SBT Global[에스비티 글로벌] 공식 블로그

안녕하세요.SBT Global입니다.​최근 기업이 다루는 데이터 규모가 폭발적으로 증가하면서, IT 및 데이터 부서 실무자들의 고민도 깊어지고 있습니다. "데이터 추출 쿼리 때문에 메인 서비스가 너무 느려졌다는 불만이 들어옵니다" 같은 이야기,혹시 남 일 같지 않으신가요?​오늘은 대용량 데이터 시대에 운영 시스템에 무리를 주지 않으면서 실시간으로 데이터를 동기화하는 비결, 그리고 그 중심에 있는 CDC(Change Data Capture) 기술의 역할에 대해 알아보겠습니다.​​​대용량 데이터 시대, 기존 데이터 추출의 딜레마 과거에는 데이터를 분석용 데이터 웨어하우스(DW)나 마트로 옮길 때 주로 사용자가 적은 심야 시간을 이용해 일괄 처리하는 배치(Batch) 방식을 사용했습니다.​하지만 데이터의 양이..

​안녕하세요.SBT Global입니다.​No Code ETL은 코드를 작성하지 않고 GUI 인터페이스로 데이터 추출·변환·로드 파이프라인을 구축하는 접근법입니다. 비개발자도 데이터 파이프라인을 직접 구성·관리할 수 있어, 최근 기업 데이터 트렌드에 부합합니다.​오늘은 No Code ETL이 왜 필요한지 알아보록 하겠습니다.​​​No Code ETL의 정의와 핵심 특징노코드 ETL은 사용자가 다양한 소스(데이터베이스, SaaS 앱, 파일 등)에서 데이터를 추출하고, 원하는 형식으로 변환(정제, 결합, 집계 등)한 후, 대상 저장소(데이터 웨어하우스 또는 BI 대시보드 등)에 로드할 수 있습니다. ​노코드 ETL을 사용하게 되면, 복잡한 코딩 없이 데이터 통합을 가능하게 합니다.​일반적으로 드래그 앤 드롭 ..

​안녕하세요.SBT Global입니다.​ETL(Extract, Transform, Load) 과정은 데이터를 추출·변환·로드하며, 변환 단계에서 품질을 체계적으로 강화합니다. ETL을 통해 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 높이면 분석과 의사결정의 신뢰성이 크게 향상됩니다.​오늘은 ETL이 어떻게 데이터 품질을 향상 시키는지 알아보도록 하겠습니다. ​ETL이 데이터 품질을 높이는 이유 ETL은 소스 데이터의 문제를 변환 단계에서 자동으로 해결해 고품질 결과를 도출합니다.​정제 기능: 중복 제거, 누락 값 보완, 형식 표준화로 불일치 최소화검증 메커니즘: 비즈니스 규칙 적용으로 오류 사전 차단일관성 유지: 다중 소스(Table, View, RFC, OData 등)를 통합하며 표준 형식 적용​이 접근으로..

​안녕하세요.SBT Global입니다.​데이터는 점점 많아지는데, 사람들은 엑셀과 복붙에 더 많은 시간을 쓰고 있다는 이야기를 많이 합니다.​ETL은 이 상황을 바꾸게 만들어주는 도구입니다. 이번 포스팅에서 ETL을 통해 우리의 일하는 방식이 어떻게 달라지는지 알아보도록 하겠습니다. 지금 우리의 데이터 업무, 뭐가 문제일까? 많은 조직에서 데이터 관련 업무는 아래아 같은 패턴을 반복합니다.​마케팅, 영업, 재무, 운영 시스템에서 각각 엑셀로 데이터 다운로드 → 시트 여러 개를 복사·붙여넣기 해서 하나의 리포트로 합치기 → 날짜 형식, 통화, 고객 ID가 안 맞아서 반복 수정 그리고 나중에 보면, “왜 팀마다 숫자가 다르지?” 하면서 확인하는 데 시간을 소모합니다.​전문 데이터 팀뿐 아니라, 마케터..