ETL 데이터 정제 자동화로 데이터 품질과 효율 모두 잡는 방법 AI 생성 이미지: ETL 데이터 정제 자동화로 데이터 품질과 효율 모두 잡는 방법 ETL(Extract · Transform · Load) 파이프라인에서 데이터 정제(Data Cleansing) 는 분석과 모델링의 신뢰도를 좌우하는 핵심 단계입니다. 이 글에서는 현업 데이터 엔지니어 관점으로 ETL 데이터 정제 자동화로 데이터 품질과 효율 모두 잡는 방법 을 설명합니다. 설계 시 우선점, 자동화 전략, 그리고 운영 상의 검증 포인트를 중심으로 실제 적용 가능한 체크리스트를 제시합니다. 목차 ETL 과정과 데이터 정제의 역할 수동 데이터 정제에서 흔히 발생하는 문제 데이터 정제 자동화 절차와 설계 포인트 Python & Pandas로 구현하는 정제 자동화 예시 실무 체크리스트 & 주의사항 FAQ: 자주 묻는 질문 1. ETL 과정과 데이터 정제의 역할 ETL 은 여러 소스에서 데이터를 추출(Extract)해, 분석·모델링에 알맞게 변형(Transform)하고, 데이터 웨어하우스(DWH)나 데이터 마트로 적재(Load) 하는 전체 흐름입니다. 이 중 Transform 단계에서의 데이터 정제 자동화 는 단순한 오류 제거를 넘어서, 시스템 전체의 반복성과 신뢰도를 보장하는 역할을 합니다. 자동화가 없으면 같은 규칙도 수작업에 따라 결과가 달라집니다. ...