역 ETL: 각 단계에서 데이터 기반 의사 결정을 강화

ETL(추출, 변환, 로드)은 액세스 및 운영할 수 있는 리포지토리로 데이터 소싱, 정리 및 로드의 세 단계를 포함하는 데이터 분석 파이프라인 프로세스입니다.

그러나 ETL을 되돌릴 수 있다면 어떨까요? 즉, 소스에서 수집된 데이터를 사용하여 프로세스의 각 단계에서 의사 결정을 내리는 것입니다.

데이터 아키텍처에는 항상 불규칙성과 취약성이 있지만 역 ETL은 모든 사람이 동일한 정보로 작업하고 보고 수치가 정확하고 회사 성과를 보다 정확하게 예측하도록 하는 가장 좋은 방법입니다.

이 가이드는 역 ETL, 왜 유용한지, 일상적인 사용 사례를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

주요 내용

• 역 ETL을 사용하면 소스 시스템에서 다운스트림 분석 및 BI 도구로 바로 사용할 수 있는 깨끗한 데이터를 가져오는 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
• 역 ETL을 사용하여 데이터를 운영하는 동안 효율성, 유연성, 가시성 및 일관성을 개선하십시오.
• 전용 역 ETL 도구를 활용하고 신뢰할 수 없는(비용이 많이 드는) 맞춤형 솔루션이나 소모적인 지점간 자동화에서 벗어나십시오.

역 ETL이란 무엇입니까?

역 ETL은 일반적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크와 같은 소스의 데이터를 CRM, 광고 플랫폼, ERP 등과 같은 다양한 비즈니스 애플리케이션으로 직접 동기화하는 방식입니다.

개념을 더 잘 이해하기 위해 ETL 및 ELT 시스템에 대한 간략한 복습과 역 ETL이 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.

ETL, ELT 및 역 ETL은 모두 데이터 파이프라인입니다. 시스템 A에서 시스템 B로 데이터를 이동하면서 데이터에 변환을 적용합니다. "E"는 "추출", "T"는 "변환", "L"은 "로드"입니다. 구체적으로:

• ETL에는 하나 이상의 소스에서 데이터를 추출하고 대상 시스템에 로드할 수 있는 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
• ELT는 변환 및 로드 단계의 순서를 반대로 하는 유사한 프로세스입니다. 데이터는 먼저 대상 시스템에 로드된 다음 해당 시스템의 요구 사항에 맞게 변환됩니다.
• ETL 역방향은 추출 및 로드 단계의 순서를 반대로 합니다. 데이터는 소스 시스템에서 추출되어 변환되지 않고 대상 시스템으로 직접 로드됩니다.

역 ETL을 사용하면 중간 변환 단계가 필요하지 않으므로 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 그러나 이는 데이터가 대상 시스템과 호환되지 않을 수 있으며 사용하기 전에 더 많은 처리가 필요할 수 있음을 의미합니다.

결과적으로 역 ETL은 소스 및 대상 시스템이 매우 유사하거나 데이터를 변환할 필요가 없는 상황에서 번창합니다.

역 ETL 통합의 이점

역방향 ETL 도구는 허브 및 스포크 접근 방식을 사용합니다. 모든 아웃바운드 연결에 데이터 웨어하우스를 사용할 수 있음을 의미합니다. 비즈니스 도구는 동일한 신뢰할 수 있는 기본 소스에서 데이터를 가져올 수 있으므로 많은 지점 간 통합 간의 잠재적인 차이를 방지할 수 있습니다.

역방향 ETL의 장점은 다음과 같습니다.

• 데이터 운용: 기술 스택의 각 "스포크"에 데이터를 표시하면 팀이 추상적인 정보를 가져와 구체적이고 측정 가능한 것으로 전환할 수 있습니다.
• 데이터 일관성: 통합 소스에서 데이터를 수집함으로써 모든 사람이 동일한 정보로 작업하고 있다는 확신을 가질 수 있습니다. 중앙 집중식 데이터에 대한 액세스는 회사 성과를 예측하기 위해 정확한 보고서가 필요한 영업 및 마케팅 팀에게 매우 중요합니다.
• 효율성 향상: 역 ETL을 적절하게 구현하면 특히 데이터 팀의 경우 중간 변환 단계가 필요하지 않으므로 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 모든 API 연결은 웨어하우스와 통합되므로 내부적으로 사용자 정의 코드를 빌드하거나 유지 관리하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 따라서 역 ETL을 사용하면 데이터 팀이 고가치 작업에 집중할 수 있습니다.
• 유연성 향상: 역방향 ETL을 사용하면 동기화할 데이터와 시기를 선택할 수 있으므로 필요에 따라 역방향 ETL 프로세스에서 애플리케이션을 쉽게 추가하거나 제거할 수 있습니다.
• 가시성 향상: Reverse ETL은 데이터 흐름에 대한 완전한 그림을 제공하여 잠재적인 오류나 개선 영역을 쉽게 찾아낼 수 있도록 합니다.
• 도구 일관성: 변환된 데이터를 비즈니스 응용 프로그램에 직접 전송함으로써 사용자는 BI 도구보다 더 편안하게 사용할 수 있는 기본 도구를 유지할 수 있습니다.

역 ETL 사용 사례

역방향 ETL의 이점을 살펴보았으므로 이제 이 프레임워크가 효과적인 몇 가지 특정 사용 사례를 살펴보겠습니다.

CRM에 고객 데이터 업로드

이 시나리오에서는 ERP, 재무 또는 주문 관리 도구와 같은 내부 시스템에서 데이터를 추출합니다.

그런 다음 이 데이터는 CRM 시스템에 로드되어 영업 및 마케팅 팀이 한 곳의 중앙 위치에서 고객 정보에 액세스할 수 있습니다. 데이터가 이미 호환되는 형식이기 때문에 데이터를 변환할 필요가 없습니다.

두 개의 유사한 시스템 간에 데이터 동기화

이 사용 사례는 위의 것과 유사하지만 두 시스템이 반드시 호환되는 것은 아닙니다. 데이터를 로드하기 전에 대상 시스템으로 변환해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 데이터를 CSV에서 JSON 형식으로 변환해야 할 수 있습니다.

새 시스템으로 데이터 마이그레이션

온프레미스 데이터 웨어하우스에서 클라우드 기반 솔루션으로 이동하거나 CRM 시스템을 전환할 수 있습니다. 어떤 경우이든 데이터에 대한 역방향 ETL 전송을 설정할 수 있습니다.

이 통합을 통해 데이터를 수동으로 전송하거나 사용자 정의 스크립트를 작성할 필요가 없습니다. 새 시스템의 요구 사항에 맞게 데이터를 변환해야 할 수도 있습니다.

백업 생성

백업 관리는 역방향 ETL의 일상적인 사용 사례입니다. 데이터는 소스 시스템에서 추출되어 백업 시스템에 로드됩니다. 데이터를 백업하는 것 외에는 필요하지 않으므로 데이터를 변환할 필요가 없습니다.

역 ETL이 최신 데이터 스택에 맞는 방법

역 ETL을 사용하여 데이터를 운용하는 응용 프로그램은 무궁무진합니다. 데이터 스택에서 역 ETL을 사용하는 세 가지 예를 살펴보겠습니다.

영업 팀을 위해 데이터를 CRM에 동기화

Salesforce와 같은 CRM 도구에는 즉시 사용 가능한 매우 우수한 보고 솔루션이 있으며 일반적으로 영업 팀이 대부분의 시간을 보내는 곳입니다.

여전히 웨어하우스에서 원시 Salesforce 데이터를 추출하고 로드하여 다른 회사 데이터와 결합하여 일반 ETL/ELT 파이프라인에서 사용자 정의 메트릭을 생성합니다.

그러나 역 ETL 도구를 사용하여 창고에서 판매 팀을 위한 CRM으로 새로운 사용자 정의 데이터 및 메트릭을 동기화할 수 있습니다.

영업 팀은 여전히 ​​공유 창고 논리를 사용하지만 이를 확인하기 위해 별도의 보고 도구로 이동할 필요는 없습니다. 그리고 필요한 것이 무엇인지 파악하기 위해 사용자 정의 보고서를 만들 필요가 없습니다.

마케팅 캠페인에 고객 데이터 사용

마케팅 팀은 새 마케팅 캠페인을 위해 데이터 웨어하우스에서 세분화된 고객 목록을 만들려고 합니다. 쿼리를 작성하고 데이터를 내보내는 대신 역 ETL을 사용하여 창고에서 Google 시트, 스프레드시트 또는 이와 유사한 것으로 데이터를 자동으로 보낼 수 있습니다.

그러면 마케팅 팀은 데이터를 필요한 대로 사용할 수 있으며 데이터를 얻기 위해 엔지니어링 팀에 의존할 필요가 없습니다.

데이터로 고객 지원 개선

고객 지원에서는 Slack과 Zendesk를 함께 사용하여 고객 티켓을 관리합니다. 하지만 웨어하우스의 데이터를 사용하여 티켓을 적합한 지원 에이전트에게 자동으로 라우팅할 수 있다면 어떨까요?

역 ETL을 사용하여 특정 발생에 대한 데이터를 모니터링한 다음 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 이 경우 티켓 세부 정보가 포함된 메시지를 Slack에 보내고 이를 올바른 지원 에이전트에게 할당합니다.

이렇게 하면 고객 지원 팀이 티켓을 라우팅하는 대신 해결하는 데 집중할 수 있습니다. 그리고 올바른 티켓이 올바른 사람에게 전달되는지 확인할 수 있습니다.

리버스 ETL로 할 수 있는 일에는 제한이 없습니다. 핵심은 이를 사용하여 완전한 데이터 파이프라인을 형성하는 방법을 이해하는 것입니다.

빌드 vs. 구매: 어떤 리버스 ETL 솔루션을 선택해야 할까요?

역방향 ETL의 개념이 새로운 것은 아니지만 최근까지 구현에 도움이 되는 도구가 없었습니다. 클라우드 기반 데이터 웨어하우스의 등장으로 상황이 바뀌었습니다.

과거에는 채널 간에 데이터를 동기화하려면 사용자 지정 애플리케이션을 만들어야 했습니다. 이러한 작업에는 API 연결 및 관리, 인터페이스 설계에 대한 책임이 포함됩니다. 더 중요한 것은 제품과 코드를 모두 유지 관리해야 한다는 것입니다.

이 접근 방식의 문제는 문제가 발생하면 한두 명의 엔지니어가 있어야 한다는 것입니다.

또 다른 접근 방식은 대시보드 내에서 다른 BI 도구의 데이터를 모방하는 것입니다. 그러나 이 방법을 사용하여 숫자를 정확하게 일치시키는 것은 어렵습니다.

Zapier 또는 Make와 같은 자동화 도구를 사용해 볼 수도 있습니다. 이러한 도구는 일회성 트리거를 생성하려는 경우와 같이 소규모 워크로드에 효과적일 수 있습니다. 그러나 이러한 동기화의 수는 필요에 따라 빠르게 증가하므로 의도한 용도 이상의 자동화는 비실용적입니다.

바로 여기서 역방향 ETL 도구가 등장합니다. 사용자 지정 코드가 필요하거나 엔지니어에게 의존하지 않고 데이터 동기화를 관리하는 방법을 제공합니다.

다른 부서에 대한 종속성을 제한함으로써 맞춤형 솔루션보다 더 빠르게 가동 및 실행할 수 있습니다. 또한 공급업체에서 지원 및 업데이트를 제공하므로 사용 및 유지 관리가 더 쉽습니다.

더 중요한 것은 변환된 데이터를 비즈니스 응용 프로그램에 직접 전송한다는 것은 팀이 종종 압도적인 BI 도구 인터페이스를 처리하는 대신 알고 있는 소프트웨어를 계속 사용할 수 있다는 것을 의미합니다.

Reverse ETL은 유지 관리를 유지하면서 필요에 따라 확장할 수 있는 확장 가능한 솔루션입니다. 따라서 여러 채널에서 데이터를 관리하기 위한 솔루션으로 빠르게 자리잡고 있습니다.

역방향 ETL 모델 구현을 위한 다음 단계

데이터 기반 의사 결정을 내리려면 적시에 적절한 형식의 올바른 데이터가 필요하며 역 ETL은 대부분의 확인란을 선택합니다.

역 ETL 시스템을 통합하여 소스 시스템에서 다운스트림 분석 및 BI 도구로 바로 사용 가능한 깨끗한 데이터를 가져오는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 결과적으로 의사 결정을 개선하고 그 어느 때보다 빠르게 데이터에서 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

고유한 요구 사항에 맞는 역방향 ETL 솔루션을 찾고 있다면 Improvado 팀이 도와드리겠습니다. 지금 바로 모델을 구축하고 실행하여 데이터 기반 의사 결정을 더 좋고 빠르게 할 수 있도록 도와드리겠습니다.