[정보처리기사 실기 공부] 데이터 전환

ETL (Extraction, Transformation, Loading) 이해하기

데이터 관리는 현대 비즈니스에서 필수적인 요소입니다. 이 중에서도 ETL(Extraction, Transformation, Loading)은 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하기 위한 핵심 프로세스입니다. 이번 글에서는 ETL의 개념과 데이터 전환 절차, 주요 기능 및 작업 단계를 살펴보겠습니다.

 

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ETL(Extraction, Transformation, Loading)

• 개념
  • 기존의 원천 시스템에서 데이터를 추출(Extraction)하여 목적 시스템의 데이터베이스에 적합한 형식과 내용으로 변환(Transformation)한 후, 목적 시스템에 적재(Loading)하는 일련의 과정

데이터 전환 절차

• 데이터 전환 계획 및 요건 정의
• 데이터 전환 설계
• 데이터 전환 개발
• 데이터 전환 테스트 및 검증
• 데이터 전환

ETL 기능

기능	설명
추출 (Extraction)	하나 또는 그 이상의 데이터 소스로부터 데이터 획득
변환 (Transformation)	데이터 클렌징, 형식 변환 및 표준화, 데이터 통합
적재 (Load)	변형 단계의 처리가 완료된 데이터를 목표 시스템에 적재

 

ETL 작업 단계

• interface
• staging
• profiling
• cleansing
• integration
• denormalizing

데이터 정제

• 데이터 품질 관리 대상

대상	종류
데이터 값	- 데이터 현상적 값 - 데이터 구조적 값
데이터 구조	- 각 단계별 데이터 구조 - 각 조직 단위별 데이터
데이터 관리 프로세스	-데이터 정의 프로세스 -데이터 변경 프로세스 -데이터 평가 프로세스

 

데이터 품질 지표

• 정확성
• 일관성
• 유용성
• 접근성
• 적시성
• 보안성

데이터 품질 관리 프레임 워크

• CIO(Chief Information Officer)
  • 최고 정보화 임원
• EDA(Enterprise Data Administrator)
  • 전사 데이터 관리자
• DA(Data Administrator)
  • 데이터 관리 책임자
• DBA(Database Administrator)
  • 데이터베이스 관리자

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ETL 프로세스는 데이터 관리의 핵심으로, 데이터를 추출하고 변환하여 목적 시스템에 적재하는 일련의 과정을 통해 데이터의 품질을 보장합니다. 이를 통해 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우징, 데이터 마이그레이션 등 다양한 데이터 관리 프로젝트에서 중요한 역할을 합니다. ETL의 효과적인 활용은 데이터 분석 및 보고의 효율성을 높여 비즈니스 의사 결정에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 2024년에 정보처리기사를 따기 위해 노력하는 모두에게 행운을 빕니다!