③ 데이터 처리 및 변환

수집된 원시 데이터는 형태와 구조가 다양하며, 이를 분석 가능한 형태로 변환하는 과정이 필요합니다. 데이터 파이프라인은 이러한 변환 과정을 자동화합니다.

데이터 파이프라인은 원시 데이터를 분석 가능한 형태로 변환하는 일련의 자동화된 프로세스를 의미합니다. 여기에는 데이터의 정제, 통합, 적재(Extract, Transform, Load: ETL) 과정이 포함됩니다. 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 정제하며, 데이터 웨어하우스 또는 데이터베이스로 적재합니다.

이 과정에서 SQL로 데이터를 필터링·조인·집계하고, 필요에 따라 데이터 형식을 변경합니다.

챗GPT는 데이터 파이프라인 구성 과정에서 SQL 쿼리의 생성과 최적화를 도와주고, 복잡한 데이터 변환 작업을 자동화해 분석가의 작업 효율성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어 “판매 데이터에서 결측치를 제거하고, 날짜별로 집계해 주세요.”라고 질문하면, 챗GPT는 이를 수행하는 최적의 SQL 쿼리를 생성할 수 있습니다.