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현대 데이터 스택 (과거와 현재, DBT 툴의 중요성) 개요이번 강의는 과거에서 현대까지의 데이터 스택(Stack)의 발전 과정을 설명해주셨다. 과거의 기술적 한계와 현대 데이터 엔지니어링의 방향성을 안내하면서, 과거의 발전이 오늘날의 데이터 기술에 어떻게 영향을 미쳤는지 스토리텔링해주셨다. 왠지 DBT가 얼마나 중요한지, 왜 배워야 하는지를 강조하고 싶으셔서 이 파트를 넣으신 것 같은 느낌적인 느낌. 과거의 데이터 스택 이전에도 설명해주셨지만, 1967년 그 쯤에는 MB당 보관비용(Storage Cost)가 1백만 달러로 매우 높은 가격을 지불해야 했다. 당시 데이터 통합(Data Integration) 과정이 발전하면서 ETL(Extract, Transform, Load) 방식이 공식적으로 도입되었었고, 비용적인 문제 때문에 데이터 변환이 데이터 로딩 이.. 2024. 8. 11.
ETL vs ELT, 왜 지금은 ELT를 선호하는가. 개요강사님이 어느 정도 ETL과 ELT가 익숙한 사람을 대상으로 강의를 해서 그런지, 자세한 설명은 이번에 건너 뛰신 것 같다. 추가적으로 ETL과 ELT를 구글링해보고 그 내용도 함께 실어봤다. (그냥 들어도 이해는 충분히 가는 내용이었지만, 이왕 공부하는거 좀 자세하게 알아보고 가면 좋을 것 같아서.) ETL vs ELTETL (Extract, Transform, Load)과 ELT (Extract, Load, Transform)는 데이터 통합의 두 가지 주요 방법이다. 각각의 접근 방식은 데이터의 이동과 변환을 다르게 처리하며, 비즈니스 상황이나 자원에 따라 다르게 쓰인다고 한다.1. ETL (Extract, Transform, Load)데이터 추출 → 변환 → 로드데이터를 별도의 처리 서버에서 변.. 2024. 8. 5.
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