ETL 도구는 다양한 소스에서 데이터를 집계하고 변환 및 저장하여 비즈니스를 추진하는 데 유용한 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다.
데이터는 모든 현대 비즈니스의 핵심입니다. 상품정보, 배송예정일, 스마트폰 사용시간 등 어디에나 존재합니다.
시스템, 장치 및 서비스는 올바르게 처리되고 사용될 때 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 데이터를 생성합니다.
그러나 웹에는 엄청난 양의 데이터가 떠다니기 때문에 의미 있는 정보를 추출하기가 어려워집니다.
이것이 오늘날 기업이 더 나은 전략을 수립하고 고객에게 최고의 경험을 제공하기 위해 데이터를 효율적이고 안전하게 관리할 수 있는 솔루션이 필요한 이유입니다.
ETL 도구가 바로 그 역할을 합니다.
변환 및 분석할 수 있도록 모든 데이터를 한 곳으로 가져옴으로써 더 나은 결정을 내리고 실용적인 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다.
ETL 도구, 이 도구가 하는 일, 그리고 ETL 도구에서 비즈니스 중심 인텔리전스를 얻는 방법에 대해 알아보겠습니다.
목차
ETL이란 무엇을 의미합니까?
ETL은 추출, 변환 및 로드를 의미합니다.
간단히 말해서 ETL은 회사가 여러 소스에서 데이터를 가져와 단일 통합 데이터 저장소에 수집하는 데이터 통합 프로세스입니다. 기업은 프로세스를 사용하여 더 나은 데이터 웨어하우스를 구축하여 비즈니스를 더 빠르게 추진합니다. 여기에는 작업을 수행하는 세 단계가 포함됩니다.
- 데이터 추출: 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 단일 중앙 데이터베이스에 저장해야 합니다.
- 데이터 변환: 이 원시 데이터를 이해하려면 품질을 보장하면서 결합 및 중복 제거하여 변환해야 합니다.
- 데이터 로드: 마지막으로 이 데이터를 구현 대상 대상에 로드해야 합니다.
ETL 도구란 무엇입니까?
ETL 도구는 다양한 소스에서 데이터를 가져와 중앙 저장소로 변환하는 데 도움이 되는 솔루션입니다. 이러한 도구는 기업이 다양한 데이터를 수집하고 단일 데이터 웨어하우스로 통합함으로써 데이터 통합 전략을 가능하게 하는 데 도움이 됩니다.
ETL 도구는 다양한 데이터가 함께 작동하도록 합니다. 결과적으로 프로세스는 더 나은 비즈니스 인텔리전스를 생성하고 보다 포괄적인 데이터 관리 전략을 실행하는 데 중요한 역할을 합니다.
ETL 대 ELT
ETL과 ELT는 모두 매우 유사하지만 작업 스타일에 차이가 있습니다.
ETL은 힘든 변환이 필요한 더 작은 데이터 집합을 처리할 때 가장 좋습니다. 반면 ELT는 많은 양의 비정형 및 정형 데이터를 처리하는 데 가장 적합합니다.
둘 사이의 중요한 차이점을 알아 보겠습니다.
- ETL은 추출, 변환 및 로드 프로세스를 나타내는 반면 ELT는 추출, 로드 및 변환을 나타냅니다.
- ETL에서 데이터는 소스에서 대상으로 이동합니다. 그러나 ELT에서는 데이터 저장소를 활용하여 일반적인 변환을 수행하므로 데이터 스테이징이 필요하지 않습니다.
- ETL은 프로세스 중간에 데이터를 변환하므로 기본 변환을 수행하는 동안 더 많은 보안을 제공합니다. ELT는 민감한 데이터가 먼저 업로드될 때 잘 작동합니다.
- ETL은 보다 안정적이고 효율적이며 빠른 데이터 분석에 있어 상당히 좋습니다. 반면에 ELT는 빠른 분석에 있어서는 그다지 좋지 않습니다.
ETL 도구는 어떻게 작동합니까?
ETL은 데이터 중심 조직을 위한 탁월한 솔루션입니다. 데이터를 올바른 형식으로 효율적으로 전달할 수 있도록 지원하여 모든 비즈니스에 적합합니다.
ETL 도구는 용도와 환경에 따라 기능과 모양이 다릅니다. 일부 도구에는 매우 기본적인 기능이 제공되는 반면 다른 도구에는 숙련된 사용자에게 가장 적합한 고급 기능이 제공됩니다. 그러나 모든 도구에서 공통적인 것, 즉 프로세스를 능률화하고 단순화하는 목표를 찾을 수 있습니다.
ETL 도구의 작동 방식은 다음과 같습니다.
- 조직의 목표에 따라 다양한 소스에서 데이터 추출
- 의미 있는 정보와 비즈니스 인텔리전스를 얻기 위해 동일한 데이터를 원래의 원시 형식에서 명확한 형식으로 변환합니다.
- 변환된 데이터를 클라우드 또는 온프레미스 데이터 웨어하우스에 로드하여 보고 및 분석에 사용하여 비즈니스 전략을 형성할 수 있습니다.
시각적 프레임워크는 사용자가 소스에서 최종 목적지까지의 데이터 흐름을 이해하는 데 도움이 됩니다. ETL 도구에는 모니터링, 오류 처리 및 로깅 기능이 함께 제공되어 복잡한 문제에서 데이터를 복구할 수 있습니다.
ETL 도구가 필요한 이유는 무엇입니까?
ETL 도구는 기업이 다양한 소스에서 데이터를 가져와 변환하고 클라우드 또는 온프레미스 데이터 웨어하우스에 로드하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 데이터 과학자는 데이터에 쉽게 액세스하고 분석하여 단순한 데이터를 가치 있고 강력한 비즈니스 인텔리전스로 전환할 수 있습니다.
ETL 도구를 사용하여 얻을 수 있는 이점을 알아보십시오.
- ETL은 조건을 충족할 뿐만 아니라 시각적 데이터 흐름을 구축하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 사용자 경험을 향상할 수 있도록 도와줍니다.
- 데이터베이스 또는 애플리케이션에서 대화형의 생산적인 시각화 솔루션을 제공하여 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
- ETL 도구는 모든 작업을 수동으로 수행하는 대신 데이터 수집, 변환 및 통합을 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
- 더 나은 효율성과 성능으로 전체 프로세스를 수행합니다.
- ETL 도구는 크고 복잡한 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 고급 데이터 정리 및 프로파일링이 가능합니다.
이제 데이터를 활용하여 비즈니스를 추진하는 데 도움이 될 수 있는 최고의 ETL 도구를 살펴보겠습니다.
슈퍼메트릭스
Supermetrics를 사용하면 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 시각화 도구, 스프레드시트 또는 BI 도구에 관계없이 필요한 마케팅 데이터를 수집하고 모든 데이터를 보고, 저장 및 분석 플랫폼으로 가져올 수 있습니다.
속도가 느려지지 않도록 마케팅 데이터를 효과적으로 구성하십시오. 샘플링이나 시간 경과 없이 마케팅 플랫폼에서 측정기준과 측정항목을 신속하게 이동 보고서로 가져올 수 있습니다. 깨끗한 데이터만 얻을 수 있습니다.
데이터를 원하는 저장 위치에 가져오면 구성을 시작하고 그에 따라 데이터를 필터링합니다. 또한 성능을 확인하여 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 알 수 있습니다. 결국 최적화에 들어가십시오. 보고를 자동화하고 데이터 전송을 예약하여 수동 작업 시간을 없애 대시보드를 준비하십시오.
또한 멋진 대시보드를 만들고 싶다면 Supermetrics가 도움이 됩니다. 당신이 해야 할 유일한 작업은 스프레드시트에서 계산된 숫자에 대한 작업을 하거나 데이터를 데이터 웨어하우스로 옮기는 것입니다. 마케팅 데이터 대상을 선택하고 다음 단계를 확인하십시오.
JSON 또는 CSV 형식 또는 사용자 지정 출력 형식을 사용하여 마케팅 데이터를 추출합니다. 신용 카드를 사용하지 않고 14일 동안 Supermetrics에 완전히 액세스할 수 있습니다. 만족스러우면 원하는 데이터 대상을 선택하고 가격을 확인하십시오.
다뚜
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이 솔루션은 가입하고 데이터 파이프라인에 연결하는 순간부터 소스에서 대상으로 데이터를 전송하는 순간까지 모든 것을 즉시 수행합니다. 파이프라인에 대한 모든 변경 사항은 Dataddo에서 관리하므로 파이프라인이 끊어져 누락된 데이터에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
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또한 Dataddo는 AWS Redshift 또는 Google Big Query와 같은 광범위한 클라우드 스토리지와 PostgreSQL, SQL 서버, Maria DB와 같은 온프레미스 데이터 웨어하우스를 지원합니다. 또한 Google Sheets 또는 Amazon S3를 비롯한 다양한 파일 서버를 지원합니다.
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헤보
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Hevo가 모든 파이프라인과 향후 작업을 관리하도록 허용합니다. 이 ETL 도구가 있으면 마케팅 데이터에 ETL 스크립트나 Cron 작업이 필요하지 않습니다. Hevo는 결함을 감지하고 데이터를 효율적으로 형식화하거나 변환할 수 있습니다. 대기 시간 없이 수백만 개의 레코드를 처리할 수 있으므로 파이프라인이 비즈니스 성장에 따라 확장될 것임을 증명합니다.
스카이비아
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땀
사용 스티치 데이터 더 빠르게 답변을 얻으려면 130개 이상의 소스에서 데이터 웨어하우스로 마케팅 데이터를 빠르게 이동하고 분석 준비 데이터를 활용하십시오. 이를 통해 귀중한 통찰력을 분석하는 데 더 많은 시간을 할애하고 데이터 파이프라인을 관리하는 시간을 줄일 수 있습니다.
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AWS 글루
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데이터 통합을 더 쉽게 만드는 코드 기반 및 시각적 인터페이스를 경험하게 될 것입니다. 또한 사용자는 AWS Glue 데이터 카탈로그를 통해 데이터를 찾고 쉽게 액세스할 수 있습니다. ETL과 개발자 및 데이터 엔지니어는 단 몇 번의 클릭으로 ETL 워크플로를 시각적으로 생성, 모니터링 및 실행할 수 있습니다.
코드를 작성하지 않고도 데이터를 시각적으로 보강, 정규화 및 정리할 수 있습니다. 또한 SQL을 사용하여 다양한 데이터 저장소에서 데이터를 복제하고 결합할 수 있습니다. AWS Glue를 사용하면 데이터 통합 속도가 빨라지고 데이터 통합 워크플로를 자동화하여 비즈니스를 확장할 수 있습니다.
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자주 묻는 질문
1. ETL 대 ELT: 차이점은 무엇입니까?
답변: 둘 다 비슷한 기능을 포함하지만 방식이 다릅니다. ETL은 처리를 위해 별도의 서버에서 마케팅 데이터를 변환합니다. 반면 ELT는 데이터 저장소 또는 데이터 웨어하우스 내에서 마케팅 데이터를 변환합니다.
2. ETL 도구의 기능은 무엇입니까?
답변: 일부 기능에는 데이터 매핑, 연결, 데이터 동기화, 워크플로 자동화, 비즈니스 분석 및 보고가 있습니다.
3. ETL 도구의 유형은 무엇입니까?
답변: 일부 유형에는 엔터프라이즈 소프트웨어 ETL 도구, 오픈 소스 ETL 도구, 클라우드 기반 ETL 도구 및 사용자 지정 ETL 도구가 있습니다.
결론
ETL 도구는 모든 데이터를 위한 중앙 위치를 제공하므로 데이터 파이프라인을 구축하고 이해 관계자와 리더를 효율적으로 작업하는 데 필요한 정보로 연결할 수 있습니다. 이는 데이터 팀이 작업이 아무리 복잡하더라도 새로운 수준의 표준화와 속도를 달성하는 데 도움이 됩니다.
따라서 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 ETL 솔루션을 선택하는 것은 현명한 결정입니다. 데이터를 추출, 변환 및 데이터 스토리지 플랫폼에 로드하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.