Excel에서 데이터 로드(Load)와 데이터 변환(Transform Data)의 차이점을 찾고 계신가요? 그렇다면 잘 찾아오셨습니다. 이 글에서는 먼저 두 기능에 대해 각각 간략히 살펴본 후, 두 기능의 핵심 차이점까지 상세히 알려드리겠습니다.
Excel에서 '데이터 로드(Load)'란 무엇인가?
간단히 말해, 데이터 로드(Load Data)란 외부 데이터를 Excel로 가져오기(Import)하는 것을 의미합니다. Excel 통합 문서(Workbook)에 데이터를 불러오는 방법은 여러 가지가 있으며, 지금부터 각 옵션을 하나씩 살펴보겠습니다.
- 먼저 데이터(Data) 탭에서 데이터 가져오기(Get Data)를 선택합니다.
그러면 통합 문서로 데이터를 가져올 수 있는 다양한 옵션이 표시됩니다.
이제 데이터 가져오기 기능의 주요 옵션들을 자세히 알아보겠습니다.
'파일에서(From File)' 섹션에서 사용할 수 있는 옵션은 다음과 같습니다.
- Excel 통합 문서에서 – 현재 파일로 모든 Excel 통합 문서 파일 형식(예: .xlsx, .xlsm, .xls 등)의 데이터를 가져올 수 있습니다.
- 텍스트/CSV에서 – .txt, .csv, .prn 파일에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
- XML에서 – .xml 형식의 파일에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
- JSON에서 – JavaScript(JSON) 파일에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
- PDF에서 – PDF 파일에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
- 폴더에서 – 특정 폴더 내의 파일들에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
다음으로 자주 사용되지는 않지만 알아두면 유용한 메뉴들을 빠르게 살펴보겠습니다.
- 데이터베이스에서(From Database) – 하위 메뉴가 4개 있으며, Microsoft Access와 SQL Server 데이터베이스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
- Azure에서(From Azure) – Microsoft Azure Data Explorer 등에서 데이터를 불러올 수 있습니다.
- Power Platform에서 – Dataverse에서 데이터를 불러올 수 있습니다.
마지막으로 '다른 원본에서(From Other Sources)' 메뉴를 살펴보겠습니다.
- 테이블/범위에서 – 기존 데이터를 Power Query로 불러옵니다.
- 웹에서 – 온라인 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
- Microsoft 쿼리에서 – Microsoft Query를 이용해 데이터를 불러올 수 있습니다.
- OData 피드에서 – OData 피드에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
- ODBC에서 – ODBC 연결을 통해 데이터를 가져올 수 있습니다.
- OLEDB에서 – OLEDB 연결을 통해 데이터를 가져올 수 있습니다.
- 빈 쿼리 – 데이터 없이 Power Query 편집기를 엽니다.
다양한 원본에서 데이터 로드하기
이번 섹션에서는 두 가지 원본에서 직접 데이터를 불러오는 실습을 진행하겠습니다. 먼저 구글 스프레드시트(Google Sheets)에서, 그다음 텍스트 파일에서 데이터를 가져와 보겠습니다. Excel에서 Load와 Transform Data의 차이를 제대로 이해하기 위해서는 데이터 로드 과정을 먼저 익혀야 합니다.
1) 웹(구글 스프레드시트)에서 데이터 불러오기
구글 스프레드시트에 온라인으로 공개된 데이터 세트가 있다고 가정하고, 이 데이터를 Excel 파일로 불러와 보겠습니다.
단계:
- 구글 스프레드시트에서 파일 > 공유 > 웹에 게시를 선택하여 데이터를 웹에 게시합니다.
- 게시된 링크를 복사합니다.
이제 Excel로 데이터를 불러오겠습니다.
- 데이터 탭에서 웹에서를 선택합니다.
대화상자가 나타나면:
- 복사한 링크를 붙여넣고 확인을 누릅니다.
탐색기(Navigator) 대화상자가 나타납니다.
- 원하는 테이블(여기서는 Table 0)을 선택합니다.
- 그런 다음 로드(Load)를 클릭합니다.
이제 Table 0이 새 시트에 불러와지며, 이렇게 Excel에서 데이터 로드가 완료됩니다.
2) 텍스트/CSV 파일에서 데이터 불러오기
이번에는 텍스트 파일에서 Excel로 데이터를 불러오는 방법을 살펴보겠습니다.
단계:
- 데이터 탭에서 텍스트/CSV에서를 선택합니다.
데이터 가져오기 대화상자가 나타나면:
- 파일을 선택하고 가져오기를 클릭합니다.
- 미리 보기 화면에서 로드를 누릅니다.
가져온 데이터는 아래와 같은 형태로 나타납니다.
잘 보면 가격(Price) 열에서 달러 기호($)가 사라진 것을 확인할 수 있습니다. 하지만 원본 텍스트 파일을 열어보면 달러 기호가 분명히 존재합니다. 즉, 가져오기 과정에서 서식이 손상된 것이므로, 데이터를 가져온 후 편집 작업이 필요합니다. 바로 이것이 데이터 변환(Transform Data) 단계입니다. 지금부터 자세히 알아보겠습니다.
Excel에서 '데이터 변환(Transform)'이란 무엇인가?
앞서 데이터를 가져왔을 때 텍스트 파일과 웹에서 가져온 데이터의 서식이 깨지는 현상을 확인했습니다. 또한 웹 버전의 경우 불필요한 행과 열이 함께 포함되어 있는 것도 발견했습니다. 이러한 문제는 데이터 변환(Transform Data) 기능으로 해결할 수 있습니다.
Power Query로 데이터 변환하기
이제 Excel에서 데이터를 변환해 보겠습니다. 데이터를 불러올 때 변환(Transform Data)이라는 또 다른 옵션이 있었던 것을 기억하실 겁니다. 이 버튼을 활용해 Transform Data가 어떻게 작동하는지 배워보겠습니다.
단계:
- 앞서 설명한 방법대로 탐색기(Navigator) 창을 띄웁니다.
- 그다음 데이터 변환(Transform Data)을 클릭합니다.
Power Query 편집기 창이 열립니다.
- 이제 다양한 명령어를 사용해 데이터를 변환할 수 있습니다.
- 먼저 앞의 두 열을 선택합니다.
- 열 제거(Remove Columns) 메뉴에서 열 제거를 선택합니다.
이렇게 하면 불필요한 열이 삭제됩니다.
- 다음으로 데이터의 첫 번째 행을 정리합니다.
- 첫 행을 헤더로 사용(Use First Row as Headers)을 선택합니다.
이제 테이블에서 첫 번째 행이 헤더로 변환되어 깔끔하게 정리됩니다.
- 그다음 가격(Price) 열의 서식을 지정해 보겠습니다. 이 기능을 사용해 데이터를 숫자(통화) 형식으로 변환합니다.
- 변환(Transform) 탭에서 데이터 형식(Data Type)을 통화(Currency)로 선택합니다.
주목할 점은 이 단계에서는 통화 기호가 표시되지 않는다는 것입니다. Power Query에서는 이 부분을 변경할 수 없으므로, 나중에 Excel의 표시 형식(Number Format) 메뉴에서 처리해야 합니다.
지금까지의 모든 변경 사항은 쿼리 설정(Query Settings) 아래의 적용된 단계(Applied Steps)에서 확인할 수 있습니다.
- 마지막으로 파일(File) 메뉴에서 닫기 및 로드(Close & Load)를 선택합니다.
그러면 변환된 데이터가 새 시트에 불러와집니다.
- 다음으로 셀 범위 D2:D7을 선택합니다.
- 홈 탭의 표시 형식(Number Format)에서 통화를 선택합니다.
이제 통화 기호가 추가되었으며, 이렇게 Excel에서 데이터 변환이 완료됩니다.
Load와 Transform Data의 핵심 차이점
지금까지 두 기능이 어떻게 작동하는지 살펴봤으므로, 이제 두 기능의 차이점을 정리할 수 있습니다.
- 데이터 로드(Load Data)는 외부 데이터를 Excel 파일로 가져오는 데 사용됩니다. 반면, 가져온 데이터를 편집·수정할 때는 데이터 변환(Transform Data) 기능을 사용합니다.
- 데이터를 로드하는 과정에서는 원본 데이터가 손상되거나 서식이 변경될 수 있습니다. 반면 Transform Data를 사용하면 원본 데이터의 구조와 서식을 복원하거나 의도한 형태로 다듬을 수 있습니다.
- 데이터 로드는 텍스트 파일, 웹, 데이터베이스 등 다양한 방법으로 수행할 수 있는 반면, 데이터 변환은 Power Query 편집기를 통해서만 수행됩니다.
마무리
지금까지 Excel에서 데이터 로드(Load)와 데이터 변환(Transform Data)의 차이점을 자세히 알아보았습니다. 요약하자면, Load는 데이터를 가져오는 단계이고, Transform은 가져온 데이터를 정제하고 원하는 형태로 가공하는 단계입니다. 두 기능을 적절히 조합하면 반복적인 데이터 정리 작업을 자동화하고 업무 효율을 크게 높일 수 있습니다. 이 방법들에 대해 궁금한 점이나 피드백이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요. 더 많은 Excel 관련 팁이 필요하시면 저희 사이트의 다른 글들도 확인해 보세요. 읽어주셔서 감사합니다!