빌드 대. ETL 구매: ETL을 구축하기 위해 데이터 번거로움을 감수할 가치가 있습니까?

지난 10년 동안 기업의 데이터 요구 사항은 매우 빠르게 발전했으며, 2025년까지 전 세계 데이터 시장의 규모는 180제타바이트에 이를 것으로 예상됩니다.

이러한 비즈니스 혁신에서 강력한 데이터 인프라는 조직에서 수집하는 대량의 데이터가 활용도가 낮은 자산으로 남아 있지 않도록 하는 핵심 요소 중 하나입니다. 기술적 장벽에 직면한 기업은 데이터 파이프라인, 즉 ETL을 사내에서 구축할지 또는 이미 만들어진 솔루션을 구매할지 딜레마에 직면합니다.

두 솔루션의 장단점과 데이터 파이프라인의 오작동으로 인한 평판 및 보안 위험을 이해하면 회사에 적합한 선택을 하는 데 도움이 됩니다.

주요 테이크 아웃

• ETL 파이프라인은 데이터 추출, 변환 및 선택한 대상으로 데이터 로드의 세 가지 프로세스로 구성됩니다.
• ETL을 구축하려면 광범위한 인적 자원, 선행 비용 및 지속적인 유지 관리가 필요합니다.
• ETL을 구입하면 팀에서 더 적은 입력으로 가장 많이 사용되는 데이터 소스에 거의 즉각적으로 액세스할 수 있습니다.
• 사전 구축된 파이프라인은 쉽게 확장되며 업계 규정 준수 요구 사항을 충족합니다.
• 데이터의 잠재적 가치가 증가함에 따라 기업은 건전한 비즈니스 결정을 내리고 경쟁력을 유지하기 위해 빠른 데이터 획득이 필요합니다.

마케팅 ETL 빌딩 블록

ETL 또는 추출, 변환 및 로드는 하나 이상의 소스에서 데이터를 추출하고 변환한 다음 엔드포인트에 로드하는 프로세스입니다.

ETL 프로세스 초보자 가이드: ETL 단계 및 이점 설명

각 단계에서 데이터의 자유로운 흐름을 보장하는 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 소스 커넥터: Google Ads Manager, Shopify, Twitter 광고 또는 기타 데이터 소스에서 데이터를 수집하려면 먼저 일반적으로 개방형 API인 커넥터를 설정해야 합니다. 일부 애플리케이션은 공개 API를 제공하지 않거나 원시 파일을 사용하지 않습니다. ETL 솔루션은 여러 데이터 형식을 처리할 수 있어야 합니다.
• 추출 계층: 소스 위치에서 파이프라인의 다음 단계를 기다리는 스테이징 영역으로 데이터를 가져오는 복잡한 소프트웨어입니다. 추출 계층은 API를 활용하여 데이터를 가져오지만 최신 API 버전과 내부 및 외부 요구 사항에 따라 제 시간에 올바르게 데이터를 가져오는 데 어려움이 있습니다. 여기서 중요한 것은 내구성 있는 기술 스택으로 추출 계층을 지원하는 것입니다. 대규모 마케팅 부서는 50k 행 이상의 데이터를 수집할 수 있습니다. 백엔드에서 이 양의 데이터를 처리할 수 없는 경우 최종 출력이 분리되거나 불완전한 데이터가 포함될 수 있습니다.
• 변환 엔진: 종종 사용할 수 없거나 연결되지 않은 형식의 원시 데이터를 가져와 일관된 값 유형으로 다시 형식화하여 분석을 준비합니다. 가장 일반적인 유형의 데이터 변환에는 정리, 중복 제거, 표준화 등이 포함됩니다. 대부분의 마케터가 SQL(종종 변환을 적용하는 데 사용됨)에 대한 경험이 없다는 점을 고려하면 엔진에는 명확하고 간결한 UI가 필요합니다.
• 로딩 로직: 변환된 데이터가 최종 목적지(BI, 시각화 또는 분석 도구 또는 데이터 웨어하우스)로 로드되는 ETL 파이프라인의 최종 정류장입니다. 사용 가능성이 높으며 선택한 시각화 솔루션과 쉽게 통합되어야 합니다.

위에서 언급한 모든 구성 요소는 회사와 데이터 요구 사항이 증가함에 따라 확장되어야 합니다.

이것은 ETL 시스템의 빌딩 블록에 대한 높은 수준의 설명입니다. 문제는 직접 코딩해야 하는지 아니면 기성품 솔루션을 구매해야 하는지 여부입니다.

구매 대 ETL 구축의 선행 투자

ETL 비용에는 가격표보다 훨씬 더 많은 것이 있습니다.

ETL 구축

엔지니어링 대역폭과 비용을 가장 먼저 고려해야 합니다. 이 정도 규모와 복잡성을 지닌 프로젝트는 완료하는 데 몇 달이 걸리고 비용도 증가합니다.

또한 대부분의 ETL 프로젝트에는 데이터 웨어하우스에 상당한 양의 클라우드 스토리지가 필요하며 이는 구축 및 구매 시나리오 모두에서 비용입니다. 그러나 직접 구축할 때는 필요할 때 확장 및 축소 비용에 대한 예산 책정 방법을 포함하여 추가 데이터 웨어하우스 관리 서비스를 조달하는 물류도 파악해야 합니다.

시스템을 만들고 구현한 후에는 교육 자료에 시간과 예산을 투자하여 팀이 변환을 실행하고, 데이터 소스를 연결하고, 제시된 데이터를 최대한 활용하는 방법에 대한 최신 정보를 얻을 수 있도록 하십시오.

ETL 구매

ETL 구매 비용은 좀 더 간단합니다. 월별 또는 연간 서비스 계획 가격이 있으므로 ETL 인프라를 이해하기 위해 개발 직원, 클라우드 서비스 업그레이드 또는 광범위한 교육을 제공할 필요가 없습니다.

사용자 가이드 및 기술 문서와 같은 온보딩 리소스가 포함되어 있습니다. 새로운 교육 문서가 지속적으로 추가되고 있으므로 추가 내부 리소스를 사용할 필요가 없습니다.

개발 복잡성

ETL 파이프라인 구축은 그 자체로 노동 집약적이고 기술적으로 어려운 작업입니다. 마케팅 부서를 위한 ETL을 구축하려면 제품 팀에서 온 개발자가 부족할 수 있는 마케팅 전문 지식이 필요합니다.

ETL 구축

ETL을 생성할 때 개발자는 데이터 소스의 초기 연결에 많은 시간과 에너지를 소비합니다. 그런 다음 API가 제공되는 경우 자체 개발 시스템에서 작동하도록 API를 조정해야 하는 경우가 많습니다. 또한 플랫폼에 API가 없기 때문에 개발자가 다른 방식으로 데이터를 가져와야 할 수도 있습니다.

파이프라인에 포함할 데이터 원본을 식별하면 어떻게 됩니까? 데이터 통합은 오류가 발생하지 않고 인프라가 최신 상태이고 안전하다고 가정할 때 구현 시간에 최대 6.5주가 소요될 수 있습니다.

새 API 커넥터가 추가되면 플러그 앤 플레이 이벤트가 아니므로 해당 데이터를 기다리는 데 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 사람들이 실수를 하기 때문에 때때로 잘못된 데이터가 몰래 들어올 수 있습니다.

이는 ETL 파이프라인의 한 구성 요소일 뿐입니다.

ETL 구매

ETL을 구매하면 사용하는 모든 API, 적용하는 모든 변환 또는 연결 대상을 생성하거나 조정해야 하는 긴 작업 목록에서 귀하와 귀하의 개발 팀을 자유롭게 할 수 있습니다.

API 예제로 돌아가서 파이프라인이 설정되면 목록에서 데이터 소스를 선택하고 몇 번의 클릭만으로 연결할 수 있습니다. 새 데이터 원본 커넥터가 추가되면 데이터 액세스 및 보기가 거의 즉각적으로 이루어집니다.

공급업체가 지원하지 않는 애플리케이션에서 데이터를 가져오려는 경우 어떻게 됩니까? 평판이 좋은 회사에서도 개발자가 커넥터를 만드는 것보다 훨씬 짧은 시간에 이러한 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 Improvado에는 DECS(Data Extraction Customization Services) 크레딧 시스템이 있습니다. 고객은 청구 계획의 20%에 해당하는 DECS 크레딧을 받고 이 크레딧을 사용자 지정 API, 파일 수집 및 기타 추출 요구 사항에 사용할 수 있습니다.

유지비

모든 것은 유지 관리가 필요하며 ETL 파이프라인도 예외는 아닙니다.

ETL 구축

무엇을 하든 기술을 유지할 때마다 새로운 비용이 발생합니다. 이것은 다음과 같은 경우에 발생합니다.

• 데이터 소스는 매우 자주 발생하는 출력 또는 연결 방법을 변경합니다. 예를 들어 Google Ads API는 새 버전이 출시될 때마다 가치가 떨어지므로 새 API로 마이그레이션하는 것 외에 다른 선택의 여지가 없습니다. 그리고 버전의 평균 수명은 12개월입니다.
• 데이터를 사용하는 방식이 변경됩니다.
• 귀하가 사용하는 데이터가 다른 데이터와 관련하여 어떻게 변경되는지.
• 규정 준수 조치를 취하려면 프로세스 또는 데이터 저장소를 업데이트해야 합니다.

사내 파이프라인이 이러한 유형의 지원을 기반으로 구축된 데이터를 마이그레이션하는 데 도움이 필요합니다.

ETL 구매

파이프라인을 구매하고 수정해야 할 사항이 있으면 어떻게 됩니까? 공급업체는 업데이트 프로세스의 일부로 이를 자동으로 처리합니다. 데이터 소스 출력이 변경됨에 따라 기술이 업그레이드되고 업계 규정도 가장 먼저 고려됩니다.

데이터 파이프라인을 구입하면 발생할 수 있는 기술 요청이나 문제를 지원하는 지원 팀에 액세스할 수 있으므로 확장 시 유지 관리 문제가 줄어듭니다.

기회 비용

데이터는 시간과 부패 가능성에 대한 이 백서에서 인정한 것처럼 시간이 지남에 따라 가치를 잃습니다. 파이프라인을 구축하거나 조정하고 사용 가능한 데이터를 수집하지 않는 모든 순간은 비즈니스에 대한 해당 데이터의 가치를 감소시킵니다.

ETL 구축

테스트 및 배포를 포함하여 긴 롤아웃 시간은 문제를 파악하는 동안 데이터가 소멸됨을 의미합니다. 이렇게 하면 버튼 하나만 누르면 데이터를 사용할 수 있는 업계의 다른 비즈니스보다 경쟁력이 떨어집니다.

ETL이 개념 단계에서 사용 가능한 데이터로 전환되기까지 몇 달 또는 몇 년이 걸리는 것은 드문 일이 아닙니다. 틈새 시장의 다른 비즈니스가 이미 데이터에 따라 행동하고 있다면 오래 걸리지 않을 것입니다.

ETL 구매

비즈니스 데이터가 자신에게 어떤 의미인지 정의할 수 있는 사람은 여러분뿐이지만, 글로벌 비즈니스 분석 소프트웨어 시장은 2019년에 670억 달러에 달했습니다. 경쟁사보다 더 많은 가치.

데이터를 배포할 준비가 된 파이프라인을 사용하면 비즈니스 결정을 가장 잘 안내하는 방식으로 즉시 사용할 수 있습니다.

위험 및 기타 보안 문제

클라우드에 저장된 비즈니스 파일의 놀라운 21%에는 민감한 데이터가 포함되어 있습니다. 데이터 파이프라인을 선택할 때 엄격한 보안 조치 없이 위험에 노출될 수 있는 데이터의 양을 고려해야 합니다.

ETL 구축

의료 또는 금융과 같은 규정 준수의 지속적인 변화는 파이프라인에 대한 지속적인 업데이트와 적법성을 유지하고 고객 및 파트너의 중요한 데이터를 보호하기 위한 유지 관리 악몽을 의미합니다. 데이터 감사 비용만으로도 파이프라인 개발 비용이 왜곡될 수 있지만 데이터 보호 및 규정 준수 규칙 위반에 대한 잠재적인 벌금을 추가하는 것 또한 실질적인 재정적 및 평판 위험입니다.

ETL 구매

사전 구축된 파이프라인을 사용하면 규정 준수가 시작되며 개발자가 자신의 역량 이외의 규제 모범 사례를 학습한 다음 규정 준수를 위해 조정할 필요가 없습니다.

HIPAA 또는 SOC 2와 같은 산업 요구 사항이 변경되면 변경 사항을 직접 따르지 않는 경우에도 파이프라인이 자동으로 업데이트되어 요구 사항을 충족합니다.

은행, 의료 및 사회 서비스 산업은 따라잡아야 할 것이 많습니다. 변화하는 규정이 규정 준수를 유지하기 위해 팀에 어떤 압력을 가할지 예상조차 할 수 없지만 사전 구축된 파이프라인은 이러한 스트레스를 제거합니다.

성능 및 확장성

인프라에서 인적 오류에 이르기까지 많은 요인이 성능에 영향을 미칩니다.

ETL 구축

고유한 ETL을 구축할 때 프로세스는 사람이 실수할 가능성이 많습니다. . 예를 들어 전체 데이터 소스를 탈선시키는 데 단 한 번의 철자 오류가 필요합니다.

또한 각각의 새로운 소스에는 새로운 코드 작성, 테스트, 배포 및 형식 변환이 필요합니다. 이는 개발자의 시간을 매우 비효율적으로 사용하여 중요한 순간에 확장을 방해할 수 있습니다.

클라우드 연결 오류 또는 사용자 측 리소스 처리로 인해 데이터 결과를 얻는 데 지연이 발생할 수 있습니다. 일을 잘 운영할 책임은 전적으로 귀하에게 있습니다.

ETL 구매

인프라는 벤더에게 전달되므로 모든 클라우드 컴퓨팅 리소스를 현장에 유지하거나 여러 클라우드 벤더에 대한 비용을 지불할 필요가 없습니다. 또한 언제든지 확장하여 더 많은 행, 커넥터 등에 대한 액세스 권한을 받을 수 있습니다.

ETL이 DIY가 되어서는 안 되는 이유

많은 비즈니스 리더는 ETL 파이프라인에 DIY 접근 방식을 취하는 데 혁신적이고 적절하며 의욕이 있습니다. 노동 시장의 불확실성, 높은 자원 비용 및 시간이 지남에 따라 데이터가 저하된다는 명백한 사실로 인해 스스로 일을 처리하기를 기다리면 상당한 시장 불이익을 받을 수 있습니다.

Improvado에서 사전 구축된 ETL을 선택하면 최신 데이터에 액세스할 수 있으므로 오늘날 시장에 대한 중요한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

300개 이상의 데이터 통합(및 성장 중)을 통해 소스를 혼합하고 일치시켜 고객 여정, 재무, 광고 비용 등을 전체적으로 볼 수 있으며, 이 모든 것을 준수 문제 및 단독 실행과 관련된 지속적인 유지 관리 비용 없이 모두 수행할 수 있습니다.

시장, 규정 및 데이터 소스가 변경됨에 따라 Improvado는 데이터 무결성 및 보안 요청에 부응하기 위해 프로세스를 조정할 것입니다. 데이터 기반 의사 결정에 가치를 두는 비즈니스에 이상적인 선택입니다.