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title: 연쇄적인 데이터 변환을 만드는 방법
date: 2026-02-04
categories:
  - data-integration
  - tools
tags:
  - data-conversion
  - data-mapping
  - data-transformation
  - etl
  - mapforce
description: Altova MapForce를 사용하여 복잡한 프로젝트에서 효율성을 높이는 방법을 단계별로 알아보세요. 이 과정에서는 데이터 변환을 체인 방식으로 구현하는 방법을 학습합니다.
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Status: #blog

Tags:  #data-conversion #data-mapping #data-transformation #etl #mapforce

Categories: [data-integration](/blog/ko/category/data-integration.md) | [etl](/blog/ko/category/etl.md)
# 연쇄적인 데이터 변환을 만드는 방법

복잡한 ETL(추출, 변환, 적재) 및 데이터 통합 프로젝트는 대부분 하나의 변환 과정으로 처리하기 어렵습니다. 개발자들은 종종 여러 단계를 거치는 데이터 파이프라인을 구축하는데, 여기서 한 단계의 결과물이 다음 단계의 입력으로 사용됩니다. 이러한 방식은 의존성 관리를 용이하게 하고, 로직 재사용을 가능하게 하며, 대규모 워크플로우를 유지 관리하기 쉽게 만들어줍니다. 또한, 변환 과정을 더 작고 단계적인 매핑으로 나누면 테스트, 디버깅, 그리고 장기적인 확장성을 확보하는 데 도움이 됩니다.

Altova MapForce는 **체인형 데이터 매핑** 기능을 통해 이 방식을 지원하며, 이를 통해 여러 변환 작업을 구조화된 처리 흐름으로 연결할 수 있습니다. 이 글에서는 체인형 변환을 언제 사용해야 하는지, 실제 데이터 파이프라인에서 어떤 문제를 해결하는지, 그리고 MapForce에서 모듈화되고 다단계로 구성된 워크플로우를 어떻게 구축하는지에 대해 설명합니다.

![장식 이미지: 노트북으로 업무를 하는 세 명의 사업가](/blog/images/shutterstock_72066103.jpg)

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## 연결된 데이터 처리의 장점

[체인 방식의 데이터 변환](https://www.altova.com/ko/mapforce/any-to-many-chained-mapping) 방식은 특히 복잡한 ETL(추출, 변환, 로드) 및 데이터 통합 워크플로우를 처리할 때 여러 가지 장점을 제공합니다. (간단하게 알고 싶으신가요? 이 **튜토리얼 영상**을 통해 Altova MapForce의 시각적 도구를 사용하여 여러 변환을 포함하는 [데이터 파이프라인을 얼마나 쉽게 구축할 수 있는지](https://www.youtube.com/watch?v=Pag3hYliTJU) 확인해 보세요.)

단계별 지침을 만드는 것의 장점 [데이터 변환](https://www.altova.com/ko/mapforce) 다음은 절차에 포함되는 내용입니다:

- **복잡한 데이터 처리 간소화:** 체인형 데이터 매핑 방식을 사용하면 복잡한 데이터 처리 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누어 처리하기 용이합니다. 체인 내 각 단계는 데이터에 대한 특정 작업을 수행하며, 이를 통해 데이터 처리 과정을 이해하고, 테스트하고, 유지 관리하기가 더 쉬워집니다.

- **간편한 문제 해결:** 설계상, 데이터 처리 과정의 각 단계는 특정 작업에만 집중하도록 구성되어 있습니다. 따라서 데이터 처리 과정을 이해하기 쉬워지고, 처리 과정에서 발생할 수 있는 오류나 문제점을 쉽게 파악하고 해결할 수 있습니다.

- **유연성과 적응성:** 다단계 데이터 변환은 다양한 데이터 상황에 대한 유연성을 제공합니다. 개발자는 새로운 요구 사항이나 입력 데이터의 변화에 맞춰 변환 단계를 추가, 삭제 또는 재정렬하여 쉽게 수정하거나 확장할 수 있습니다. 이러한 적응성은 시간이 지남에 따라 데이터 처리 요구 사항이 변화할 경우 매우 중요합니다.

- ** 쉬운 이해 및 유지 보수:** 순차적인 데이터 변환은 매핑 프로젝트를 더 쉽게 이해하고 유지 관리할 수 있도록 돕습니다. 체인 내의 각 단계는 명확한 변환 작업을 나타내므로, 팀 구성원들이 전체 데이터 흐름과 로직을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한, 오류나 문제가 발생하면 개발자는 문제의 단계를 정확히 파악하고, 나머지 워크플로우에 영향을 주지 않고 해당 단계만 분리하여 디버깅할 수 있습니다.

## 다단계 데이터 변환 정의 

MapForce는 데이터 변환 과정의 각 단계를 정의하는 데 있어 코딩이 필요 없는, 시각적인 방식을 제공합니다. 이 시각적인 표현은 전체 데이터 파이프라인과 각 단계에 대한 명확한 개요를 제공하여, 사용자가 쉽게 이해하고 수정할 수 있도록 돕습니다.

MapForce는 데이터 변환 규칙을 정의하고, 더욱 복잡하고 시각적으로 표현된 기능을 구축하기 위한 다양한 데이터 처리 필터와 함수 라이브러리를 제공합니다. 즉각적인 결과 출력은 테스트 및 문제 해결을 용이하게 합니다.

![MapForce에서 여러 변환을 포함하는 데이터 파이프라인 구축하기](/blog/images/chained-data-mapping.png)

다단계 데이터 매핑에서, 최소 하나의 구성 요소는 동시에 데이터 소스이자 대상 역할을 합니다. 이 중간 구성 요소(위에서 B로 표시됨)는 출력을 생성하며, 이 출력은 다음 단계에서 추가 처리를 위한 입력으로 사용됩니다. MapForce에서 연결된 단계는 "패스스루(pass-through)" 기능을 제공하며, 이를 통해 매핑의 각 단계에서 생성된 결과를 미리 보고 문제 해결을 빠르게 할 수 있습니다. 예를 들어, 위의 매핑에서 A에서 B로의 변환 결과와 B에서 C로의 변환 결과를 미리 보고 (그리고 저장할 수 있습니다).

이 예시는 ~을 보여줍니다 [체인 방식으로 연결된 XML 매핑](https://www.altova.com/ko/mapforce/xml-mapping), MapForce는 모든 종류의 데이터를 서로 변환할 수 있는 데이터 매핑 도구로, XML, SQL, NoSQL 데이터베이스, JSON, 텍스트, 엑셀, EDI, Shopify 등 다양한 데이터 형식을 지원합니다.

이 비디오를 시청하시면 체인 방식으로 데이터 변환이 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 이 예제는 XML에서 JSON, 그리고 CSV로 데이터를 다단계 변환하는 과정을 보여주며, 데이터 필터링 및 정렬 기능의 사용법도 다룹니다. 다음 내용을 배우게 됩니다:

- 한 변환의 결과를 다른 변환에서 재사용하는 방법
- 복잡한 데이터 변환 작업을 더 작은 단계로 나누는 방법
- 대규모 ETL(추출, 변환, 적재) 워크플로우를 모듈화된 구성 요소로 분리하는 것의 장점은 다음과 같습니다
- 복잡한 매핑에서 의존성 관리 방법
- 재사용 가능한 변환 구성 요소를 만드는 방법

![](https://www.youtube.com/watch?v=Pag3hYliTJU)

다음과 같은 방법으로 연쇄 데이터 매핑을 직접 경험해 볼 수 있습니다. [MapForce의 30일 무료 체험판을 다운로드하고,](https://www.altova.com/ko/mapforce/download) MapForce 예제 프로젝트에 포함된 "연쇄 매핑" 기능을 실행해 보세요.