데이터 엔지니어링: 현재와 미래

1. 요약

• 본 리포트는 데이터 엔지니어링의 현재 동향과 미래 전망을 다룹니다. 데이터 엔지니어의 역할, 현재 주요 기술 및 트렌드, 그리고 미래의 발전 방향에 대해 심도 있는 분석을 제공합니다. 주요 주제로는 데이터 파이프라인, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 거버넌스 등이 있으며, 이들은 데이터 중심 사회에서 데이터 엔지니어링이 중요한 역할을 한다는 점을 강조합니다. 또한, 이커머스 비즈니스의 사례 연구를 통해 데이터 엔지니어의 실제 역할과 중요성을 구체적으로 설명합니다.

2. 현재 데이터 엔지니어링의 중요성

• 2-1. 데이터 파이프라인 설계 및 구축

• 데이터 파이프라인은 데이터 엔지니어가 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 처리하고 저장하는 과정을 필요로 합니다. 이커머스 비즈니스의 경우, 가입부터 배송까지의 전 과정에서 발생하는 데이터 흐름을 이해하는 것이 중요합니다. 데이터 엔지니어는 이 과정에서 도메인 지식이 필요하며, 데이터의 흐름에 대한 깊은 이해 없이 적절한 처리 방식과 기술 스택을 선택하기 어렵습니다. 실무 프로젝트를 통해 이러한 데이터 엔지니어링 경험을 쌓는 과정이 중요합니다.

• 2-2. 데이터 저장소 관리

• 데이터 저장소 관리는 데이터의 정형화와 비정형화, 그리고 다양한 데이터베이스를 포괄합니다. 이커머스 비즈니스를 예로 들면, 상품, 주문, 고객 데이터 모델링 방법과 함께 RDB와 NoSQL의 이용에 대한 이해가 필수적입니다. 데이터 저장소를 관리하기 위해서는 각 도메인에 맞는 데이터베이스 형태를 선택해야 하며, 이는 서비스 성능에도 큰 영향을 미칩니다.

• 2-3. 데이터 품질 관리

• 데이터 품질 관리는 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장하는 프로세스를 포함합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 등 다양한 직군과 협업을 하며, 이들의 요구사항을 충족시키기 위해 데이터의 품질과 신뢰성을 확보해야 합니다. 데이터 품질의 유지는 서비스의 성공과 관련이 있으며, 데이터를 효과적으로 관리하는 과정에서 기술 및 도메인 지식이 매우 중요합니다.

3. 데이터 엔지니어링의 주요 기술과 트렌드

• 3-1. 클라우드 컴퓨팅

• 데이터 엔지니어는 클라우드 플랫폼에 대한 이해와 경험이 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅이나 플랫폼을 통해 대량의 데이터를 수집하고, 저장하며, 처리할 수 있는 인프라와 시스템을 설계하고 구축해야 합니다. AWS, Google Cloud, Azure와 같은 클라우드 플랫폼에서의 경험 또한 필수적이며, 클라우드 기술을 활용해 데이터 파이프라인을 설계하고 운영할 수 있어야 합니다.

• 3-2. 빅데이터 기술

• 데이터 엔지니어는 대용량 데이터 처리에 익숙해야 하며, Hadoop, Spark와 같은 빅데이터 처리 기술에 대한 이해와 활용 경험이 중요합니다. 이들은 데이터를 원하는 형식으로 가공하기 위한 데이터 파이프라인을 설계하며, 이러한 과정에서 데이터베이스 관리 경험 역시 필수적입니다. 데이터 흐름의 이해 없이는 데이터 최적화 및 서비스 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다.

• 3-3. 자동화 및 오케스트레이션

• 자동화 및 오케스트레이션은 데이터 엔지니어링의 중요한 요소입니다. 데이터 처리 작업을 자동화함으로써 효율성을 높이고, 운영 중 발생할 수 있는 오류를 최소화할 수 있습니다. Apache Kafka와 Apache Flink와 같은 도구들이 이 영역에서 주요하게 사용됩니다. 이러한 시스템의 구성과 데이터 스트림 처리 기술 또한 데이터 엔지니어의 필수 역량으로 여겨집니다.

4. 미래의 데이터 엔지니어링

• 4-1. AI 및 머신러닝 통합

• AI 및 머신러닝 통합은 데이터 엔지니어링의 중요한 트렌드로 자리잡고 있습니다. 데이터 관련 분야는 순수한 데이터베이스 관리에서 더 넓은 데이터 생태계로 이동하고 있으며, 이는 데이터 엔지니어링과 클라우드 데이터 관리, AI/ML 통합, 데이터 거버넌스를 포함합니다. 데이터 엔지니어는 데이터를 실시간으로 처리하고 이를 통해 신속하게 의사 결정을 지원하는 데 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 변화는 데이터 중심 혁신을 가능하게 하며, 데이터의 가치를 극대화하는 방법으로 작용하고 있습니다.

• 4-2. 데이터 거버넌스와 규제 강화

• 데이터 거버넌스와 규제 강화는 데이터 엔지니어링의 중요한 측면으로 부각되고 있습니다. 최근 몇 년간 데이터 관련 규제와 거버넌스에 대한 요구가 증가하고 있으며, 이는 기업들이 데이터를 보다 안전하게 관리하고 활용해야 함을 의미합니다. 데이터 프라이버시와 보안에 대한 요구 사항은 데이터 파이프라인 설계와 운영에서 더욱 중요한 고려사항이 되고 있습니다. 기업들은 이러한 요구를 충족하기 위해 데이터 프로세스와 시스템을 계속해서 업데이트해야 할 필요성이 있습니다.

• 4-3. 데이터 중심 기업 문화

• 데이터 중심의 기업 문화가 데이터 엔지니어링의 방향성을 결정짓고 있습니다. 데이터 엔지니어는 다양한 직군과 협업하며, 도메인 지식과 데이터에 대한 이해가 중요하다고 밝혀졌습니다. 이커머스 비즈니스의 경우, 가입부터 배송까지의 데이터 흐름을 이해하는 것이 필수적입니다. 데이터 엔지니어는 각 도메인 별 발생하는 데이터를 이해하고, 그에 맞는 데이터베이스 형태를 선택하는 방법을 학습하고 있습니다. 이는 서비스 성능에 영향을 끼치는 중요한 요소가 됩니다.

5. 사례 연구: 국내 1티어 이커머스 플랫폼

• 5-1. 이커머스 비즈니스의 데이터 흐름

• 이커머스 비즈니스에서는 가입부터 배송까지의 데이터 흐름이 발생합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트 등 다양한 직군과 협업을 많이 해야 하므로, 이커머스 비즈니스의 데이터 흐름을 충분히 이해하는 것이 매우 중요합니다. 이는 도메인 지식과 데이터에 대한 이해가 결합되어야만 가능하며, 적절한 데이터 처리 방식을 선택하고 서비스 성능에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용합니다.

• 5-2. 데이터 베이스 선택 및 데이터 모델링

• 이커머스 비즈니스 내에서 발생하는 다양한 데이터에 맞는 데이터베이스 형태를 선택하는 방법은 핵심적인 요소입니다. 이커머스 데이터 모델링에서는 정형 데이터와 비정형 데이터의 이해가 필요하며, 상품, 주문, 고객 등의 데이터 모델링 방법을 학습합니다. 또한, 관계형 데이터베이스(RDB)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 이용에 관한 명확한 이해가 요구됩니다.

• 5-3. 실시간 처리 및 배치처리

• 실시간 처리와 배치처리는 이커머스 데이터 처리의 두 가지 주요 방식입니다. 실시간 처리의 예시로는 이상 감지나 구매 처리 등이 있으며, 이와 관련된 기술인 Apache Kafka와 Apache Flink가 사용됩니다. Apache Kafka는 데이터 스트림을 처리하는 데에 활용되며, 프로듀서와 컨슈머 구성을 통해 데이터를 실시간으로 처리합니다. 배치 처리의 필요성 또한 크며, 매출 보고서 또는 프로모션 결과 리포트를 생성하기 위해 Apache Spark와 관련 기술들이 사용됩니다.

6. 결론

• 본 리포트를 통해 데이터 엔지니어링이 현재와 미래의 데이터 중심 사회에서 중요한 역할을 한다는 점을 확인할 수 있었습니다. 현재 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인 설계 및 구축, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 처리 기술 등을 활용해 데이터를 관리하며, 이는 데이터 중심의 의사 결정에 큰 기여를 하고 있습니다. 미래에는 AI 및 머신러닝 통합, 강화된 데이터 거버넌스와 규제, 데이터 중심의 기업 문화가 주요 방향이 될 것입니다. 이러한 변화는 데이터 엔지니어의 역할을 더욱 중요하게 만들 것입니다. 리포트의 한계는 기술적 변화의 속도를 완벽히 예측하기 어려운 점이며, 이를 보완하기 위해 지속적인 기술 학습과 최신 동향 파악이 필요합니다. 데이터 엔지니어링의 발전은 데이터의 효율적 관리와 활용을 극대화하고, 이를 통해 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다.

7. 용어집

• 7-1. 데이터 파이프라인 [기술]

• 데이터 파이프라인은 데이터를 수집, 가공, 저장, 분석 가능한 형태로 전달하는 과정을 자동화하는 기술적 접근방식입니다. 이 과정은 비즈니스 의사 결정, 머신러닝 모델의 피드백 루프 등을 지원하며, 데이터 엔지니어링의 중심적인 역할을 합니다.

• 7-2. 클라우드 컴퓨팅 [기술]

• 클라우드 컴퓨팅은 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 유연한 환경을 제공합니다. AWS, Google Cloud Platform, Azure와 같은 클라우드 서비스는 데이터 엔지니어가 데이터 관리 비용을 절감하고, 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 합니다.

• 7-3. 데이터 거버넌스 [개념]

• 데이터 거버넌스는 데이터의 가용성, 완전성, 보안성을 보장하기 위한 정책, 프로세스, 기술의 체계적 관리입니다. 데이터 엔지니어링 과정에서 데이터 거버넌스는 데이터를 보호하고 규정 준수를 위한 필수 요소입니다.

8. 출처 문서

• 국내 1티어급 이커머스 플랫폼으로 배우는 대용량 데이터 처리 끝판왕 | 패스트캠퍼스https://fastcampus.co.kr/pages/57695
• AI시대, 데이터베이스 분야의 최신 전망https://brunch.co.kr/@@2YWz/118
• 데이터 엔지니어링: 데이터 파이프라인 구축의 핵심 전략https://f-lab.kr/insight/key-strategies-for-building-data-pipelines
• 빅데이터 관련 직업 4가지 : 역량과 기술https://learningspoons.com/website/blog/detail/bigdata-job-4/