데이터 통합

ELT(추출, 로드, 변환)란 무엇이며 왜 중요한가요?

Howard

2024년 11월 28일

오늘날 기업은 온프레미스 시스템, SaaS, 로그, IoT 센서 등에서 끝없이 생성되는 데이터를 어떻게 모으고, 저장하고, 분석할지 고민합니다. 이런 환경에서 ELT(Extract, Load, Transform) 는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스·데이터 레이크에 적합한 현대적인 데이터 통합 패턴으로 빠르게 자리 잡고 있습니다.

이 글에서는 ELT의 기본 개념부터, ETL과의 차이, 장단점, 대표 활용 사례, 그리고 FineDataLink로 ELT 아키텍처를 구현하는 방법까지 단계적으로 살펴봅니다.

ELT란 무엇인가?

ELT의 정의

ELT는 이름 그대로 추출(Extract) → 적재(Load) → 변환(Transform) 순서로 데이터를 처리하는 방법입니다. 다양한 소스 시스템에서 데이터를 먼저 추출한 뒤, 거의 가공하지 않은 원시 상태로 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 적재합니다. 그리고 나서 분석 목적에 맞추어 대상 시스템 안에서 변환 작업을 수행합니다.

전통적인 ETL(Extract–Transform–Load)이 적재 전에 변환을 끝내고 정제된 데이터만 웨어하우스로 보내는 방식이라면, ELT는 원시 데이터를 먼저 적재하고 나중에 변환한다는 점에서 다릅니다. 이 차이 때문에 클라우드 기반 분석·빅데이터·머신러닝 환경에서 ELT가 선호되고 있습니다.

ELT가 필요한 이유

과거에는 변환을 전담하는 ETL 서버가 병목이 되기 쉬웠고, 저장 공간·연산 자원도 제한적이었습니다. 지금은 다음과 같은 변화가 일어났습니다.

클라우드 데이터 웨어하우스/데이터 레이크가 대량의 구조화·반정형·비정형 데이터를 저렴하게 저장
SQL·분산 엔진을 이용해 웨어하우스 내부에서 대규모 변환을 수행 가능
데이터 사이언티스트·애널리스트가 원시 데이터까지 직접 탐색해야 하는 요구 증가

이 때문에 “일단 빨리 데이터를 모아두고, 필요한 시점에 필요한 만큼 변환한다”는 ELT 방식이 현대 데이터 아키텍처의 기본 패턴이 되었습니다.

ELT는 어떻게 작동하나요?

Google Cloud 설명처럼, ELT는 각각의 단계가 명확히 분리된 데이터 파이프라인 패턴입니다.

1단계: Extract – 데이터 추출

ELT의 첫 단계는 여러 소스 시스템에서 데이터를 끌어오는 것입니다. 예를 들어:

업무용 DB(ERP, CRM, MES 등)
로그·이벤트 데이터
SaaS 애플리케이션과 서드파티 API
파일 스토리지, 메시지 큐, IoT 디바이스

이 단계에서 중요한 것은 데이터의 정확성·완전성과 변경분(증분 데이터) 관리입니다. 일반적으로 데이터 엔지니어가 담당하며, FineDataLink와 같은 데이터 통합 플랫폼으로 커넥터와 파이프라인을 구성합니다.

2단계: Load – 데이터 적재

추출된 데이터는 거의 가공하지 않은 상태로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 빠르게 적재됩니다.

정형 데이터는 테이블 형태로,
반정형·비정형 데이터는 파일/오브젝트 형태로 저장할 수 있습니다.

이 단계의 핵심은 속도와 안정성입니다. 변환을 나중으로 미루기 때문에, 대규모 데이터를 빠르게 적재해 “먼저 저장, 나중 분석” 전략을 가능하게 합니다.

FineDataLink는 실시간 동기화와 배치 적재 둘 다 지원하며, 밀리초 단위 지연으로 데이터베이스 마이그레이션·실시간 DW 구축을 돕습니다.

3단계: Transform – 데이터 변환

마지막으로, 적재된 원시 데이터를 분석·리포팅·머신러닝에 적합한 형태로 변환합니다.

불필요한 컬럼·행 제거(필터링)
조인, 집계, 파생 컬럼 생성
코드·단위 표준화, 스키마 정렬
머신러닝용 피처 엔지니어링

이 변환 작업은 데이터 웨어하우스/레이크의 연산 자원을 그대로 활용하기 때문에, 대규모 데이터에 대한 복잡한 변환도 비교적 쉽게 처리할 수 있습니다. 보통 데이터 분석가·데이터 사이언티스트가 SQL, 파이프라인 도구, 노트북 등을 활용해 수행합니다.

ELT의 주요 이점

대용량·다양한 데이터에 강하다

ELT는 원시 데이터를 그대로 적재한 뒤 변환하기 때문에,

구조화·반정형(JSON, XML)·비정형(텍스트, 로그) 데이터를 한곳에 모을 수 있고
스키마를 나중에 적용하는 Schema-on-Read 방식으로 유연하게 해석할 수 있습니다.

이는 빅데이터, 로그 분석, 고객 행동 데이터 같은 복잡한 데이터셋에 특히 유리합니다.

유연성과 민첩성

원시 데이터가 모두 대상 시스템에 저장되어 있기 때문에,

요구사항이 바뀌어도 소스를 다시 가져올 필요 없이
변환 로직만 새로 작성하여 재처리할 수 있습니다.

새로운 지표를 추가하거나, 머신러닝을 위해 다른 형태의 데이터셋을 만들고 싶을 때 민첩하게 대응할 수 있다는 것이 큰 장점입니다.

원시 데이터 보존과 데이터 과학 지원

ELT에서는 변환 전의 가장 세밀한 수준의 원시 데이터가 보존됩니다. 그래서:

과거 변환 로직에 오류가 있었을 때 재처리 가능
데이터 감사·추적에 유리
데이터 사이언티스트가 가공되지 않은 데이터를 기반으로 새로운 패턴을 탐색

등의 이점을 얻을 수 있습니다.

클라우드·비용 측면에서의 장점

클라우드 데이터 웨어하우스는 확장성과 탄력 과금 구조를 제공하므로, ELT는 다음과 같은 이점을 가집니다.

별도 ETL 서버를 운영하기보다 클라우드 DW의 연산 자원을 직접 활용해 변환
저장소·컴퓨팅을 필요에 따라 확장·축소하여 비용 최적화
관리해야 할 시스템 수가 줄어 전체 운영 부담 감소

데이터 팀 간 역할 분리

ELT 패턴에서는 보통:

데이터 엔지니어 → 추출·적재(Extract & Load) 책임
데이터 분석가/사이언티스트 → 변환·모델링(Transform & Analytics) 책임

으로 역할과 책임이 명확하게 분리됩니다. 이는 팀 간 협업을 단순화하고, 각자가 전문성을 살릴 수 있게 해 줍니다.

ELT의 도전 과제와 한계

데이터 거버넌스·보안

원시 데이터를 통째로 웨어하우스/레이크에 적재하면,

개인정보(PII), 민감 데이터가 그대로 들어올 수 있고
권한·암호화·마스킹이 제대로 되지 않으면 보안 리스크가 커집니다.

따라서 다음과 같은 조치가 필수입니다.

전송·저장 시 암호화
역할 기반 접근 제어(RBAC)
감사 로그와 모니터링
민감 데이터 마스킹·익명화 정책

FineDataLink는 암호화·권한 관리·감사 기능을 제공해 이런 거버넌스를 구현하는 데 도움을 줍니다.

변환 로직 관리의 복잡성

변환을 대상 시스템 안에서 수행하면,

SQL 스크립트, 파이프라인 정의, 스케줄 등 관리해야 할 요소가 많아지고
코드 관리·성능 튜닝·재사용성 확보가 중요해집니다.

이를 해결하려면

표준화된 변환 템플릿·모듈화
버전 관리(Git 등)
테스트·릴리즈 파이프라인

같은 데이터 엔지니어링 베스트 프랙티스가 필요합니다.

데이터 품질과 ‘데이터 스왐프’ 위험

원시 데이터를 아무 기준 없이 데이터 레이크에 쌓다 보면,

어디서 온 데이터인지 알기 어려운 데이터 스왐프(data swamp) 로 변하고
메타데이터·카탈로그가 없어서 활용성이 떨어질 수 있습니다.

따라서 ELT에서도 여전히

데이터 품질 규칙
카탈로그·계보(lineage) 관리
모니터링·경고

가 중요하며, FineDataLink의 정제·변환·모니터링 기능을 활용해 품질 이슈를 조기에 발견하는 것이 좋습니다.

전문 인력·운영 역량 필요

ELT는 클라우드, SQL, 분산 처리, 보안·거버넌스를 모두 이해하는 인력이 있어야 안정적으로 운영할 수 있습니다.

조직 내에 이런 역량이 부족하다면,

로우 코드 데이터 통합 플랫폼(FineDataLink 등)을 도입해 진입 장벽을 낮추고
단계적인 파일럿 프로젝트로 경험을 쌓는 전략이 필요합니다.

ELT vs ETL: 어떤 방식을 선택해야 할까?

ELT와 ETL의 핵심 차이는 변환 시점과 위치입니다.

비교 항목	ELT	ETL
처리 순서	Extract → Load → Transform	Extract → Transform → Load
변환 위치	대상 DW/레이크 내부	별도 ETL 서버·스테이징 영역
대상에 저장되는 데이터	원시 데이터 + 변환된 뷰/테이블	이미 정제·구조화된 데이터
적합한 데이터 유형	정형 + 반정형 + 비정형	주로 정형 데이터
초기 적재 속도	빠름(변환 없이 바로 적재)	변환 이후 적재라 상대적으로 느릴 수 있음
유연성	높음(원시 데이터 재활용 가능)	사전 정의된 스키마에 의존

일반적으로:

클라우드 DW/레이크, 빅데이터, ML, 빠른 적재가 중요한 경우 → ELT
데이터 품질이 절대적으로 중요하고, 정형 데이터 중심이며, 기존 ETL 인프라가 잘 구축된 경우 → ETL

현실에서는 두 접근을 혼합해, 일부 파이프라인은 ETL, 일부는 ELT로 구성하는 하이브리드 전략도 많이 사용합니다.

ELT의 대표 활용 사례

클라우드 데이터 웨어하우스

클라우드 데이터 웨어하우스는 ELT의 대표 무대입니다.

다양한 소스에서 추출한 데이터를 원시 상태로 DW에 빠르게 로드
DW 내부에서 SQL·파이프라인으로 변환 수행
BI 도구(FineBI, FineReport 등)에서 대시보드·리포트 생성

FineDataLink는 이런 시나리오에서 커넥터·실시간 동기화·스케줄링을 제공하여 클라우드 DW 구축과 운영을 단순화합니다.

빅데이터 분석과 데이터 레이크

데이터 레이크는 원시 데이터(로그, 이벤트, 파일 등)를 대량으로 저장하는 저장소입니다. ELT는 레이크에 데이터를 쌓아두고,

필요할 때만 변환해
빅데이터 분석·고급 리포팅·머신러닝에 활용하는 데 적합합니다.

FineDataLink는 다양한 소스를 데이터 레이크로 통합하고, API와 데이터 파이프라인으로 분석용 데이터셋을 생성하는 데 활용할 수 있습니다.

머신러닝·AI용 데이터 준비

머신러닝 모델은 풍부한 원시 데이터와 다양한 피처를 필요로 합니다. ELT 패턴에서는:

여러 시스템에서 데이터를 원시 상태로 적재
모델 목적에 맞는 피처 엔지니어링을 변환 단계에서 수행
반복적으로 피처를 추가·수정하면서 실험

FineDataLink의 데이터 파이프라인 기능을 사용하면, ML 학습용 데이터셋을 주기적으로 생성·갱신하는 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

실시간 분석·API 통합

스트리밍 데이터나 SaaS·마이크로서비스 사이의 통합에도 ELT가 자주 사용됩니다.

실시간 이벤트·로그를 빠르게 적재
대시보드·알림용으로 필요한 부분만 변환
API 기반 SaaS 데이터를 통합해 360º 고객 뷰 생성

FineDataLink는 100개 이상의 데이터 소스를 지원하고, 로우 코드로 API·애플리케이션을 연동할 수 있어 이런 실시간·옴니채널 데이터 통합에 적합합니다.

FineDataLink로 구현하는 ELT 아키텍처

FineDataLink 한눈에 보기

FineDataLink는 All-in-One 엔터프라이즈급 데이터 통합 플랫폼으로,

로우 코드 인터페이스
실시간 데이터 동기화
고급 ETL & ELT 개발 기능

을 제공하여 복잡한 데이터 통합 작업을 간소화합니다.

FineDataLink로 구현하는 ELT 단계

Extract – 다양한 소스에서 데이터 가져오기
- DB, 클라우드 스토리지, SaaS, 파일, 메시지 큐, SAP 등 100+ 소스 지원
- 시각적 UI로 커넥션 설정 및 추출 작업 구성
1. Load – 데이터 웨어하우스·레이크로 적재
  - 배치·실시간 동기화 모두 지원
  - 증분 적재, 병렬 처리, 스케줄링으로 안정적인 로딩 구현
Transform – 데이터 개발·파이프라인으로 변환
- 드래그 앤 드롭 방식의 변환 노드(조인, 집계, 필터, 계산 컬럼 등)
- 재사용 가능한 변환 플로우와 데이터 파이프라인 관리
- 필요 시 Data Service를 통해 변환 결과를 API로 제공