2024년 최고의 ETL (추출, 변환 및 로드) 툴 14가지

오늘날 모든 규모와 업종의 조직은 인간이 이해할 수 없을 정도로 방대한 양의 데이터에 접근할 수 있게 되었습니다. 2023년까지 전 세계는 하루에 3억 2,877만 테라바이트에 달하는 상상할 수 없을 정도로 많은 양의 데이터를 생산하고 소비하고 있습니다. 하지만 이러한 정보를 효율적으로 처리하고 분석하여 노이즈 속에 숨겨진 귀중한 데이터 기반 인사이트를 찾아낼 수 있는 방법이 없다면 이 모든 정보는 쓸모가 없습니다.

다음은 ETL 툴에 대해 알아야 할 주요 사항입니다:

• ETL은 소스에서 데이터를 추출, 분석에 적합한 형식으로 변환하고, 데이터웨어하우스와 같은 통합관리를 위한 장소에 데이터를 로드하는 데이터 통합 방법입니다.
• 수동 ETL은 데이터 엔지니어가 복잡한 데이터 파이프라인을 구축해야 하며, 이 과정에는 많은 코딩이 필요합니다.
• 하지만, ETL 툴은 이 프로세스를 간소화하여 기업이 데이터 추출, 스키마, 수집, API 등 복잡한 요소들에 대한 걱정 없이 여러 위치 간에 데이터를 이동할 수 있도록 지원합니다.
• ETL 툴이라고 해서 모두 같은 것은 아닙니다. 이 리스트는 기능, 성능, 사용자 리뷰 점수를 기준으로 최고의 제품을 선정했습니다.

일상적인 비즈니스에서 빅데이터를 관리함으로서 여러 부서의 팀이 더 나은 인사이트를 얻을 수 있도록 도와주는 선도적인 데이터 통합 툴을 검토해 보세요. 많은 기술적 지식과 역량의 가진 사용자와 코드가 필요 없는 간단한 툴을 원하는 사용자를 위한 각각의 솔루션 옵션이 있습니다. ETL은 더 나은 보안과 기능으로 데이터를 더 쉽게 이동 시킬 수 있는 방법입니다.

ETL이란 무엇인가?

추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)의 약자인 ETL은 데이터 웨어하우징 분야에서 중요한 데이터 통합 프로세스입니다. 여기에는 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 중앙 집중식 데이터베이스로 통합하는 작업이 포함됩니다. ETL 프로세스는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다.

1. 추출(Extract): 원본 소스에서 데이터를 추출합니다.
2. 변환(Transform): 추출된 데이터는 중복 제거, 결합, 품질 검사 등의 변환을 거쳐 정확성과 일관성을 확보합니다.
3. 로드(Load): 변환된 데이터는 데이터 웨어하우스 등 타깃 데이터베이스에 로드됩니다.

과거에는 ETL 프로세스를 구현하려면 수작업으로 파이프라인을 구축하고 복잡한 코딩을 해야 했기 때문에 구현하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸렸습니다. 그러나 ETL 도구의 등장으로 프로세스가 자동화되어 모든 규모의 조직에서 데이터 엔지니어링 전문 지식이 없어도 데이터를 여러 위치로 효율적으로 이동할 수 있게 되었습니다.

ETL 도구를 도입하면 데이터 관리 간소화, 데이터 분석 강화, 의사 결정 능력 향상 등 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 기업은 ETL 도구를 활용하여 데이터 파이프라인을 최적화하고, 데이터 흐름을 추적하며, 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이제 우수한 ETL 도구의 특징과 요구사항에 맞는 도구를 찾는 방법을 살펴보겠습니다.

ETL 툴이란? 

ETL 툴은 여러 소스에서 데이터를 추출하고 적절한 형식으로 변환한 다음, 처리된 데이터를 대상 데이터로 로드하는 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있게 해주는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 기업은 ETL 프로세스를 통해 분석과 보고를 위한 다양한 소스의 데이터를 빠르고 정확하게 집계할 수 있습니다.

좋은 ETL 툴의 조건은 무엇일까요?

ETL 툴을 선택할 때는 복잡한 데이터 요구사항을 처리할 수 있는지 확인해야 합니다. 훌륭한 ETL 툴은 최소한의 노력으로 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 이동 및 변환할 수 있어야 합니다. 또한 여러 데이터 소스를 지원하여 서로 다른 시스템의 데이터 셋을 중앙 집중식 리포지토리로 쉽게 결합할 수 있어야 합니다. 또한 빠른 데이터 조작과 설정을 구성할 수 있으며, 작업을 예약할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스가 핵심입니다. 마지막으로, ETL 툴은 원활한 워크플로우를 위해 기술 스택이 다른 툴과 통합할 수 있어야 합니다.

어떤 툴을 이용하느냐에 따라 위의 대부분의 프로세스가 완전히 간소화될 수 있습니다. 사전 구축된 데이터 커넥터는 코드를 거의 또는 전혀 작성하지 않고도 데이터를 추출, 변환 및 대상 시스템에 로드할 수 있습니다. 따라서 복잡한 데이터 추출, 수집, API 관리 및 기타 작업이 필요하지 않습니다.

올바른 ETL 툴을 사용하면 기업은 정확성이나 확장성을 희생하지 않고도 분석 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 데이터 기반 엔터프라이즈의 필수적인 부분이며, 올바른 툴을 선택하는 것이 모든 차이를 만들 수 있습니다.

관련 기사: 노코드 플랫폼의 ROI

ETL 툴의 종류

ETL 툴에는 다양한 요구 사항에 맞는 다양한 옵션이 있습니다. 여기에서 몇 가지 인기 있는 ETL 툴 종류를 소개합니다.

오픈 소스 ETL 툴

오픈소스 솔루션은 데이터 통합을 위한 유연하고 사용자 정의 가능한 옵션을 제공합니다. 이러한 도구는 다양한 기능을 제공하며, 비용 효율성이 높은 솔루션을 찾는 기술에 정통한 팀에서 선호하는 경우가 많습니다.

클라우드 기반 ETL 툴

클라우드 기반 ETL 툴은 클라우드 컴퓨팅의 성능을 활용하여 대규모 데이터 통합 태스크를 처리합니다. 이러한 도구는 확장성, 비용 효율성, 다른 클라우드 서비스와의 손쉬운 통합을 제공합니다.

엔터프라이즈급 ETL 툴

엔터프라이즈급 툴은 포괄적인 기능과 강력한 성능을 제공합니다. 이러한 도구는 복잡한 데이터 통합 시나리오를 위해 설계되었으며 데이터 거버넌스 및 메타데이터 관리와 같은 고급 기능을 제공합니다.

실시간 ETL 툴

실시간 ETL 툴은 스트리밍 데이터 통합에 중점을 둡니다. 이러한 툴을 통해 조직은 실시간으로 데이터를 처리하고 통합하여 적시에 최신 인사이트를 확보할 수 있습니다.

셀프 서비스 ETL 툴

셀프 서비스 ETL 툴은 비즈니스 사용자가 IT 팀에 크게 의존하지 않고도 데이터 통합 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 사용자 친화적인 툴은 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하며 코딩 지식이 거의 필요하지 않습니다.

ETL 툴 평가 방법

ETL 툴을 찾을 때는 요구 사항과 옵션을 먼저 정확히 판단하는 것이 중요합니다. 어떤 유형의 데이터 원본을 연결해야 하는가? 얼마나 많은 자동화가 필요한가? 클라우드 솔루션과 온프레미스 솔루션 중 어떤 것을 원하는가? 

이러한 질문에 대한 답변에 따라 ETL 툴에서 어떤 기능을 살펴봐야 하는지 명확해 집니다.

다음은 ETL 툴을 평가할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 기준입니다:

• 사용의 용이성 - 툴에 직관적인 사용자 인터페이스가 있는가, 아니면 복잡한 코딩과 스크립팅이 필요한가? 인기 있는 데이터 소스에 대해 사전 구축된 데이터 커넥터를 제공하는가?
• 확장성 - 툴이 대량의 데이터를 처리할 수 있는가? 데이터를 얼마나 빨리 처리할 수 있는가?
• 보안 - 툴이 안전한 데이터 전송과 민감한 정보의 암호화를 제공하는가? 특정 데이터를 보거나 수정할 수 있는 사용자에 대한 액세스 제어 기능이 있는가?
• 문서 및 서포트 - 공급업체가 제공하는 빠른 시작에 도움이 되는 자세한 기술문서, 튜토리얼 및 기타 리소스를 제공하는가? 고객 서비스 및 기술 서포트 옵션이 제공되는가?
• 고급 기능 - ETL 툴이 데이터 변환, 유효성 검사, 자동화된 워크플로우와 같은 기능을 제공하는가? 더 복잡한 작업의 커스텀 코딩이 가능한가?
• 비용 - ETL 툴을 구현하고 사용하는 데 드는 총 비용은 얼마인가? 사용 또는 업그레이드와 관련된 추가 비용이 발생하는가?

고려해야 할 7가지 ETL 툴

1. Integrate.io
2. Talend
3. Informatica Power Center
4. SAS Data Management
5. Oracle Data Integrator
6. Stitch
7. Fivetran

ETL은 데이터 웨어하우징 및 분석에 필수적이지만, 모든 ETL 소프트웨어 도구가 똑같이 만들어지지는 않습니다. 상황과 사용 사례에 따라 가장 적합한 ETL 도구는 다를 수 있습니다. 다음은 2024년에 사용할 수 있는 최고의 ETL 소프트웨어 도구 7가지와 고려할 만한 다른 도구 몇 가지입니다:

1. Integrate.io

가격: 14일간의 무료 트라이얼 및 유연한 유료플랜이 있습니다.

Integrate.io는 ETL을 간편하게 만들어주는 데이터 파이프라인 플랫폼입니다! 여러 소스와 대상 간에 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 간단하고 직관적인 시각적 인터페이스가 제공되어 데이터 통합의 어려움을 제거합니다. 또한 이 플랫폼은 ELT, ReverseETL, 데이터 웨어하우스 인사이트, 데이터 옵저버빌리티, 빠른 변경 데이터 캡처(CDC)를 수행하기 때문에 모든 데이터 통합 요구 사항을 원스톱으로 처리할 수 있다고 할 수 있습니다.

Integrate.io를 사용하면 데이터 엔지니어에 대한 의존도 감소, 데이터 품질 향상, 보다 정확한 데이터 변환, GDPR 및 기타 법규준수 개선 등의 이점을 누릴 수 있습니다.

ETL 프로세스에 있어서, 우선 Integrate.io는 데이터베이스, SaaS 애플리케이션, 고객 관계 관리(CRM) 시스템 또는 전사적 자원 관리(ERP) 시스템과 같은 다양한 소스에서 정보를 추출할 수 있습니다. 그런 다음 플랫폼은 데이터 웨어하우스의 표준을 준수하고 GDPR과 같은 데이터 거버넌스 프레임워크를 준수하도록 데이터를 변환합니다. 마지막으로, Integrate.io는 분석을 위해 데이터를 중앙 리포지토리에 로드합니다.

100개 이상의 인기 있는 데이터 저장소와 SaaS 애플리케이션이 Integrate.io의 사전 구축된 커넥터와 함께 작동합니다. 이 목록에는 MongoDB, MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Microsoft Azure SQL 데이터베이스, Salesforce, Slack, QuickBooks가 포함됩니다.

확장성, 보안성, 탁월한 고객 지원은 Integrate.io가 제공하는 또 다른 장점들입니다. 예를 들어 Integrate.io의 최신 기능인 필드 수준 암호화(Field Level Encryption)를 사용하면 사용자가 고유의 암호화 키를 사용하여 데이터 필드를 암호화 및 복호화할 수 있습니다.

이러한 장점 덕분에 Integrate.io는 G2 웹사이트의 161명의 리뷰어들로부터 별점 별점 5점 만점에 4.3점을 받았습니다. 또한 2024년 가을에 ETL 툴 분야에서 G2의 '리더' 중 하나로 선정되었습니다. 실제 사용자는 다음과 같이 말했습니다. "Integrate.io는 대부분의 비즈니스 요구 사항을 쉽게 구현할 수 있었습니다. 비즈니스의 데이터 작업을 복제할 수 있으며, Integrate의 팀은 함께 일하기에 매우 훌륭했습니다."

Integrate.io 주요 기능:

• 확장성: Integrate.io는 비즈니스의 필요에 따라 확장할 수 있으므로 필요에 따라 새 소스와 대상을 신속하게 추가할 수 있습니다.
• 보안: 필드 수준 암호화(Field Level Encryption)로 통합 프로세스 전반에 걸쳐 데이터를 안전하게 보호합니다.
• 고객 서포트: Integrate.io의 고객서포트팀은 언제나 사용자의 질문이나 문제에 대해 도움을 드릴 수 있습니다. 응답 시간이 매우 빠르며 항상 기꺼이 도와줍니다.
• 커넥터 및 통합: Integrate.io는 다양한 시스템 및 애플리케이션에 대한 200개 이상의 커넥터를 제공하여 비즈니스에서 여러 소스와 대상 간에 데이터를 신속하게 연결할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 인파이프라인(In-pipeline) 변환: Integrate.io는 파이프라인 안에서 데이터 변환을 관리할 수 있는 강력한 데이터 엔진을 지원합니다. 로드 전에 데이터를 변환하면 여러분의 데이터 웨어하우스의 컴퓨팅 비용이 절감됩니다. 이는 대량의 데이터를 수집하는 데 매우 비용 효율적인 기능으로 입증되었습니다.
• 고급 모니터링: Integrate.io는 고급 모니터링 및 로그인 기능을 통해 문제 해결을 간소화하고 통합 문제를 방지합니다. Integrate.io는 진행 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있는 추적 지표를 제공합니다. 또한 이러한 수치는 대량의 데이터 통합에 대한 예상 완료 시간을 계산합니다. Integrate.io의 모니터링 로그를 통해 통합 문제를 심층적으로 분석하여 가능한 모든 불상사를 미연에 방지할 수 있습니다.
• 사용자 지정: Integrate.io는 X-콘솔, 풍부한 표현 언어, 고급 API, 웹후크 등 다양한 사용자 지정 기능을 제공하여 사용자가 원하는 대로 플랫폼을 커스터마이징할 수 있습니다.
• 유연성 및 사용 편의성: 로코드 변환부터 수동 사용자 정의 변환까지, Integrate.io는 고급 사용자뿐만 아니라 신규 사용자도 유연하게 활용할 수 있습니다.
• 단일 데이터 소스(Single Source of Truth): Integrate.io는 사용자가 여러 소스의 데이터를 결합하여 단일 대상에 전달할 수 있는 단일 데이터 소스(Single Source of Truth) 역할을 합니다.

결론적으로, Integrate.io는 최소한의 노력으로 시스템을 빠르고 쉽게 통합하고자 하는 모든 사용자에게 탁월한 선택입니다. 강력한 기능과 비교할 수 없는 고객 서포트로 Integrate.io는 ETL 업계의 핵심 플레이어가 되었습니다. 다양한 데이터 변환 기능과 통합 템플릿을 갖추고 있어 모든 규모의 비즈니스에 적합한 선택이며, 경쟁력 있는 가격 덕분에 예산에 민감한 고객에게 매력적인 옵션입니다. Integrate.io를 사용하면 데이터 통합이 빠르고 정확하게 이루어질 것이라는 확신을 가질 수 있습니다.

2. Talend

가격: 월간 $1,170 USD/사용자. 연간 $12,000 USD/사용자.

Talend는 ETL 데이터 통합 솔루션 제품군을 제공합니다. Talend 플랫폼은 온프레미스와 클라우드 모두에서 데이터 소스와 호환되며, 이미 빌드된 수백 개의 통합을 포함합니다.  

일부 사용자는 오픈 소스 버전의 Talend (Talend Open Studio)로도 충분하다고 생각할 수 있지만 대기업의 경우 Talend의 유료 데이터 관리 플랫폼을 선호할 것입니다. Talend 유료 버전에는 디자인, 생산성, 관리, 모니터링, 데이터 거버넌스를 위한 추가 툴과 기능이 포함되어 있습니다.

Talend 데이터 통합은 G2에서 별점 5점 만점에 4점을 받았으며, 이 웹사이트는 2024년 겨울에 플랫폼이 빠르게 구현되었다는 점을 강조했습니다. 리뷰어 Jan L.은 "명확하고 이해하기 쉬운 인터페이스"를 갖춘 "데이터 통합을 위한 훌륭한 다목적 도구"라고 Talend Data Integration을 평가했습니다.

Talend 주요 기능: 

• 빠른 구현: Talend의 데이터 통합 플랫폼은 대규모 데이터 구조를 빠르고 정확하게 구현할 수 있습니다.
• 데이터 품질: Talend를 사용하면 프로파일링, 정리 및 중복 최소화를 통해 데이터 품질을 유지할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스: Talend의 플랫폼을 통해 사용자는 태그 지정, 추적 및 모니터링 기능을 통해 데이터 거버넌스를 관리할 수 있습니다.
• 자동화 및 스케쥴링: Talend는 예약 기능을 통해 데이터 통합 프로세스를 자동화할 수 있는 기능을 제공합니다. 

전반적으로 Talend는 데이터 통합 플랫폼을 찾는 사람들에게 강력하고 신뢰할 수 있는 솔루션입니다. 다양한 기능을 통해 대량의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하는 데 사용할 수 있어 조직이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다.

3. Informatica PowerCenter

가격: 월간 $2,000부터 시작하며, 무료 트라이얼도 있습니다.

Informatica PowerCenter는 ETL 워크로드를 위한 완성도가 높고 기능이 많은 엔터프라이즈 데이터 통합 플랫폼입니다. PowerCenter는 Informatica의 클라우드 데이터 관리 툴 제품군 중 하나의 툴입니다.

엔터프라이즈급의 데이터베이스 중립 솔루션인 PowerCenter는 SQL 및 비SQL 데이터베이스를 포함하여 다양한 데이터 소스와의 호환성과 고성능으로 명성이 높습니다. 이 솔루션을 사용하여 여러 위치에서 정형 및 비정형 데이터를 이동하여 데이터 통합 프로젝트를 개선할 수 있습니다.

Informatica PowerCenter의 단점으로는 높은 가격과 까다로운 학습 곡선을 들 수 있는데, 이는 기술력이 부족한 소규모 조직이 사용하기에 부담스러울 수 있습니다. Informatica는 웹 사이트에서 다양한 자습서와 리소스를 제공하지만, 사용자는 학습 곡선에 어려움을 겪을 수 있으므로 이 목록의 다른 ETL 도구가 더 적합할 수 있습니다.

이러한 단점에도 불구하고 Informatica PowerCenter는 G2에서 별점 5점 만점에 4.4점을 받으며 충성도 높은 사용자층을 확보하고 있으며, 2024년에 이 웹 사이트의 상위 50개 IT 인프라 제품 중 하나로 선정될 만큼 높은 평가를 받았습니다. 리뷰어 Victor C.는 PowerCenter가 "지금까지 사용해 본 ETL 툴 중 가장 강력한 툴"이라고 하기도 했으나, PowerCenter는 느릴 수 있으며 Tableau나 QlikView와 같은 시각화 툴과 잘 통합되지 않는다고 불평하기도 합니다.

Informatica 주요 기능:

• 자동화된 데이터 수집 및 변환:  ETL 프로세스를 자동화하여 소스 간에 데이터를 더 쉽고 빠르게 이동할 수 있습니다.
• 강력한 보안 옵션: 다양한 암호화, 사용자 액세스 제어 및 기타 보안 조치로 민감한 데이터를 보호합니다.
• 고급 분석: 예측 분석, 머신 러닝 알고리즘 등을 사용하여 사용자가 데이터 세트에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 시각화 도구와의 통합: Tableau, QlikView 등과 같이 널리 사용되는 시각화 도구와 쉽게 통합됩니다.
• 확장성: 소규모 데이터 집합부터 대규모 웨어하우스까지 다양한 데이터를 지원합니다. 

전반적으로 Informatica는 조직이 데이터를 빠르고 안전하게 이동하는 데 도움이 되는 강력한 IT 인프라 제품입니다. 초기 설정이 필요하지만 향상된 데이터 관리, 분석 기능 및 보안의 이점을 고려하면 그만한 가치가 있습니다.

4. SAS Data Management

가격: 필요한 기능에 따라 가격이 달라질 수 있습니다.

SAS Data Management는 ETL 파이프라인을 구축할 필요 없이 다양한 소스와 연결하여 데이터를 지원 대상에 이동합니다. 관계형 데이터베이스, 트랜잭션 데이터베이스, CRM 플랫폼 또는 기타 소스의 데이터를 통합하려는 경우, SAS Data Management는 필요한 ETL 기능을 제공합니다.

SAS Data Management의 가장 큰 장점 중 하나는 데이터 분석을 위해 소스에서 웨어하우스로 데이터를 이동할 때의 빠른 속도입니다. 데이터를 웨어하우스로 ETL이동하고 BI 도구에서 가치 있는 보고서 및 기타 데이터 시각화를 생성하여 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

이 목록을 작성할 당시, SAS Data Management는 G2에서 평균 사용자 리뷰 점수가 별점 5점 만점에 4.1점이었습니다. 이러한 기능에도 불구하고 몇몇 리뷰어는 플랫폼의 가격을 지적했습니다. 한 리뷰어는 이 툴이 "많은 기업 및 개인에게 적합하지 않을 수 있다"고 말합니다.

SAS Data Management 주요 기능:

• 데이터 품질: 데이터 정확성, 무결성 및 일관성을 보장하는 기능
• 고급 분석 지원: BI 도구로 가치 있는 보고서 및 기타 분석 시각 자료 생성
• 확장성 및 유연성: 매우 유연한 매개변수로 손쉽게 운영 확장
• 자동화된 스케쥴링 및 알림: 작업을 예약하고 자동화된 알림을 설정하여 워크플로우 관리를 개선할 수 있습니다.

전반적으로 SAS Data Management는 데이터 관리를 원하는 모든 사람에게 적합한 플랫폼입니다. 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 필요한 모든 기능을 갖추고 있지만, 일부 기업과 개인에게는 툴 사용을 제한할 수 있는 비싼 가격표가 큰 걸림돌입니다.

5. Oracle Data Integrator

가격: 가격 페이지 확인하기

Oracle Data Integrator (ODI)는 Oracle의 데이터 관리 에코시스템의 일부인 종합적인 데이터 통합 솔루션입니다. 따라서 플랫폼은 Hyperion Financial Management, Oracle E-Business Suite (EBS) 등 다른 Oracle 응용 프로그램의 현재 사용자에게 현명한 선택이 될 수 있습니다. ODI는 온프레미스와 클라우드 버전으로 제공됩니다(클라우드 버전은 Oracle Data Integration Platform Cloud라고 함).

이 목록에 있는 대부분의 다른 소프트웨어 툴과 달리 Oracle Data Integrator는 ELT 워크로드(ETL 아님)를 지원하며, 이는 특정 사용자에게 장점이 되거나 걸림돌이 될 수 있습니다. 또한 특정 주변 기능이 다른 Oracle 소프트웨어에 포함되어 있으므로 대부분의 다른 툴에 비해 기본 기능만 갖추고 있습니다.

Oracle Data Integrator는 G2에서 별점 5점 만점에 4점을 받았습니다. G2 리뷰어 Christopher T.에 따르면 ODI는 "수많은 옵션이 있는 매우 강력한 툴"이지만 "배우기 너무 어려워서 반드시 교육이 필요"하다고 합니다.

Oracle Data Integrator 주요 기능:

• 고급 데이터 변환 기능 제공
• Hadoop 및 NoSQL 데이터베이스와의 연결성
• 데이터 통합 프로세스 자동화를 위한 강력한 스케줄링 엔진
• 오라클 데이터 통합 플랫폼 클라우드에서 클라우드 버전 사용 가능
• SQL 쿼리 작성 및 디버깅을 위한 강력한 그래픽 인터페이스인 SQL Developer 포함

전반적으로 Oracle Data Integrator는 다양한 기능을 갖춘 강력한 ETL 툴입니다. Hadoop 및 NoSQL 데이터베이스와 연결할 수 있는 기능과 자동화 기능 덕분에 데이터 통합 프로세스를 간소화하려는 기업에게 매력적인 선택이 될 수 있습니다. 그러나 사용자는 적절한 교육과 연습 없이는 ODI를 배우기 어려울 수 있다는 점을 인지해야 합니다.

6. Stitch

가격: $100/월부터 시작하며, 14일간의 무제한 트라이얼 제공

Stitch는 오픈 소스 ELT 데이터 통합 플랫폼입니다. Talend와 마찬가지로 Stitch는 고급 사용 사례와 더 많은 데이터 소스를 위한 유료 서비스 계층을 제공합니다. 다음과 같은 여러 가지 의미로 비교해 볼 수 있습니다. Stitch는 2018년 11월 Talend가 인수했습니다.

Stitch 플랫폼의 차별점은 셀프 서비스 ELT와 자동화된 데이터 파이프라인을 제공하여 프로세스를 단순화하는 것입니다. 그러나 장래의 사용자들은 Stitch의 ELT 툴이 임의 변환을 수행하지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 오히려 Stitch 팀은 데이터 웨어하우스 내부 레이어의 원시 데이터 위에 변환을 추가해야 한다고 제안합니다.

G2 사용자들은 별점 5점 만점에 4.5점을 부여하는 등 대체적으로 긍정적인 평가를 남겼습니다. 이 웹사이트는 2024년 겨울에 Stitch를 '리더'로 선정하기도 했습니다. 한 리뷰어는 Stitch의 "가격 책정 단순성, 내부 작동의 오픈 소스 특성, 온보딩 용이성"을 칭찬합니다. 그러나 일부 Stitch 리뷰는 사소한 기술적 문제와 인기 없는 데이터 소스에 대한 지원 부족을 언급합니다.

Stitch 주요 기능:

• 실시간 알림으로 정확하고 일관된 데이터 흐름 보장
• 자동화된 ELT 프로세스로 인사이트 도출 시간 단축
• 서포트 팀의 가시성을 위한 고급 모니터링 및 문제 해결 도구
• 품질 보증을 위한 데이터 미리 보기 기능
• 자동 확장성으로 데이터 플랫폼의 고가용성 보장

전반적으로 Stitch는 사용하기 쉽고 신뢰할 수 있는 데이터 플랫폼이 필요한 기업에게 훌륭한 선택입니다. 모든 데이터 플랫폼에는 몇 가지 기술적 문제가 있거나 덜 인기 있는 데이터 소스에 대한 지원이 부족할 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 팀에 적합한 플랫폼을 선택하기 전에 실사를 철저히 하고 조사해야 합니다. 이렇게 하면 선택한 데이터 플랫폼이 모든 요구 사항을 충족하는지 확인할 수 있습니다.  Stitch는 훌륭한 옵션이지만, 사용 중인 다른 서비스나 플랫폼과의 호환성을 반드시 확인해야 합니다.

7. Fivetran

가격: 가격 페이지 확인하기

Fivetran은 Redshift, BigQuery, Azure 및 Snowflake 데이터 웨어하우스와의 데이터 통합을 지원하는 클라우드 기반 ETL 솔루션입니다. Fivetran의 가장 큰 이점 중 하나는 다양한 데이터 소스를 사용할 수 있고 사용자 지정 통합을 추가할 수 있다는 점입니다.

Fivetran은 현재 G2에서 별점 5점 만점에 4.2점을 받고 있으며, 많은 사용자가 툴의 단순성과 사용 편의성을 높이 평가했습니다. G2는 또한 이 ETL 툴을 2024년 겨울 '리더'로 선정했습니다. 리뷰어 Daniel H.는 "Fivetran에 대해 오랜 시간 생각할 필요가 없으며, 이는 필요한 작업을 하고 있다는 좋은 신호입니다. 새 커넥터를 연결하면 솔리드 문서 작업을 쉽고 빠르게 수행할 수 있습니다"라고 말합니다.

그런데 일부 G2 리뷰어들은 Fivetran의 소비 기반 가격 모델에 대해 불만을 제기했습니다. (이 플랫폼은 고객에게 사용한 커넥터 수에 따라 요금을 부과하는데, 특정 데이터 통합 사용 사례에서는 더 저렴하게 사용할 수 있습니다.) 또한 소수의 사용자가 기술적 문제와 고객 서포트에 문제를 겪기도 합니다: "Fivetran은 블랙박스입니다. 문제가 생기면 진단하는 것이 정말 어렵습니다. 지원도 변변치 않습니다"라고 말합니다.

Fivetran 주요 기능:

• 데이터 보안 및 개인 정보 제어
• 자동화된 데이터 변환 기능
• 실시간 분석 기능
• 로깅 및 보고 기능  

전반적으로 Fivetran은 데이터 통합 프로세스를 간소화하려는 기업을 위한 훌륭한 ETL 솔루션입니다. 이 플랫폼을 사용하면 모든 규모의 조직에서 여러 소스의 데이터를 빠르고 비용 효율적으로 분석에 적합한 형태로 쉽게 이동하고 변환할 수 있습니다. Fivetran의 고객 서비스 및 가격 모델과 관련하여 몇 가지 문제가 보고되었지만, 이 회사는 강력한 보안 및 개인정보 보호 제어, 자동화된 데이터 변환 기능, 실시간 분석 기능 및 로깅/보고 도구를 제공합니다. 이러한 기능을 갖춘 Fivetran은 데이터 통합 프로세스를 개선하고자 하는 기업에게 훌륭한 선택이 될 수 있습니다.

그외 고려할 만한 주요 ETL 툴 7가지

위에 열거한 7가지 솔루션은 최고의 ETL 툴에 대한 개인적인 추천사항이지만 그 밖에도 고려할 만한 많은 다른 옵션이 있습니다. 아래에는 2024년에 여러분에 테크스택으로 고려할 만한 주요 7가지 ETL 툴에 대한 간략한 개요입니다.

8. Striim

Striim은 빅데이터 워크로드를 위한 실시간 데이터 통합 플랫폼을 제공합니다. 사용자는 Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Hadoop을 포함하여 다양한 파일 형식으로 광범위한 데이터 소스와 대상을 통합할 수 있습니다. Striim은 GDPR, HIPAA와 같은 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하며 사용자는 SQL 또는 Java를 이용하여 사전 로드 변환을 정의할 수 있습니다. 

그러나 Striim 플랫폼에는 몇 가지 단점이 있는데, SaaS (software as a service) 소스 또는 대상을 포함하지 않고 사용자가 새로운 데이터 소스를 추가할 수 없습니다. 또한 Striim 사용자층은 G2에 리뷰가 1개밖에 보이지 않을 정도로 규모가 상당히 작습니다.

9. Matillion

Matillion은 Redshift, Snowflake, BigQuery, Azure Synapse와 데이터를 통합할 수 있는 클라우드 ETL 플랫폼입니다. 사용자는 간단한 포인트 앤 클릭 인터페이스를 통하거나 SQL로 정의하여 Matillion에서 데이터 변환을 생성할 수 있습니다.

안타깝게도 Matillion은 Striim과 유사한 단점이 있습니다. 앞서 논의한 다른 옵션과 비교할 때 Matillion에서 사용 가능한 SaaS 소스의 수는 충분하지 않습니다. 또한 G2 (Matillion은 별점 5점 만점에 4.4점을 받음)의 한 리뷰어는 "간단하게 사용하는 클라이언트에게는 가격 모델이 어렵습니다. 작업량이 얼마나 많은지나 컴퓨팅 리소스가 사용되는지가 아닌 가상 머신이 켜진 시점을 기준으로 요금이 부과됩니다"라고 언급했습니다. 

10. Pentaho

Pentaho (또는 Kettle이라고도 불리웁니다)는 Hitachi Vantara에서 제공하는 오픈 소스 플랫폼으로 데이터 통합과 분석에 사용됩니다. 사용자는 Pentaho의 무료 커뮤니티 버전을 선택하거나 소프트웨어의 엔터프라이즈 버전에 대한 상용 라이선스를 구입할 수 있습니다. Integrate.io와 마찬가지로, Pentaho는 ETL 초보자도 강력한 데이터 파이프라인을 구축할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

그러나 Pentaho에는 한정된 템플릿, 기술적 문제 등 몇 가지 단점이 있습니다. Pentaho는 현재 G2에서 별점 5점 만점에 4.3점을 받고 있으며, 일부 사용자는 이해할 수 없는 문제가 발생한다고 불평합니다. 사용자는 "로깅 화면에 오류에 대한 상세한 설명이 없기 때문에 때때로 오류 원인을 찾을 수 없습니다"라고 말했습니다.

11. AWS Glue

AWS Glue는 빅데이터와 분석 워크로드를 위한 Amazon Web Services의 완전 관리형 ETL 서비스입니다. 완전 관리형 종단 간 ETL 제품인 AWS Glue는 ETL 워크로드의 문제를 없애고 다른 AWS 에코시스템과 잘 통합됩니다.

특히, AWS Glue는 서버리스입니다. 즉, Amazon은 자동으로 사용자에게 서버를 제공하며 워크로드가 완료되면 서버를 종료합니다. AWS Glue에는 또한 작업 스케줄링 및 AWS Glue 스크립트 테스트를 위한 "개발자 엔드포인트"와 같은 기능도 포함되어 있어 툴의 사용 편의성을 향상시킵니다.

AWS Glue 사용자는 서비스에 전반적으로 높은 점수를 주었습니다. 현재 비즈니스 소프트웨어 리뷰 플랫폼인 G2에서 별점 5점 만점에 4.2점을 받았으며, ETL 툴 분야에서 "리더"로 선정되었습니다. 그러나 AWS Glue는 다른 툴에 비해 유연성이 떨어질 뿐만 아니라 AWS 생태계에 이미 속해 있는 사용자에게만 적합하기 때문에 최고의 ETL 툴 7가지에는 포함되지 않았습니다.

12. Panoply

Panoply는 데이터 통합 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 자동화된 셀프 서비스 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 표준 ODBC/JDBC 연결, Postgres 연결 또는 AWS Redshift 연결이 있는 데이터 커넥터는 Panoply와 호환됩니다. 또한 사용자는 Stitch, Fivetran과 같은 다른 ETL 툴과 Panoply를 연결하여 데이터 통합 워크플로를 더욱 늘릴 수 있습니다. 

Panoply는 G2에서 별점 5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 리뷰어 Stacie B.는 "Panoply의 가장 좋은 점은 여러 소스에서 데이터를 쉽게 가져올 수 있다는 것입니다. 프로그램 설정과 데이터 로딩에 10분도 채 걸리지 않습니다"라고 말합니다.

그렇다면 최고의 ETL 툴 7가지 중 하나로 Panoply를 추천하지 않은 이유는 무엇일까요? 가장 큰 문제는 Panoply가 데이터 웨어하우스와 ETL 솔루션의 이중 기능을 모두 제공하려고 한다는 것입니다. 이미 다른 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용 중이고 변화를 모색하고 있지 않다면 Panoply는 성공할 가능성이 없습니다.

13. Alooma

Alooma는 클라우드 내 데이터 웨어하우스를 위한 ETL 데이터 마이그레이션 툴입니다. Alooma의 주요 장점은 많은 데이터 파이프라인을 자동화하여 기술적인 세부 사항보다는 결과에 집중하게 한다는 것입니다.

2019년 2월, Google은 Alooma를 인수하고 Google Cloud Platform 사용자만 향후 가입할 수 있도록 제한했습니다. 즉, Redshift 또는 Snowflake와 같은 다른 데이터 웨어하우스를 사용하는 고객은 대체 솔루션을 찾아야 합니다.

그럼에도 Alooma는 사용자들에게 전반적으로 긍정적인 평가를 받고 있으며, G2에서 별점 5점 만점에 4.1점을 받았습니다. 한 사용자는 "Alooma가 코드 엔진 기능을 통해 제공하는 유연성은 정말 마음에 듭니다. [그런데] 내부 툴 스택의 핵심인 입력 중 일부는 완성도가 매우 떨어집니다"라고 말합니다.

14. Hevo Data

Hevo Data는 데이터베이스, 클라우드 스토리지, SaaS 소스에 대해 미리 빌드된 커넥터가 100개가 넘게 있는 ETL 데이터 통합 플랫폼입니다. 사용자는 Python을 사용하여 Hevo Data에서 사전 로드 변환을 정의할 수 있습니다. Hevo Data는 Redshift, BigQuery, Snowflake를 포함하여 가장 인기 있는 데이터 웨어하우스 대상을 지원합니다.

Hevo의 가장 큰 제한 사항 중 하나는 자체 데이터 소스를 추가할 수 없다는 점입니다. 새로운 연결이 필요하면 Hevo 개발자가 기능 요청을 들어주기만을 바라는 수밖에 없습니다. Hevo Data는 G2에서 별점 5점 만점에 4.4점을 받아 전반적으로 긍정적인 평가를 받았습니다.

주요 ETL 툴의 사용 사례

동일한 ETL 소프트웨어 툴은 없으며, 각각 장단점이 있습니다. 가장 적합한 ETL 툴을 찾으려면 비즈니스 요구사항, 목표, 우선순위를 정직하게 평가해야 합니다.

위의 비교를 고려하여 아래 목록에 각 ETL 툴에 관심을 가질 만한 몇 개의 사용자 그룹이 제시되어 있습니다.

• Integrate.io: ETL 및/또는 ELT 워크로드를 사용하는 기업, 비기술 직원이 사용할 수 있는 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 선호하는 기업, 미리 빌드된 통합이 많이 필요한 기업, 데이터 보안을 중요하게 생각하는 기업
• Talend: 오픈 소스 솔루션(Talend Open Studio)을 선호하는 기업, 미리 빌드된 통합과 추가기능(Talend Data Integration)이 많이 필요한 기업
• Informatica PowerCenter: 예산이 많고 까다로운 성능 요구사항을 가진 대기업
• SAS Data Management: 데이터 분석을 위해 여러 위치 간에 데이터를 이동할 때 빠른 속도가 필요한 대기업
• Oracle Data Integrator: 기존 Oracle 고객 및 ELT 워크로드를 사용하는 기업
• Stitch: 오픈 소스 솔루션을 선호하는 기업, 단순한 ELT 프로세스를 선호하는 기업, 복잡한 변환이 필요하지 않은 기업
• Fivetran: 미리 빌드된 통합이 많이 필요한 기업, 여러 데이터 웨어하우스의 유연성이 필요한 기업

각 툴의 단점으로 인해 주요 ETL 툴 7가지 중 하나를 추천하기란 어렵지만, 아래 솔루션은 다음과 같은 사용 사례에 적합할 수 있습니다.

• Striim: GDPR 또는 HIPAA를 준수해야 하는 기업, 새로운 데이터 소스(특히 SaaS)를 추가할 필요가 없는 기업
• Matillion: 간단한 포인트 앤 클릭 인터페이스를 사용하고자 하는 기업, 제한된 수의 데이터 소스만 있는 기업
• Pentaho: 오픈 소스 ETL 툴을 선호하는 기업
• AWS Glue: 기존 AWS 고객 및 완전 관리형 ETL 솔루션이 필요한 기업
• Panoply: ETL과 데이터 웨어하우스 통합 솔루션을 원하는 기업
• Alooma: 기존 Google Cloud Platform 고객
• Hevo Data: Python을 사용해 자체 데이터 변환을 추가하고자 하는 기업, 새로운 데이터 소스를 추가할 필요가 없는 기업

Integrate.io가 제안하는 ETL 활용법

Integrate.io는 다음과 같은 기능을 제공하기 때문에 최고의 ETL 도구 중 하나입니다:

• 데이터베이스, CRM 시스템, SaaS 툴, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 기타 소스 및 대상을 위한 사전 구축된 기본 데이터 커넥터
• 빠른 데이터 변환
• GDPR 및 기타 데이터 거버넌스 프레임워크 준수
• ELT, ReverseETL, CDC, 데이터 웨어하우스 인사이트, 데이터 옵저버빌리트 등 기존 ETL을 제외한 기타 데이터 통합 솔루션 제공
• 세계적 수준의 고객 서비스
• 나만의 데이터 커넥터 구축

Integrate.io는 제한된 기술만 필요하므로 모든 규모의 조직이 가파른 학습 곡선 없이 데이터를 추출, 변환, 로드할 수 있으므로 데이터를 이동하는 가장 좋은 방법입니다.

Integrate.io는 다음과 같은 방식으로 ETL을 처리합니다:

• 데이터 소스에서 데이터를 추출하여 준비 영역에 배치합니다.
• 데이터를 데이터 웨어하우스와 같은 대상에 적합한 형식으로 변환합니다. 변환 단계에는 부정확한 데이터 확인, 중복된 데이터 세트 제거, 데이터 통합이 관련 업계 표준 및 GDPR과 같은 법률을 준수하는지 확인하는 작업이 포함될 수 있습니다.
• 일반적으로 분석을 위해 중앙 집중식 대상 시스템에 데이터를 로드합니다. 이 단계에서는 Tableau, Looker, Microsoft와 같은 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 통해 데이터 집합을 실행하고 더 나은 의사 결정을 위한 강력한 인사이트를 생성할 수 있습니다.

다음은 두 위치 간에 데이터를 이동하기 위한 Integrate.io 대표적인 사용 사례입니다: Salesforce 데이터를 분석하여 가장 가치 있는 고객을 발견하고 싶다고 가정해 보겠습니다. Integrate.io의 네이티브 Salesforce 커넥터는 CRM 시스템에서 데이터를 추출하여 데이터 분석에 적합한 형식으로 변환한 다음, 이를 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에 로드합니다. 이 프로세스는 수작업이 거의 필요하지 않으며 Salesforce 데이터에서 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다!

Integrate.io는 코드가 필요 없는 데이터 파이프라인 플랫폼으로, 데이터 ETL 작업이 훨씬 수월해집니다. 이제 데이터 통합의 어려움을 겪지 않고도 지원되는 위치로 데이터를 ETL할 수 있습니다. 지금 데모를 예약하세요.