최신 AI 데이터 기술 (ELT, DBT, 데이터레이크)

AI의 성능은 결국 데이터에 달려 있으며, 데이터의 수집부터 정제, 저장, 분석까지 모든 과정에서 최신 기술의 활용이 중요합니다. 최근 주목받는 ELT 아키텍처, DBT(Data Build Tool) 기반 데이터 모델링, 그리고 유연한 저장 구조인 데이터레이크는 AI 환경에 최적화된 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이 글에서는 이 세 가지 핵심 기술을 중심으로 AI 데이터 엔지니어링의 혁신적인 흐름을 짚어봅니다.

DBT 이미지

ELT 아키텍처의 부상

전통적인 데이터 파이프라인은 ETL(Extract, Transform, Load) 방식으로 구성되어 왔습니다. 그러나 클라우드 기반 데이터 환경의 발전과 함께 ELT(Extract, Load, Transform) 방식이 대세로 떠오르고 있습니다. ELT는 데이터를 먼저 저장한 뒤, 저장소 내에서 필요한 변환 작업을 수행하는 구조로, AI 모델 학습을 위한 데이터 처리에 특히 적합합니다. ELT의 가장 큰 장점은 유연성과 확장성입니다. 대량의 데이터를 미리 가공하지 않고도 저장할 수 있어 원본 데이터를 보존하며 다양한 분석 목적에 맞게 변환할 수 있습니다. 이는 AI 모델의 성능 검증이나 데이터 실험 시 매우 유리하게 작용합니다. 또한, 클라우드 환경에서는 데이터 웨어하우스 내부에서 SQL을 이용한 변환 작업이 가능해, 복잡한 데이터 처리 로직도 손쉽게 관리할 수 있습니다. 대표적인 ELT 도구로는 Fivetran, Stitch, Hevo 등이 있으며, 이들은 다양한 데이터 소스로부터 자동으로 데이터를 수집하고, 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정을 간소화합니다. ELT는 데이터 엔지니어가 아닌 데이터 분석가도 파이프라인을 구축할 수 있도록 진입 장벽을 낮추는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

DBT를 활용한 현대적 데이터 모델링

DBT(Data Build Tool)는 최근 데이터 엔지니어링 분야에서 빠르게 확산되고 있는 오픈소스 도구로, SQL 기반의 데이터 모델링을 코드화하여 체계적으로 관리할 수 있게 해줍니다. 특히 ELT 아키텍처와의 궁합이 뛰어나 데이터 웨어하우스 내에서 실행되는 모든 변환 작업을 깔끔하게 버전 관리하고 테스트할 수 있도록 지원합니다. DBT의 가장 큰 특징은 “데이터 개발(Analytics Engineering)”이라는 새로운 개념을 정립했다는 점입니다. 과거에는 데이터 변환 작업이 비정형적으로 이뤄졌지만, DBT를 통해 SQL 코드를 모듈화하고, 테스트 케이스를 작성하며, Git을 활용한 협업까지 가능해졌습니다. 이를 통해 데이터 팀은 소프트웨어 엔지니어링의 개발 방식과 유사한 품질의 데이터를 만들어낼 수 있습니다. DBT는 특히 AI 학습용 데이터셋을 안정적으로 생산하는 데 효과적입니다. 예를 들어, 특정 비즈니스 로직에 따라 데이터를 정규화하거나, 누락값을 보정하고, 파생 컬럼을 생성하는 작업을 코드화하면 언제든지 재현 가능하고 투명한 데이터셋을 만들 수 있습니다. 이는 AI 모델의 학습 정확도 향상과 더불어 유지보수 비용 절감에도 큰 도움이 됩니다.

데이터레이크로 유연한 저장 구조 확보

AI 환경은 정형 데이터뿐 아니라 반정형, 비정형 데이터까지 함께 다뤄야 합니다. 이런 다양한 데이터를 유연하게 저장하고 처리하기 위해 등장한 개념이 바로 데이터레이크(Data Lake)입니다. 데이터레이크는 구조화 여부에 관계없이 모든 형태의 데이터를 원시 상태로 저장할 수 있어 AI와 빅데이터 분석에서 필수 인프라로 자리 잡고 있습니다. 데이터레이크의 핵심 장점은 스키마온리드(schema-on-read) 방식입니다. 즉, 데이터를 저장할 때 미리 스키마를 정의하지 않아도 되며, 데이터를 읽을 때 필요한 형식으로 해석할 수 있습니다. 이 방식은 AI 프로젝트처럼 데이터 구조가 유동적이거나 실험이 자주 발생하는 환경에 매우 유리합니다. 또한, 클라우드 환경에서는 Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage 등 다양한 솔루션이 데이터레이크 구축을 지원하고 있습니다. 데이터레이크는 또한 분석 효율성과 확장성에서도 탁월합니다. 여러 데이터 소스를 통합하여 하나의 저장소에 보관하고, 이후 Spark, Presto, Athena 같은 분석 도구를 통해 원하는 형태로 데이터를 가공할 수 있습니다. 최근에는 데이터레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 레이크하우스(Lakehouse) 구조도 주목받고 있어, AI 시스템을 위한 인프라 설계는 더욱 유연하고 강력해지고 있습니다.

AI 데이터 환경의 복잡성은 점점 증가하고 있으며, 이에 맞는 기술적 해법이 요구되고 있습니다. ELT 아키텍처로 데이터를 유연하게 처리하고, DBT로 데이터 품질과 일관성을 확보하며, 데이터레이크로 다양한 형태의 데이터를 저장하고 분석하는 전략은 AI 프로젝트의 경쟁력을 크게 높여줍니다. 최신 기술을 적절히 조합해, 나만의 AI 데이터 파이프라인을 설계해 보세요.