ELT란?

ELT(Extract, Load, Transform)는 원본 데이터를 먼저 소스에서 추출해 데이터 웨어하우스나 레이크하우스 같은 대상 시스템에 적재한 뒤, 그 안에서 변환하는 데이터 통합 방식입니다. 적재하기 전에 변환하던 기존 ETL 순서를 뒤집은 것입니다.

클라우드 웨어하우스가 대상 시스템 안에서의 연산을 저렴하고 확장성 있게 만들면서 실용화됐습니다. 팀은 원본 데이터를 빠르게 적재하고, 데이터가 이미 있는 곳에서 SQL로 변환을 수행합니다. 예를 들어 밤사이 원본 이벤트 로그를 웨어하우스에 적재하고, 낮에 그로부터 정제·집계된 테이블을 만듭니다.

ELT는 데이터를 어디서 언제 변환할지를 정합니다. 변환된 결과를 특정 AI 실행에 실제로 쓸 수 있는지, 그 실행을 나중에 재현할 수 있는지는 별개의 준비도 문제입니다.

자주 묻는 질문

ELT는 ETL과 어떻게 다릅니까?

ETL은 대상에 적재하기 전에 데이터를 변환하고, ELT는 원본을 먼저 적재한 뒤 대상 시스템의 연산으로 그 안에서 변환합니다.

ELT는 언제 적합합니까?

대상(주로 클라우드 웨어하우스나 레이크하우스)에 데이터를 그 자리에서 변환할 연산력이 충분하고, 원본 데이터를 빠르게 확보해 유연하게 모델링하고 싶을 때입니다.

ELT를 쓰면 데이터가 AI-ready가 됩니까?

그것만으로는 아닙니다. ELT는 데이터를 옮기고 변환하지만, 그 결과가 특정 AI 실행에서 쓸 수 있고 재현 가능한지는 별개의 준비도 점검입니다.