ETL 2탄 : 첫 단계 추출 (Extract) 이것이 알고싶다!

"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다."

• 데이터 추출은 다양한 소스로부터 원시 데이터(raw data)를 수집하는 과정으로, 기업의 데이터 기반 의사결정에 근본적인 첫걸음.
• 이는 판매 트렌드, 고객 선호도 및 시장 경쟁력 등을 분석하는 데 전제 조건으로 핵심. 
• 데이터 추출은 자동화 도구를 이용하거나 프로그래밍 언어로 작성된 스크립트를 통해 이루어짐. 이에는 ETL 도구, 웹 스크래핑 도구, API 등이 포함.
• Amazon, Netflix, Spotify 등 세계적인 기업들은 데이터 추출을 통해 비즈니스 의사결정을 내리고, 맞춤형 서비스를 제공하여 서비스 이탈률을 줄이는 데 성공.

 

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오늘은 우리 주변에서 많이 들어본 '데이터'의 시작 단계, 즉 '추출'(Extract)에 대해 자세히 알아보려고 합니다. ETL의 첫 번째 단계인 추출은 왜 필요한지, 무엇을 하는 것인지, 어떻게 이루어지는지, 그리고 어떤 도구들이 사용되는지에 대해 함께 살펴볼 것입니다.

 

 

1. 왜 추출이 필요한가 (Why)

• 다양한 데이터의 통합:
  기업들은 다양한 출처로부터 데이터를 수집합니다. 고객 행동 로그, 온라인 리뷰, 사회적 매체 데이터, 통계 데이터 등 다양한 데이터를 추출하여 통합하면, 전반적인 사업 전략을 결정하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 기반 의사결정:
  데이터 추출을 통해 수집된 정보는 기업의 의사결정 과정에 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 판매 트렌드, 고객 선호도, 시장 경쟁력 등을 분석할 수 있습니다. 분석에 앞서 '추출'이 핵심인 이유입니다.
• 예를 들어, 애플은 고객의 제품 사용 패턴과 피드백을 분석하여 새로운 제품 개발에 반영합니다.
  
  

 

2. 추출은 무엇을 하는 것인가 (What)

• 원시 데이터 수집:
  '추출'은 다양한 데이터 소스로부터 원시 데이터를 수집하는 과정입니다. 이는 파일, 데이터베이스, 웹사이트, API 등 다양한 형태의 데이터 소스에서 이루어집니다.
• 데이터 필터링: 
  수집된 데이터 중에서 필요한 데이터를 식별하고 선택하는 작업도 '추출' 과정에 포함됩니다. 이를 통해 특정 조건에 맞는 데이터만을 선택할 수 있습니다.

 

종종 ETL은 홀로 수행할 수 없을 정도의 큰 공수를 들이게 됩니다.

 

3. 추출은 어떻게 이루어지나 (How)

• 자동화 도구 사용:
  많은 기업들은 데이터 추출을 자동화하기 위해 다양한 도구를 사용합니다. 이러한 도구는 데이터를 빠르게 추출하고, 에러를 최소화하며, 다양한 데이터 소스에서 일관된 방식으로 데이터를 가져올 수 있게 합니다.
• 스크립트 작성: 
  또한, 파이썬이나 자바스크립트와 같은 프로그래밍 언어를 이용하여 데이터 추출을 위한 스크립트를 작성하는 경우도 많습니다. 이를 통해 특정 데이터 소스에서 필요한 데이터를 추출하고, 이를 적절한 형식으로 변환할 수 있습니다.
  
  
  
  
  
  

4. ETL, 어떤 도구들이 사용되나

• ETL 도구 기반 추출:
  • Informatica, Talend, IBM DataStage 등의 ETL 도구는 데이터 추출을 지원합니다. 이들 도구는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 추출하고, 변환하며, 적재하는 전체 ETL 과정을 지원합니다.
• 웹 스크래핑 도구:
  • Beautiful Soup, Scrapy 등의 웹 스크래핑 도구를 이용하여 웹사이트로부터 데이터를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 웹페이지의 텍스트, 이미지, 링크 등의 정보를 가져올 수 있습니다.
• API:
  • 트위터, 구글, 페이스북 등 많은 웹 서비스들은 자신들의 데이터를 외부와 공유하기 위해 API를 제공합니다. 이를 이용하면 사용자 행동, 소셜 미디어 피드, 지도 데이터 등 다양한 데이터를 추출할 수 있습니다.
    
    

 

5. 데이터 추출(Extract)의 성공 사례

1. "Amazon의 성공, 데이터 추출이 뒷받침하다"

• Amazon은 전 세계적인 E-commerce 기업으로, 대량의 데이터를 관리하며 다양한 비즈니스 의사결정을 내리는 데 성공하였습니다. 이러한 성공의 핵심은 바로 효과적인 데이터 추출과 분석에 있습니다.
• Amazon은 다양한 출처로부터 데이터를 추출하고, 이를 통합하여 판매 트렌드, 고객 선호도, 제품 피드백 등을 분석합니다.
• 이러한 데이터 분석을 바탕으로 새로운 제품 개발, 맞춤형 마케팅 전략, 고객 서비스 개선 등의 의사결정을 내리는데, 이 모든 것이 데이터 추출의 결과로 이루어진 것입니다.

2. "Netflix와 맞춤형 추천 시스템, '추출'의 세계를 이끈다"

• 스트리밍 서비스의 선두주자 Netflix도 데이터 추출의 중요성을 깊이 인지하고 있습니다. Netflix는 시청자의 행동 패턴, 선호 장르, 시청 시간 등 다양한 사용자 데이터를 추출하여 이를 분석합니다.
• 그 결과로, 개개인의 취향에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 시스템을 만들어냈습니다.
• 이러한 맞춤형 추천 시스템은 Netflix가 사용자 경험을 향상하고, 서비스 이탈률을 줄이는 데 큰 도움을 주었습니다. 이는 바로 효율적인 데이터 추출과 분석을 통해 가능해진 결과입니다.

3. "Spotify의 개인화된 플레이리스트, '추출'이 만든 혁신"

• 음악 스트리밍 서비스 Spotify 역시 데이터 추출을 통해 성공한 대표적인 기업입니다. Spotify는 사용자의 음악 취향, 재생 횟수, 노래별 건너뛰기 비율 등의 정보를 추출하여 개인화된 플레이리스트를 제공합니다.
• 이러한 데이터 추출을 통해 Spotify는 사용자에게 최적화된 음악 경험을 제공하며, 이를 바탕으로 사용자들의 서비스 충성도를 높이는 데 성공하였습니다. Spotify의 이러한 혁신 역시 데이터 추출의 중요성을 잘 보여주는 사례입니다.

 

결국, 데이터 추출은 우리가 필요로 하는 정보를 얻기 위한 첫걸음입니다. 이 단계를 통해 우리는 원시 데이터(raw data)를 수집하고, 이를 필터링하여 의미 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

 

이 과정에서 다양한 도구와 기술이 사용되며, 이를 통해 우리는 더 풍부하고 다양한 데이터를 이용할 수 있게 됩니다. 다음번에는 '변환(Transform)' 단계에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 그때까지, 안녕히! 테크씬이었습니다.

 

 

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