데이터 통합 또는 장기 비즈니스 데이터 보관을 위한 모든 ETL 과정에서 “변환” 단계를 수행하는 핵심적인 데이터 변환 솔루션들을 살펴보세요.
기업이 분석을 위해 데이터를 모으고 처리할 때, 여러 단계를 거치게 됩니다. 중요한 단계 중 하나는 데이터를 비즈니스 인텔리전스(BI) 또는 데이터 웨어하우스 도구의 요구 사항에 맞게 조정하는 변환 과정입니다.
변환 단계에서 오류가 발생하면, 중요한 정보를 놓치거나, 데이터 손실이 발생하거나, 데이터를 처리하려는 도구와 호환성 문제가 생길 수 있습니다.
따라서 프로젝트를 시작하기 전에 적절한 데이터 변환 도구를 선택하는 것이 필수적입니다. 하지만 수많은 업무와 책임을 가지고 어떻게 올바른 도구를 선택할 수 있을까요?
저희가 시장 조사를 대신 해 드렸습니다! 여러분을 위해 이미 조사를 마쳤으니 걱정하지 마세요. 저희는 기능, 성능, 가격 모델, 사용 편의성 등을 분석하여 여러분이 직접 사용해 볼 만한 데이터 변환 도구를 엄선했습니다.
데이터 변환이란 무엇일까요?
데이터 변환은 ETL(추출, 변환, 로드) 과정의 두 번째 단계로, 데이터 과학 팀은 비즈니스 요구 사항에 부합하는 일관된 형식으로 구조적 또는 비구조적 데이터를 변경합니다.
주로 다음 과정을 포함합니다:
- 모든 데이터를 단일 형식으로 맞추는 데이터 표준화
- 원시 데이터베이스의 부정확성 및 불일치 제거와 같은 데이터 정제
- 다양한 데이터 모델이나 데이터 매핑의 데이터 요소 결합
- 기존 데이터베이스 또는 데이터 보강 외 다른 출처에서 관련 데이터 가져오기
전문가들은 데이터 변환 과정에서 다양한 비즈니스 논리와 규칙을 적용합니다. 이러한 규칙은 데이터 과학자들이 비즈니스 성장을 촉진하는 실행 가능한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.
데이터 변환 도구에서 찾아야 할 기능
#1. 코드 없음 및 로우 코드
데이터 변환은 쉽게 접근 가능해야 하며, 대부분의 데이터 분석 팀 구성원이 독립적으로 수행할 수 있어야 합니다. 고급 코딩 기술이 필요한 도구는 피해야 합니다. 사용하기 쉬운 워크플로를 제공하는 도구를 찾아보세요.
만약 작업에 약간의 코드가 필요하다면, 자동화된 코드 완성 기능이 사용자가 입력한 키워드를 분석하고 필요한 구문을 제시해야 합니다.
#2. 선택적 스크립팅 기능
문제 해결 및 복잡한 상황을 위해 전문가들이 문제를 해결할 수 있도록 코딩 옵션을 제공해야 합니다.
#3. 데이터 매핑
Tableau의 데이터 매핑 예
여러 데이터 모델을 하나의 공통된 시각화로 매핑해야 비즈니스 성장에 대한 총체적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러므로 데이터 변환 도구를 선택하기 전에 데이터 매핑 기능을 제공하는지 확인해야 합니다.
#4. 자동화
데이터 변환 프로젝트에서 팀은 다음과 같은 작업을 정기적으로 수행해야 합니다:
- 첨부 파일이 있는 이메일 수신 및 발송
- 웹 요청 및 API 호출
- PowerShell을 이용한 코딩
- 타사 앱 실행
- 파일 관리
이러한 작업은 반복적입니다. 소규모 데이터 분석 팀의 부담을 줄이고 간접비를 절감하기 위해 이러한 작업을 자동화할 수 있는 도구를 선택해야 합니다.
#5. 작업 스케줄링
도구는 시각적 대시보드나 프로젝트 타임라인을 통해 작업 스케줄링과 상태 확인 등을 지원해야 합니다.
#6. 데이터 변환 템플릿
다양한 산업에서 일반적으로 사용되는 데이터 변환 템플릿을 제공하는 소프트웨어를 찾으세요. 이러한 템플릿을 사용하면 정형 및 비정형 데이터를 빠르게 변환할 수 있습니다.
디지털 마케팅, 헬스케어, 제조업, 전자상거래 등과 같은 특정 산업에 대한 템플릿을 선택할 수 있습니다.
이제 데이터 변환의 정의와 주요 기능에 대해 알아보았으니, 지금 바로 사용해 볼 만한 뛰어난 도구들을 살펴보겠습니다.
이지모프
EasyMorph는 코딩 기술 없이도 데이터 역량을 강화해 줍니다. 이제 엑셀, SQL, VBA, Python 등의 번거로운 스프레드시트와 스크립트에서 벗어날 수 있습니다.
자동화된 시각적 데이터 변환을 위한 150개 이상의 기본 제공 기능이 제공됩니다. 따라서 팀은 데이터 관련 작업에 소요되는 시간을 줄이고 IT 부서에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.
이 플랫폼을 사용하면 복잡한 데이터 변환을 자동화하고 어디서든 데이터를 검색할 수 있습니다. 사용자 인터페이스는 간단하고 완전히 시각적입니다. 따라서 이 소프트웨어를 사용하기 위해 SQL이나 프로그래밍 지식이 필요하지 않습니다.
이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- ETL 과정에서 데이터 변환 및 검색 스케줄링
- 데이터 수집, 게시 및 배포
- 시스템 간 통합을 위한 웹 API 및 웹훅
- 비즈니스 사용자의 데이터 관리를 위한 데이터 카탈로그
- 과도한 계산 작업으로부터 데스크탑 보호
EasyMorph를 통해 기업은 검색 가능한 데이터 카탈로그에서 데이터를 체계화하여 원활하고 제어 가능한 셀프 서비스를 제공할 수 있습니다. 모든 팀 구성원은 데이터에 접근할 수 있으며 원격 위치에서 데이터를 검색할 수 있습니다.
또한 이 소프트웨어는 웹 API, 원격 폴더, 스프레드시트, 텍스트 파일 및 클라우드 애플리케이션에서 데이터를 가져올 수 있어 파일이나 데이터베이스로 데이터를 가져올 필요가 없습니다.
이 플랫폼을 사용하여 다양한 시스템의 데이터와 작업을 통합하는 내부 앱을 만들 수도 있습니다. 이러한 앱은 팀 생산성을 높일 뿐만 아니라 유지 보수의 부담을 줄여줍니다.
Qlik 컴포즈
분석을 위한 회사 데이터 준비에 지치셨나요? 프로세스를 자동화하고 데이터를 빠르게 전송할 수 있는 데이터 변환 도구인 Qlik Compose를 소개합니다. 더 이상 걱정하지 마세요.
이 소프트웨어는 데이터 관리자가 지루한 수동 코딩에서 벗어날 수 있게 해주는 민첩한 ETL 자동화 도구로 활용할 수 있습니다. 자동 ETL 코드 생성 및 데이터 웨어하우스 설계 최적화를 통해 데이터 변환에 소요되는 시간, 오류 가능성 및 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
이 도구는 ETL 프로세스와 데이터 레이크 생성 속도를 최대 10배까지 향상시킬 수 있습니다. 또한 웨어하우스와 데이터 레이크를 고속으로 설계, 생성, 로드 및 업데이트할 수도 있습니다.
이 플랫폼을 사용하는 기업은 템플릿을 사용하여 분석 프로젝트에 대한 모범 사례를 자동으로 효율적으로 구현하는 엔드투엔드 워크플로를 구축할 수 있습니다. 또한 다음과 같은 운영 기능으로 데이터 관리자를 지원합니다:
- 데이터를 쉽게 수집, 동기화, 배포 및 저장
- 제로 풋프린트 아키텍처로 운영 환경에 미치는 영향 감소
- Qlik Replicate와 통합하여 이기종 소스에서 데이터 추출 자동화
- 데이터 웨어하우스 개발을 위한 모델 기반 또는 데이터 기반 방법 선택
- 실시간 데이터 추출, 로딩, 동기화를 위한 CDC 기술
Qlik Compose는 SSIS ETL과 같은 다양한 ETL 솔루션과 원활하게 통합되며, 클라우드 및 SQL 마이그레이션을 위한 효율적인 도구로 작동합니다.
DBT
신뢰할 수 있는 데이터를 더 빠른 속도로 이동해야 할 때, DBT를 사용하면 데이터 팀이 소프트웨어 엔지니어처럼 기능할 수 있습니다. 이 플랫폼을 통해 팀은 ML 모델링, 보고, 운영 워크플로를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.
이 도구의 작동 방식은 간단합니다. 기업은 안전하게 배포하고 Git 지원 버전 제어를 통해 팀원들이 협업하여 작업할 수 있습니다. 또한 모든 모델을 테스트하고 자동으로 생성된 문서를 이해관계자와 공유할 수 있습니다.
종속성 관리를 처리하고 .sql 또는 .py 형식으로 모듈식 데이터 변환을 작성할 수 있습니다. 이 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 협업자를 위한 검증된 가설에 대한 문서 추적 생성
- 데이터 사전 및 종속성 그래프 자동 생성
- 관리되는 데이터 이동을 위한 브랜치 보호 정책 구현
- SOC-2 규정 준수, CI/CD 배포, RBAC 및 ELT를 통한 보안 조치
- 버전 제어, 알림, 로깅 및 테스트를 통한 데이터 거버넌스
DBT는 매크로, 자동 완성 명령 및 참조 문을 사용하여 코드를 생성할 수도 있습니다. SQL 및 Python 모델링 지원은 데이터 과학 및 분석 팀이 공유 작업 공간에서 협업할 수 있도록 합니다.
도모
비즈니스 사용자와 IT 부서의 요구 사항을 모두 충족할 수 있는 도모(Domo) 데이터 변환 도구입니다. 드래그 앤 드롭 UI와 복잡한 SQL 변환을 지원하는 이 플랫폼을 통해 모든 사람이 분석용 데이터에 동등하게 접근할 수 있습니다.
이 도구는 시각적 데이터 통합 흐름 생성, MySQL 또는 Redshift SQL 표현식 사용, 데이터 혼합 작업과 같은 다양한 데이터 세트 변환 방식을 제공합니다.
또한 워크플로를 한 번만 생성하면 이후 모든 데이터 업데이트에 자동으로 적용되도록 설정할 수 있습니다. 도모는 데이터 변환이 실패할 경우 알림을 제공합니다. 주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다:
- SQL 코딩 없이 데이터 세트 정리, 결합 및 변환
- 데이터 탐색 및 필터와 그룹화 같은 조작 작업 수행
- 데이터 세트를 드래그 앤 드롭하여 데이터 흐름 시각화
- 1000개 이상의 사전 구축된 클라우드 커넥터 및 수많은 온프레미스 커넥터
기업은 새로운 통찰력을 얻을 수 있는 도구를 사용하여 빠르고 효율적인 변환을 생성할 수 있습니다. 또한 다양한 플랫폼의 대규모 데이터 세트를 하나의 통합된 데이터 세트로 결합할 수 있습니다.
마틸리온
마틸리온(Matillion)은 ETL을 준수하는 클라우드 네이티브 데이터 변환 도구입니다. 따라서 한 웨어하우스에서 다른 웨어하우스로 또는 한 클라우드에서 다른 클라우드로의 데이터베이스 이동에 ETL 프로세스를 사용할 수 있습니다.
이 데이터 변환 도구의 몇 가지 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 데이터 통찰력 확보 및 비즈니스 시나리오 적용 시간 단축
- 거의 무제한의 처리 용량으로 필요에 따라 확장 가능
- 향상된 데이터 보안
- 복잡한 비즈니스 규칙 처리 지원
- 적절한 팀 구성원만 데이터에 접근하도록 관리
- 간소화되고 자동화된 데이터 준비 과정
가장 큰 장점은 이 플랫폼이 중소기업을 위한 저렴한 가격 플랜과 대기업을 위한 프리미엄 서비스를 제공한다는 것입니다.
중소기업 또는 대기업 플랜 구독 여부와 관계없이 모든 계층에서 엔터프라이즈급 지원을 받을 수 있습니다. Matillion 크레딧을 구매하면 Data Loader, ETL 등 모든 Matillion 플랫폼에서 사용할 수 있습니다.
데이터미어
Datameer는 클라우드 데이터 저장 및 분석을 위해 Snowflake 서비스로서의 데이터 플랫폼을 사용하는 기업에게 널리 사용되는 데이터 분석 도구입니다.
실행 가능한 통찰력을 얻으려면 Snowflake 플랫폼 내에서 코드를 실행하여 데이터를 변환해야 합니다. 하지만 코더를 고용하면 간접비가 증가합니다.
대신 Datameer를 사용하면 Snowflake 코딩 문제를 해결할 수 있습니다. 구독 패키지가 매우 저렴하여 많은 비용을 절감할 수 있습니다.
코드 없는 접근 방식 외에도 이 도구를 사용하여 기본 SQL 명령 기반 모델에서 SELECT 문을 사용하여 데이터 변환을 실행할 수 있습니다. 필요에 따라 모듈식 데이터 변환 작업 공간에서 코드 없는 SQL과 코드를 결합하여 프로그래머가 아닌 사람과 프로그래머 모두 동일한 프로젝트에서 협업할 수 있습니다.
또한 Datameer는 실시간 처리 워크플로를 따릅니다. 예를 들어, 라이브 모드에서 Snowflake 클라우드 플랫폼 내에서 데이터 검색, 데이터 정리, 데이터 배포, 데이터 카탈로그 작성, 데이터 통찰력 구성 등의 전체 데이터 수명 주기 여정을 지원합니다.
또한 금융, 의료, 통신, 소매 및 전자상거래, 에너지, 유틸리티, 숙박 및 여행 업계를 위한 특화된 데이터 변환 솔루션을 제공합니다.
아이리
IRI는 Perl 스크립트, SQL 데이터베이스 관리, ETL 도구 및 사용자 정의 프로그램을 필요로 하는 기존 데이터 변환 프로세스를 대체하는 자동화된 솔루션입니다. 기존 프로세스는 복잡하고 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. 반면 IRI의 데이터 변환 도구는 여러분의 업무를 더 쉽게 만들어 줍니다.
데이터 변환 프로젝트에 필요한 모든 기능이 제공되며, 다음과 같습니다:
- 데이터 집계
- 대규모 데이터 세트에서 교차 계산
- 사용자 정의 데이터 변환 규칙
- 데이터 형식 및 키
- 데이터 조회
- 여러 데이터 모델 일치 또는 결합
- 피벗 서식 적용 또는 피벗 제거
- 데이터 정리 또는 스크러빙
- 데이터 재포맷 및 재매핑
- 데이터 병합 및 정렬
- 데이터 필터링
데이터 과학에서 주요 문제점은 수백만 개의 데이터 행과 수천 개의 데이터 열을 처리해야 하는 속도입니다. ETL 및 SQL 작업은 입력하는 데이터 세트가 커질수록 속도가 느려지는 경향이 있습니다.
IRI는 SortCL이라는 자체 프로그램을 사용하여 이 문제를 해결합니다. CoSort 패키지 및 Voracity 플랫폼과 같은 IRI 앱에서 즉시 사용할 수 있습니다. 이 도구는 뛰어난 속도, 정확성 및 효율성으로 대규모 팩트 테이블, 롤업 집계 및 드릴다운을 처리할 수 있습니다.
마지막으로
데이터 리소스를 처리하려면 적절한 기술과 도구를 사용해야 합니다. 이는 비즈니스 자본을 올바른 방향으로 투자하고 단기 또는 장기 비즈니스 목표를 완수하는 데 도움이 됩니다. 이러한 접근 방식을 따르지 않으면 데이터 과학 프로젝트에 대한 투자가 무의미해질 수 있습니다.
따라서 위에서 소개된 데이터 변환 도구를 사용하여 데이터 리소스와 팀을 최대한 활용해 보세요. 도구를 선택할 때 앱의 비즈니스 적용 범위를 고려하세요. 그렇지 않으면 비즈니스 인텔리전스(BI) 앱에서 사용할 수 있는 소화하기 쉬운 데이터를 얻지 못할 수도 있습니다.
특징과 기능을 자세히 설명했으므로, 이 목록에서 자신에게 적합한 데이터 변환 도구를 찾는 데 어려움이 없을 것입니다.
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스에 대해서도 관심이 있을 수 있습니다.