ETL은 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)의 약자로, 소스 시스템에서 데이터를 꺼내 형태를 가공한 뒤 데이터 웨어하우스 같은 목적지에 쓰는 과정입니다. 추출은 데이터베이스·파일·API에서 데이터를 읽어오고, 변환은 정제·결합·재구성을 수행하며, 적재는 분석가와 애플리케이션이 쓸 수 있는 곳에 결과를 저장합니다.
ETL은 ELT와 대비됩니다. ELT는 원본 데이터를 먼저 적재한 뒤 목적지의 컴퓨팅으로 변환합니다. 클라우드 웨어하우스가 ELT를 대중화했지만, 데이터가 도착하기 전에 검증·가공이 필요한 곳에서는 여전히 ETL이 표준입니다.
AI 팀에게 ETL은 모델이 실제로 보는 데이터를 결정합니다. 같은 원천이라도 변환 로직과 시점에 따라 다른 학습 데이터셋이 나올 수 있으므로, 어떤 파이프라인 버전과 데이터 상태가 각 결과를 만들었는지 기록해야 재현이 가능합니다.
관련 용어: ELT · Data Pipeline · Data Warehouse · Data Ingestion