데이터 거버넌스와 처리 속도 최적화를 위한 ETL vs ELT 아키텍처 전략 분석

Context

데이터 소스의 다양화와 대용량 데이터 발생으로 인한 기존 데이터 통합 방식의 효율성 저하 발생. 정교한 전처리를 통한 데이터 품질 확보와 클라우드 환경의 확장성 사이에서 최적의 Pipeline 설계 필요성 증대.

Technical Solution

• Staging Area 기반의 Transform 단계를 통한 데이터 무결성 확보 및 규제 준수 중심의 ETL 구조 설계
• Cloud Data Warehouse의 연산 능력을 활용하여 Load 후 Transform을 수행하는 ELT 방식으로 처리 지연 시간 최소화
• 데이터 특성에 따른 Batch Processing과 Spark 기반 Real-time Processing의 이원화 운영
• Full Load와 Incremental Load 방식을 구분하여 초기 데이터 구축 및 지속적 업데이트 효율 최적화
• 데이터 레이크 도입을 통한 비정형 데이터의 즉각적인 Ingestion 및 유연한 Schema 적용 구조 구현