ETL(Extraction, Transformation, Loading)을 중심으로 형성돼 왔던 데이터 통합 시장이 탈 ETL화 조짐을 보이고 있다. 즉 데이터를 추출(Extract)하여 변환(Transformation)하고 전송(Loading)하는 과정에서의 데이터 통합 방식에서 이제는 데이터 품질과 품질관리를 위한 프로파일링 영역까지 포괄하는 스위트로 진화하고 있다.
이제는 데이터 클린징을 ETL의 한 과정으로 인식해 ETCL(Extraction, Transformation, Cleansing, Loading)로 받아들여지고 있고, 원천 데이터의 소스 분석을 위한 프로파일(Profile)의 중요성이 갈수록 부각되고 있다.
이 같은 데이터 품질 및 프로파일링에 대한 관심이 높아지고 있는 것은 일차적으로 차세대 프로젝트나 실시간 기업(RTE)을 고려하는 과정에서 데이터 가치에 주목하는 기업들이 증가하고 있기 때문이다.
또한 일각에서 데이터 품질이 바젤 Ⅱ나 샤베인 옥슬리(SOX) 법안 등 각종 IT 컴플라이언스에 효과적으로 대응하기 위한 방안으로도 논의되고 있기 때문이다. <본지 12월호 18쪽 참조><이강욱 기자>
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