ETL

ETL은 이사할 때 짐을 싸는 과정과 비슷하다. 집안 여러 방에 흩어진 물건을 먼저 한곳에 모으고(추출), 종류별로 정리해 상자에 맞게 다듬은 뒤(변환), 새 집의 정해진 자리에 가져다 놓는다(적재). 회사나 서비스에 쌓인 데이터도 마찬가지로 여러 시스템에 흩어져 있고 형식도 제각각이라, 누군가 분석하거나 AI 모델을 학습시키려면 이렇게 모으고 다듬고 옮기는 과정이 먼저 필요하다.

이 과정이 잘 되어 있으면 AI 모델이나 분석 도구가 깨끗하고 일관된 데이터를 받아 쓸 수 있고, 반대로 엉망이면 아무리 좋은 모델을 써도 결과가 부실해진다. 그래서 겉으로는 화려해 보이지 않지만, AI 서비스를 실제로 돌리는 데 없어서는 안 될 배관 공사 같은 작업으로 여겨진다.