데이터 파이프라인 구조와 자동화 흐름을 한눈에 이해할 수 있도록 실무에서 사용하고 있는 L0 → L1 → L2 → VIEW 구조를 기준으로 정리하여 살펴보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
1. 전체 구조 요약
각 단계는 자동화된 프로시저와 스케줄러로 연결되어 안정적인 데이터 흐름을 유지합니다.
L0 (원천)
│
│ [프로시저 + 스케줄]
▼
L1 (정제/표준화)
│
│ [프로시저 + 스케줄]
▼
L2 (분석 마트 / 스타·와이드 테이블)
│
▼
VIEW (대시보드 / 지표 계층)
2. L0 → L1 : 원천 데이터 정제 단계
L1 테이블은 “정제된 표준 데이터” 로 분석용 구조는 아닙니다.
- 목적
- 원천 데이터를 분석 가능한 형태로 정제
- 컬럼명 통일, 타입 변환, 기본 품질 관리
- 프로시저 역할
- 불필요한 컬럼 제거
- 날짜/금액/ID 타입 변환
- NULL, 이상치 처리
- 코드값 매핑 (예: Y/N → TRUE/FALSE)
3. L1 → L2 : 분석용 데이터 마트 생성
L2 테이블은 “분석 최적화 데이터” 이며, JOIN 없이 빠른 조회가 가능하도록 구성되어 있습니다.
- 목적
- BI/대시보드에 바로 쓸 수 있는 구조 생성
- 스타 스키마 또는 Wide Table 구성
- 프로시저 역할
- Fact + Dimension 결합
- 파티션 / 클러스터링 적용
- 지표 계산용 컬럼 생성
- 비즈니스 규칙 반영 (환불 제외 매출 등)
4. VIEW : 대시보드용 지표 계층
L2에서 만들어진 분석 데이터를 기반으로 “매출, 전환율, 신규 고객 수” 같은 공식 KPI를 정의하는 Semantic Layer입니다.
- 목적
- “매출”, “전환율”, “신규 고객 수” 같은 비즈니스 지표를 표준화
- BI 도구에서 바로 사용할 수 있는 공식 KPI 계층 제공
5. 이 구조의 핵심 장점
| 항목 | 효과 |
|---|---|
| 자동화 | 수작업 제거 |
| 안정성 | 오류 최소화 |
| 성능 | 빠른 대시보드 |
| 일관성 | 지표 정의 통일 |
| 확장성 | 신규 소스 추가 용이 |
L0–L1–L2–VIEW 구조는 정제 → 분석 → 시각화를 자동화한 현대 데이터웨어하우스 표준 파이프라인입니다.
한눈에 볼 수 있도록 최대한 요약하였는데, 도움이 되기를 바랍니다.
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