 변환을 수행하는 Schema-on-write 방식의 ETL 설계로 정형 데이터의 정합성 확보
Cloud Native Warehouse의 Compute Engine을 활용한 Schema-on-read 방식의 ELT 전환으로 처리 효율 개선
Raw Data를 우선 적재하여 소스 시스템 재접속 없이 다각도 변환이 가능한 데이터 가용성 구조 설계
dbt 및 SQL 기반의 내장 변환 로직 채택을 통한 파이프라인 유지보수 복잡도 제거
스토리지 비용 증가를 감수하고 컴퓨팅 확장성을 선택한 Cloud-based ELT 모델 도입

실천 포인트

- 레거시 시스템 및 엄격한 규제 준수 여부에 따른 ETL/ELT 선택 검토 - 데이터 웨어하우스의 컴퓨팅 비용과 스토리지 비용 간의 Trade-off 분석 - 분석 요구사항의 빈번한 변경 예상 시 Raw Data 우선 적재 구조 검토 - Cloud Native Warehouse(Snowflake, BigQuery 등) 도입 시 ELT 패턴 적용 가능성 확인

태그

#Data Warehouse #Schema-on-Read #ETL #ELT #Data Pipeline

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