ETL vs ELT?

ETL과 ELT는 데이터 파이프라인의 구조 차이에서 출발합니다.
차이는 단순히 순서가 아니라, 어디에서 변환을 수행하느냐에 있습니다.

 

1. ETL (Extract → Transform → Load)

데이터를 먼저 수집한 뒤,
외부 처리 엔진에서 정제·가공을 완료한 후 저장소에 적재하는 방식입니다.

 

즉, 정제된 데이터만 저장소에 올라갑니다.

 

장점은 저장된 데이터가 이미 가공되어 있어
바로 분석 및 리포트에 활용할 수 있다는 점입니다.
데이터 마트 구축, 정형화된 일일 보고서 생성에 적합합니다.

 

단점은 변환 과정에서 컴퓨팅 부하가 크고,
처리 인프라가 많이 필요하다는 점입니다.

 

비유하면, 요리를 완성한 뒤 냉장고에 넣는 구조입니다.

 

2. ELT (Extract → Load → Transform)

데이터를 먼저 저장소에 그대로 적재한 뒤,
저장소 내부에서 필요할 때 변환을 수행하는 방식입니다.

 

즉, 원본 데이터가 그대로 저장됩니다.

 

장점은 초기 적재 속도가 빠르고,
요구사항이 바뀌어도 언제든 다시 변환을 적용할 수 있다는 점입니다.
대규모 데이터 처리나 실시간 분석 환경에 적합합니다.

 

단점은 처리 전까지는 데이터 품질이 낮을 수 있으며,
불필요한 데이터 저장으로 인해 리소스와 비용이 증가할 수 있습니다.

 

비유하면, 재료를 그대로 창고에 넣어두고
필요할 때마다 꺼내 요리하는 구조입니다.

 

ETL은 “가공 후 저장”, ELT는 “저장 후 가공” 방식이며, 선택 기준은 데이터 규모와 유연성 요구 수준입니다.