데이터 마이그레이션 과정에서 데이터 변환 단계.

데이터 마이그레이션 과정에서 데이터 변환은 중요한 단계로, 데이터를 새로운 시스템에 맞게 변환하여 적재하는 과정을 포함합니다. 데이터 변환 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

데이터 마이그레이션 과정에서 데이터 변환 단계.

1. 데이터 변환 계획 수립

변환 요구 사항 분석: 

새로운 시스템의 데이터 요구 사항을 분석하고, 변환이 필요한 데이터를 식별합니다. 변환 규칙, 데이터 형식, 비즈니스 로직 등을 정의합니다.

변환 전략 

설정: 데이터를 단계적으로 변환할 것인지, 일괄 변환할 것인지 전략을 수립합니다. 데이터의 양, 시스템의 가용 시간, 변환의 복잡성 등을 고려하여 결정합니다.

2. 데이터 매핑

소스-타겟 매핑: 

• 기존 시스템의 데이터 구조(소스)와 새로운 시스템의 데이터 구조(타겟)를 매핑합니다. 이를 통해 어떤 데이터가 어디로 변환될지 명확히 합니다.
• 매핑 문서 작성: 데이터 매핑 정보를 문서화하여 팀 내에서 공유합니다. 이 문서에는 테이블 간 매핑, 필드 간 매핑, 변환 규칙 등이 포함됩니다.

 

3. 데이터 추출

추출 도구 선택: 

• ETL(Extract, Transform, Load) 도구 또는 스크립트를 사용하여 데이터를 추출합니다. 예를  들어, Talend, Informatica, Apache NiFi, SQL 스크립트 등을 사용할 수 있습니다.
• 데이터 필터링: 필요한 데이터만 추출하기 위해 필터링 조건을 설정합니다. 예를 들어, 특정 날짜 이후의 데이터, 특정 상태의 데이터 등을 추출할 수 있습니다.

4. 데이터 변환

변환 로직 작성: 

• 데이터를 새로운 시스템에 맞게 변환하기 위한 로직을 작성합니다. 예를 들어, 날짜 형식 변환, 문자열 조작, 수학적 계산, 코드 변환 등이 포함됩니다.
• 스크립트 및 도구 활용: 변환 로직을 구현하기 위해 스크립트(예: Python, SQL, Bash)나 ETL 도구의 변환 기능을 사용합니다. 예를 들어, Python의 Pandas 라이브러리, SQL의 CASE 문, ETL 도구의 변환 기능 등을 활용할 수 있습니다.

5. 데이터 적재

적재 방법 선택: 

• 변환된 데이터를 새로운 시스템에 적재하는 방법을 결정합니다. 직접 적재, 배치 적재, 스트리밍 적재 등의 방법이 있습니다.
• 적재 도구 사용: 적재 도구나 스크립트를 사용하여 변환된 데이터를 새로운 시스템에 적재합니다. 예를 들어, SQL Loader, Bulk Insert, 데이터베이스 클라이언트 등을 사용할 수 있습니다.

6. 변환 및 적재 테스트

샘플 테스트: 

• 전체 데이터를 변환하기 전에 샘플 데이터를 사용하여 변환 및 적재 테스트를 수행합니다. 이를 통해 변환 로직의 정확성을 검증합니다.
• 전체 테스트: 샘플 테스트가 성공하면, 전체 데이터를 변환하고 적재합니다. 이 과정에서 발생하는 문제를 실시간으로 모니터링하고 해결합니다.

 
7. 변환 검증

데이터 무결성 확인: 

• 변환 후 데이터의 무결성을 확인합니다. 데이터가 손상되거나 누락되지 않았는지, 모든 데이터가 올바르게 변환되었는지 검증합니다.
• 비즈니스 규칙 검증: 변환된 데이터가 비즈니스 규칙을 준수하는지 확인합니다. 예를 들어, 고객 데이터의 주소 형식, 주문 데이터의 상태 값 등이 올바른지 검증합니다.

8. 변환 성능 최적화

• 변환 과정 최적화: 변환 과정에서 발생하는 성능 문제를 해결하기 위해 변환 로직을 최적화합니다. 인덱스 사용, 쿼리 최적화, 병렬 처리 등을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 리소스 관리: 변환 과정에서 필요한 리소스를 효율적으로 관리합니다. CPU, 메모리, 디스크 I/O 등의 사용량을 모니터링하고, 필요한 경우 리소스를 추가합니다.

데이터 변환 도구와 기술

ETL 도구

• Informatica: 데이터 통합, 변환, 적재를 위한 강력한 기능을 제공하는 도구입니다.
• Talend: 오픈 소스 ETL 도구로, 다양한 데이터 소스와 타겟을 지원하며, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
• Apache NiFi: 데이터 흐름 관리 및 자동화를 위한 오픈 소스 도구로, 실시간 데이터 변환에 적합합니다.

스크립팅 언어

• Python: 데이터 변환에 널리 사용되는 언어로, Pandas, NumPy 등의 라이브러리를 통해 강력한 데이터 변환 기능을 제공합니다.
• SQL: 데이터베이스 내에서 직접 데이터를 변환할 수 있는 언어로, 다양한 데이터베이스 시스템에서 지원합니다.

클라우드 서비스

• AWS Glue: 아마존 웹 서비스에서 제공하는 ETL 서비스로, 대규모 데이터 변환에 적합합니다.
• Azure Data Factory: 마이크로소프트 애저에서 제공하는 데이터 통합 서비스로, 다양한 데이터 소스와 타겟을 연결하고 변환할 수 있습니다.

 

데이터 변환 예시

예시 1: 날짜 형식 변환

예시 2: 문자열 변환

예시 3: 코드 변환

데이터 변환은 데이터 마이그레이션에서 매우 중요한 단계로, 철저한 계획과 테스트를 통해 데이터를 안전하고 정확하게 변환해야 합니다. 올바른 도구와 기술을 사용하여 변환 과정을 최적화하고, 데이터의 무결성과 일관성을 유지하는 것이 성공적인 데이터 마이그레이션의 핵심입니다.