최근 정보통신기술의 발전에 따라, 우리가 일상적으로 다루는 데이터의 양과 복잡성은 과거와 비교할 수 없을 정도로 비약적으로 증가하고 있습니다.
이에 따라, 데이터를 다루는 전문 직업인 데이터 엔지니어가 등장했고,
데이터를 활용한 분석, 예측, 자동화 등 활용 방식은 무한히 확장되고 있습니다.
하지만 이와 동시에, 폭증한 데이터를 어떻게 구조화하고, 일관성 있게 관리할 것인가 하는
데이터 관리(Data Management)의 문제는 여전히 기업의 큰 과제로 남아 있습니다.
특히, 데이터 웨어하우스(DWH) 내에서는 다음과 같은 두 가지 측면이 실무에서 큰 도전으로 꼽힙니다:
이러한 문제는 단순한 SQL 스크립트 조작이나 수작업으로 해결하기 어려우며,
데이터 거버넌스와 재현 가능한 데이터 파이프라인 구축이 중요해지는 시점에서
더욱 체계적인 접근이 요구됩니다.
이때 등장하는 솔루션 중 하나가 바로 이번 글에서 소개할 dbt(Data Build Tool)입니다.
dbt는 데이터 모델링과 변환 로직을 코드로 정의하고,
그 흐름을 자동화하고 문서화하며, 테스트 가능한 구조로 유지하게 도와주는 모던 데이터 엔지니어링 도구입니다.
특히 데이터 웨어하우스 기반의 분석 환경을 체계적으로 운영하고자 할 때 강력한 역할을 합니다.
ETL(Extract, Transform, Load)의 개념처럼,
과거의 데이터 분석 및 엔지니어링에서는 데이터베이스에서 데이터를 추출한 후,
가공·변환(Transform) 과정을 거쳐 필요한 데이터만 DWH(데이터 웨어하우스)로 적재하는 방식이 일반적이었습니다.
그러나 최근에는 Google BigQuery, Amazon Redshift 등
대용량 원시 데이터도 고속으로 처리 가능한 클라우드형 DWH 서비스들이 등장하면서,
데이터를 먼저 그대로 DWH에 저장한 뒤, 이후에 필요한 변환을 수행하는
ELT(Extract, Load, Transform) 방식이 점차 보편화되고 있습니다.
이러한 ELT 구조 내에서, 변환(Transform) 작업을 전담하는 도구가 바로 dbt(Data Build Tool)입니다.
dbt는 SQL 기반으로 작성된 변환 로직을 관리할 수 있도록 하며,
이를 통해 데이터 모델 간의 관계를 자동으로 추출 및 시각화하는 데이터 모델링 기능도 제공합니다.
또한, dbt는 SQL 쿼리를 기반으로 데이터 변환을 자동화하고,
복잡한 데이터 파이프라인의 구조를 문서화하고 테스트 가능한 형태로 관리할 수 있게 해줍니다.
dbt는 배포 방식에 따라 크게 두 가지로 나뉩니다:
요약하자면, dbt는 현대적인 데이터 웨어하우스 운영 구조(ELT)에서
변환 작업의 복잡도와 운영 부담을 줄여주는 핵심 도구로서,
규모와 기술 리소스에 따라 적절한 버전을 선택해 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다.
dbt의 기능 중 특히 눈에 띄는 몇 가지를 소개합니다.
소프트웨어 개발 분야에서는 빠르게 변화하는 요구사항에 유연하게 대응하기 위해
소규모 개발 사이클을 반복하는 애자일(Agile) 방법론이 널리 활용되고 있습니다.
이러한 애자일 개발을 뒷받침하는 핵심 체계 중 하나가 바로 CI/CD(Continuous Integration / Continuous Deployment)입니다.
CI/CD는 각 개발자가 작성한 코드를 자동 테스트하고, 프로덕션 환경으로의 배포를 자동화함으로써
개발 속도를 향상시키고, 작은 단위의 반복 릴리즈를 통해
에러 발생 시 원인 파악과 롤백을 쉽게 만드는 구조를 제공합니다.
이와 같은 Agile 철학은 최근 데이터 엔지니어링 분야에서도 적극적으로 적용되고 있으며,
이를 대표적으로 구현할 수 있는 도구가 바로 dbt(Data Build Tool)입니다.
dbt는 Git과의 연동을 통해 SQL 코드 변경을 Pull Request로 제출하면,
자동으로 다음과 같은 CI 기능이 작동합니다:
또한, 사전 설정된 Job 기능(CD)을 통해
변환 로직을 자동 배포하고, 데이터 파이프라인 내 반영 작업을 자동화할 수 있습니다.
이러한 구조를 통해, 각 사용자의 SQL은 Git 리포지토리에서 체계적으로 버전 관리되며,
실제 운영 환경에서도 신속하고 안정적인 릴리즈 프로세스가 가능해집니다.
이는 곧 데이터 품질 유지와 운영 안정성 확보에 큰 기여를 하며,
데이터 엔지니어링에서도 Agile 방식에 가까운 반복적 개선과 테스트 중심 개발 문화를 구현할 수 있게 만듭니다.
실제로 기업 내에서는 데이터 수집과 활용 요구가 빠르게 변화하고 있으며,
기존의 정적 파이프라인 구조만으로는 유연하게 대응하기 어려운 상황이 많습니다.
이러한 맥락에서 dbt는 유지보수성, 확장성, 자동화 측면에서 매우 효과적인 도구로 자리매김하고 있습니다.
dbt는 데이터베이스 조작에 SQL을 사용합니다. 하지만 SQL의 SELECT문만 이해할 수 있다면 어느 정도 복잡한 데이터 가공도 가능합니다. 또한, Jinja를 활용한 유연한 작성 방식도 지원하여 데이터 가공의 진입 장벽을 낮춰줍니다.
특정 데이터에 대해 그 데이터가 어떤 것인지를 설명하는 "데이터에 대한 데이터"를 메타데이터라고 합니다. dbt는 특정 데이터베이스에 어떤 데이터가 포함되어 있는지, 어떤 데이터베이스를 가공하여 생성된 것인지 등의 정보를 문서화하여, 이른바 "데이터베이스 메타데이터"를 손쉽게 출력할 수 있습니다.
각 데이터베이스의 정보가 정리되어 있으면, 단순히 데이터베이스를 구분하기 쉬워지는 것뿐만 아니라 데이터베이스 배치를 최적화하기 위한 데이터 모델링에도 도움이 됩니다.
또한 사용자가 원하는 데이터베이스를 쉽게 검색할 수 있도록 지원하는 데이터 카탈로그 기능도 제공합니다.
dbt는 SQL문 내의 REF 함수를 기반으로 데이터베이스 간의 관계를 자동으로 추출하고, 모델 간의 관계를 도식화합니다. 이를 통해 모델 간의 관계를 한눈에 파악할 수 있어 데이터 리니지(Data Lineage)가 향상됩니다.
데이터 리니지의 향상뿐만 아니라, 이를 통해 현재 데이터베이스의 배치를 더 쉽게 파악할 수 있어 데이터 모델링을 지원하는 효과도 제공합니다.
데이터는 가공되지 않은 원시 데이터에서 시작하여 여러 번의 가공과 변환을 거쳐 사용자가 원하는 데이터베이스 형식으로 정리됩니다. 이 과정에서 데이터 가공 라인의 순서를 따라 SQL을 실행하지 않으면 올바른 가공 결과를 얻을 수 없기 때문에, 데이터 가공이 복잡할수록 절차에 주의가 필요합니다.
dbt는 앞서 언급한 REF 함수를 통해 데이터베이스 간의 의존 관계를 자동으로 인식하기 때문에, 사용자가 직접 실행 순서를 관리하지 않아도 일련의 데이터 가공을 올바른 순서대로 실행할 수 있습니다.
지금까지의 내용을 통해, dbt가 DWH(데이터 웨어하우스) 환경에서 데이터 모델링 및 변환 작업을 강력히 지원하는 도구라는 점을 인지하셨을 것입니다.
그러나 한편으로는, 아무리 dbt가 뛰어난 기능을 제공하더라도
DWH로의 데이터 통합 단계에서 문제가 발생하거나, 데이터 파이프라인이 안정적으로 운영되지 않는다면
dbt의 강점을 효과적으로 활용할 수 없습니다.
반대로, DWH까지의 데이터 전송 및 적재(ETL)가 원활히 수행되더라도,
그 이후의 데이터 변환 작업을 유연하게 구성하지 못한다면,
결국 최적화된 데이터 분석 기반을 구축하는 데 한계가 따르게 됩니다.
이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해, 저희가 제공하는 데이터 분석 기반 구축 SaaS인 TROCCO®에서는
dbt 연동 기능을 정식으로 출시하였습니다.
이제 TROCCO®에서는 다음과 같은 작업이 가능합니다:
즉, TROCCO®는 DWH 이전(ETL)과 DWH 이후(ELT)를 하나의 데이터 파이프라인 상에서 통합 관리할 수 있는 구조를 갖추고 있으며,
이를 통해 데이터 분석 기반의 설계 → 적재 → 변환 → 운영까지 전 과정을 자동화할 수 있게 되었습니다.
TROCCO®와 dbt의 상호 보완적인 연동 구조는
두 도구 각각의 장점을 극대화하고, 단점을 최소화하는 방향으로 설계되어 있습니다.
그 결과, 데이터 엔지니어링 리소스가 제한된 팀이나
복잡한 데이터 분석 요구를 가진 조직에서도
신속하고 안정적인 데이터 운영 환경을 구축할 수 있는 통합형 솔루션이 완성되었습니다.
"DWH로의 ETL"과 "DWH 상에서의 ELT"를 모두 직접 설계하고 운영하려면
SQL, 파이프라인 설계, 시스템 연동 등 데이터 엔지니어링 전반에 대한 지식과 경험이 필요합니다.
이에 따라, 실제로는 학습 시간, 분석 기반 구축 비용, 그리고 지속적인 유지보수 비용이 함께 발생하게 됩니다.
하지만 그렇다고 해서 비엔지니어가 데이터 분석을 포기해야 하는 것은 아닙니다.
지금은 TROCCO®, dbt와 같은 모던 데이터 엔지니어링 도구를 활용하여
코딩 없이 데이터 파이프라인을 자동화하고,
누구나 데이터 전송 → 변환 → 분석까지 일관된 흐름을 따라갈 수 있는 환경을 손쉽게 구축할 수 있습니다.
특히 TROCCO®는 노코드 환경과 dbt 연동 기능을 통해,
데이터 통합부터 모델링·변환까지를 단일 플랫폼에서 관리할 수 있으며,
복잡한 설정 없이도 데이터 기반 의사결정 체계를 빠르게 마련할 수 있습니다.
또한, 현재 무료 플랜도 제공 중이므로,
직접 사용해 보고 적합성을 평가한 후 본격적인 도입을 검토할 수 있는 좋은 기회입니다.
비용 부담 없이 실전 환경에서 체험해보고 싶다면, 지금 바로 TROCCO®를 확인해 보시기 바랍니다.
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