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최근 소비자의 행동 패턴에 따라 기업이 소비자를 잡기 위해 다양한 전략을 펼치고 있습니다. 소비재 시장만 살펴보아도 일부 소비자는 ‘가치 소비’ 또 다른 소비자는 ‘친환경 소비’ 등 다양한 소비 패턴을 보여 주고 있습니다.
이처럼 고객과 시장이 빠르게 변화하는 상황에서 기업은 어떻게 대처할 수 있을까요? 바로 ‘데이터’의 활용입니다. 데이터 분석을 통해 소비 트렌드를 학습하고 새로운 전략을 구축할 수 있습니다.
무수히 쏟아지는 ‘빅 데이터’ 시대, 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하기 위해 반드시 알아야 하는 데이터 분석의 필수 프로세스 ‘ETL(Extract, Transform, Load)’에 대해 알려 드리겠습니다.
ETL 이란 무엇일까요? ETL 이란 Extract(추출), Transform(변환), Load(로드)로 이루어진 데이터 처리 프로세스로 데이터 분석에 효과적입니다. ETL을 통해 생성된 데이터 마트를 활용한다면, 데이터 추출이나 대시보드를 쉽게 활용이 가능합니다. 우선 ETL의 단어별로 어떤 역할인지 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
첫째, 추출입니다. Extract(추출)은 데이터를 수집하는 작업입니다. 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터가 존재하며 데이터를 수집하는 과정을 모두 추출이라고 합니다.
정형 데이터는 엑셀의 형태로 저장할 수 있는 데이터이며, 비정형 데이터는 파일, 웹 사이트의 HTML, API 등 다양한 형태가 될 수 있습니다. 최근 많이 활용되는 공공 데이터 API도 비정형 데이터의 하나라고 볼 수 있습니다.
둘째, Transform(변환)입니다. 추출한 데이터는 다양한 구조로 되어 있습니다. 이를 분석하기 위해 데이터를 일관된 형식으로 변환시키는 과정이 필요합니다. 변환하는 이유 중 하나는 데이터를 효율적으로 관리하고 검색하는 기능을 제공함으로써 데이터의 활용을 높일 수 있습니다.
예를 들어 다양하게 수집된 데이터에서 ‘2024년 1월 1일’과 ‘2024/01/01’을 ‘2024-01-01’으로 변환시키는 것도 변환의 한 부분이라고 볼 수 있습니다. 이러한 변환 작업을 통해 원하는 데이터를 더욱 빠르게 찾을 수 있게 됩니다.
마지막, Load(로드)입니다. 앞서 추출하고 변환한 데이터를 저장소에 입력합니다. 여기서 저장소는 주로 MySql, Bigquery와 같은 데이터베이스이며 사무 업무를 위해 자주 사용하는 엑셀도 데이터 베이스 일종이라고 볼 수 있습니다. 로드를 통해 저장된 데이터는 분석이나 보고서 작성 등 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다.
ETL의 3가지 과정에 대해서 알아보았습니다. 데이터 분석을 위해 왜 ETL을 해야 하는지 와닿지 않을 수도 있는데요. 효율적인 데이터 분석을 위해 ETL이 왜 필요한지 아래에서 자세히 알려드리겠습니다.
데이터 분석을 할 때 ETL의 프로세스를 경우는 2가지로 분류할 수 있습니다. 바로 정형 데이터를 활용할 경우와 비정형 데이터를 활용하는 경우인데요. 하나씩 자세히 살펴보겠습니다.
정형 데이터는 미리 정해놓은 구조에 따라 저장된 데이터입니다. 어느 정도 분류가 되어있죠. 그런데 정해놓은 구조에 따라 저장된 데이터를 활용하는데 왜 ETL의 프로세스를 거칠까요? 위의 이미지를 통해 예시를 들어보겠습니다.
다양한 데이터 소스에서 전체 유저의 매출을 확인하려고 합니다. 하지만, A 데이터와 B 데이터의 데이터의 형태가 다를 수 있습니다. 이럴 경우 위의 이미지와 같이 날짜와 매출의 단위를 하나로 통일시켜 새로운 형태의 데이터로 ETL 함으로써 목적에 따라 데이터를 새로 추출/분류할 수 있습니다.
수집한 데이터가 정리되어 있지 않다면 어떻게 될까요? 아무리 데이터가 많아도 가치 있는 정보를 찾아낼 수 없을 것입니다. 따라서 데이터를 활용하기 위해 수집한 데이터를 구조화하고 정제하는 작업이 필요합니다.
이때 ETL을 활용하면 필요에 맞게 데이터를 정리하고 분류할 수 있습니다. 특히 ETL은 텍스트, 이미지, 오디오, 로그 파일 등 다양한 형태를 지닌 비정형 데이터를 목적에 맞게 구조화하고 정제화함으로써 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 도와줍니다.
ETL의 과정을 거침으로써 데이터 분석가는 정형/비정형에 따른 데이터의 형태에 상관없이 사용자로 하여금 데이터를 쉽게 사용할 수 있게 가공할 수 있습니다. 이를 통해 각 부서에서는 데이터에 맞춘 전략을 구축할 수 있는데요. 데이터 분석가가 실무에서 ETL을 어떻게 활용하는지 예시를 통해 보여드리겠습니다.
데이터 분석가는 분석 업무뿐만 아니라 데이터 추출, 대시보드 등 데이터에 관련된 다양한 업무를 맡습니다. 데이터 분석으로 끝나는 것이 아니라 분석한 데이터를 많은 사람들이 쉽게 이해하고 사용하도록 데이터를 가공해야 합니다. 이를 위해 데이터를 매번 수동으로 추출한다면 많은 비용이 발생할 수 있는데요.
이럴 때 ETL을 활용해 ‘데이터 마트’를 구성한다면 큰 비용 없이도 사용자들이 필요한 데이터를 빠르게 습득할 수 있도록 도울 수 있습니다.
‘데이터 마트’란 사용자가 필요로 하는 특정 데이터에 빠르게 접근하여 효율적인 분석과 의사결정을 도와주는 도구입니다. 정확하게 말하면 사용자가 필요한 데이터를 빠르게 확인할 수 있게 분류된 데이터를 저장한 저장소입니다. 기존의 데이터베이스와 유사하지만, 규모나 기능면에서는 효과적이라고 볼 수 있습니다.
데이터 마트를 구성할 때 ETL을 활용한다면 쉽게 구성할 수 있습니다. 마케팅이 필요한 데이터, 운영에서 필요한 데이터 등 ETL의 과정을 거쳐 데이터 마트를 구성한다면 각각의 업무에 활용하기 쉽게 데이터 마트를 통해 관리할 수 있습니다.
(데이터 마트 활용 예시 / 정리된 데이터를 원하는 목적에 맞게 재구성할 수 있다.)
데이터 마트는 사용자가 이해하고 사용하기 쉽게 데이터 가용성이 높고 접근성에서 편리해야 합니다. 때문에 위의 이미지처럼 사용자의 업무에 따라 데이터 마트를 구성한다면, 누구라도 쉽게 데이터에 접근하고 활용할 수 있습니다.
또한, 구축 및 유지 관리에 용이하며 불필요한 데이터들을 간단한 쿼리를 통해 쉽게 수정, 삭제할 수 있어 효율적인 데이터 관리가 가능합니다. 이처럼 사용자에 따라 데이터가 쉽게 활용함으로써 효과적인 의사결정에 도움을 줄 수 있습니다.
또한 ETL을 활용해 구성한 데이터 마트의 데이터는 대시보드를 활용한 데이터 시각화에도 효율적으로 활용할 수 있습니다.
대시보드는 데이터 시각화를 통해 중요한 지표를 모니터링하고, 의사결정에 필요한 정보를 직관적으로 제공하여 조직의 성과를 향상시키는 효과적인 도구입니다. ETL을 활용한 데이터 마트의 데이터는 데이터 시각화를 쉽게 구현하도록 도와주어 대시보드를 효율적으로 활용할 수 있습니다.
지금까지 데이터 분석 시 ETL의 필요성에 대해 살펴보았습니다. 목적에 맞는 데이터 활용을 위해 ETL을 적용하기 위해서는 개발과 데이터를 다루는 능력 모두 필요합니다. 하지만 이를 위해 개발자와 데이터 전문가를 따로 채용해야 한다면 기업에게는 상당한 부담이 될 수 있습니다.
이럴 때, ETL을 다룰 줄 아는 데이터 전문가를 프리랜서로 채용한다면 개발과 데이터를 다루는 능력 모두 활용하여 부담을 줄일 수 있는데요. ETL을 적용할 줄 아는 데이터 전문가는 데이터 분석 능력과 개발 능력을 모두 갖춘 만큼 개발 부서가 없는 회사에서도 데이터 분석을 할 수 있도록 도와줍니다.
또한, 다양한 분야에서 데이터를 다룬 전문가의 경험이 있기에 데이터를 쉽게 활용할 수 있고, 새로운 인사이트 및 데이터 시각화를 통해 회사에서 필요한 데이터를 바로 확인하도록 제공할 수 있습니다.
빠르게 변화하는 시장 속, 데이터 분석을 통해 시장을 관통하는 전략을 세워 우선순위를 빠르게 선점하고 싶은 기업이라면, 대한민국 No.1 IT 인재 매칭 플랫폼 이랜서에서 ETL을 다룰 줄 아는 데이터 분석 프리랜서를 매칭 받아 보세요. 24년의 데이터를 바탕으로 ‘전문성’과 ‘인성’ 모두 검증된 프리랜서를 매칭해 드립니다.
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