# 데이터 온보딩

Qlik 오픈 레이크하우스 프로젝트에서 데이터 파이프라인을 만드는 첫 번째 단계는 데이터 온보딩입니다. 이 프로세스에는 소스에서 데이터를 전송하고 최적화된 Iceberg 테이블에 데이터 집합을 저장하는 작업이 포함됩니다.

온보딩은 단일 작업으로 만들어지지만 두 단계로 수행됩니다. 데이터 소스 유형(CDC 또는 스트리밍)에 따라 프로젝트의 작업이 결정됩니다.

### CDC 소스

* 데이터 가져오기

  여기에는 랜딩 데이터 작업을 사용하여 온프레미스 데이터 소스에서 랜딩 영역으로 데이터를 연속적인 미니 배치로 전송하는 작업이 포함됩니다.

  [데이터 소스의 랜딩 데이터](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Landing/Landing-data-data-sources.htm)

  데이터를 레이크하우스에 저장할 수도 있고, 레이크하우스에서는 데이터를 S3 파일 저장소에 저장할 수도 있습니다.

  [Qlik 오픈 레이크하우스에 대한 랜딩 데이터](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/landing-data.htm)

* 데이터 집합 저장

  여기에는 랜딩 데이터 또는 증분 로드의 초기 로드를 읽고 저장소 데이터 작업을 사용하여 읽기에 최적화된 형식으로 데이터를 적용하는 작업이 포함됩니다.

  [데이터 집합 저장](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/storing-data.htm)

### 스트리밍 소스

* 데이터 가져오기

  여기에는 스트리밍 랜딩 데이터 작업을 사용하여 소스에서 랜딩 영역으로 데이터를 지속적으로 스트리밍하는 작업이 포함됩니다.

  [스트리밍 데이터를 Qlik 오픈 레이크하우스에 랜딩하기](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/landing-data-streaming.htm)

* 데이터 집합 저장

  여기에는 랜딩 데이터의 초기 로드를 읽고, Storage 데이터 변환 작업을 사용하여 읽기에 최적화된 형식으로 데이터를 적용하는 작업이 포함됩니다.

  [스트림 데이터 집합 저장](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/storing-data-streaming.htm)

## 온보딩된 데이터 사용

데이터를 온보딩하면 저장된 데이터 집합을 다음과 같은 여러 가지 방법으로 사용할 수 있습니다.

* 데이터 집합을 분석 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다.

* CDC 소스의 경우 Storage 데이터 작업에 미러 데이터 작업을 직접 추가하거나 스트리밍 소스의 경우 스트리밍 변환 작업을 추가하여 Amazon Redshift 및 Snowflake를 포함한 하나 이상의 클라우드 데이터 웨어하우스에 데이터를 미러링할 수 있습니다.

  자세한 내용은 [클라우드 데이터 웨어하우스로 데이터 미러링](https://help.qlik.com/ko-KR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/mirroring-data.htm)을 참조하십시오.

* 온보딩 프로젝트의 데이터를 사용하는 프로젝트 간 파이프라인을 만들어 클라우드 데이터 웨어하우스에서 데이터를 변환할 수 있습니다.