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개요dbt(Data Build Tool)는 분석 엔지니어가 SQL을 이용해 데이터 웨어하우스 상에서 데이터 모델을 정의하고 변환하며 문서화 및 테스트까지 수행할 수 있도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. dbt는 ELT 구조 중 ‘T(Transform)’ 단계에 최적화된 도구로, 데이터 분석의 생산성과 일관성을 높여주는 핵심 컴포넌트로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의dbt는 SQL 기반의 선언적 방식으로 모델링, 문서화, 테스트, 배포 자동화를 지원하는 데이터 트랜스포메이션 도구입니다. 전통적인 ETL 방식과 달리, 원시 데이터는 데이터 웨어하우스로 적재되고(db/EL), dbt는 그 위에서 변환 작업을 수행합니다.사용자는 SQL과 Jinja 템플릿을 활용하여 데이터 모델을 생성하고, 이를 DAG(..

개요데이터 파이프라인 서비스(Data Pipeline as a Service, DPaaS)는 데이터를 수집, 처리, 저장하는 전체 흐름을 클라우드에서 자동화하고 관리할 수 있도록 지원하는 서비스형 플랫폼이다. 전통적으로 복잡한 구축과 운영이 요구되던 데이터 파이프라인을 추상화하여, 개발자 및 데이터 엔지니어가 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 글에서는 DPaaS의 정의, 특징, 구성 요소, 기술 요소, 주요 서비스, 장점 등을 체계적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의DPaaS는 Data Ingestion(수집), ETL/ELT(변환/적재), 데이터 저장, 모니터링, 오류 처리 등을 클라우드 환경에서 관리형 서비스로 제공하는 솔루션이다. 일반적으로 SaaS 또는 PaaS 형태로 제공되며, ..

개요ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 프로세스로, 데이터 웨어하우스(DWH), 빅데이터 분석, 머신러닝(ML) 모델링 등 다양한 데이터 활용 환경에서 필수적인 데이터 처리 기법입니다. ETL은 대량의 데이터를 효율적으로 변환 및 로드하여 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.1. ETL 프로세스란?ETL은 다양한 원천 데이터로부터 데이터를 추출하여 변환한 후, 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 저장하는 데이터 처리 방식입니다.1.1 ETL의 주요 단계 단계 설명 추출(Extract)다양한 데이터 소스에서 원본 데이터를 수집변환(Transform)데이터를 정제,..