데이터 규모와 유연성에 따른 ETL vs ELT 아키텍처 선택 전략

Context

데이터 분석을 위한 고품질 데이터 확보 과정에서 발생하는 데이터 전처리 시점의 충돌 분석. 소스 시스템의 데이터 형식이 다양하고 규모가 커짐에 따라 기존의 엄격한 사전 정의 방식이 유연성 저하의 원인으로 작용.

Technical Solution

• 데이터 정제 시점을 Load 이전으로 설정하여 대상 저장소의 데이터 품질을 보장하는 ETL 구조 설계
• 데이터 로드 후 대상 시스템 내부의 컴퓨팅 자원을 활용해 변환을 수행하는 ELT 구조 채택
• 비정형 Big Data 처리 효율화를 위한 Pre-processing 단계 생략 및 Direct Loading 방식 적용
• 분석 목적이 명확한 정형 데이터셋에 대해 Metadata 매핑과 통합 키를 사전 정의하는 Methodical Approach 적용
• 미래의 분석 요구사항 변화에 대응하기 위해 Raw Data를 우선 보존하는 Agile 데이터 파이프라인 구축

Key Takeaway

데이터의 규모와 구조화 정도에 따라 전처리 시점을 결정하는 Trade-off 최적화 설계 필요.