데이터 엔지니어링의 역할과 미래 전망

1. 요약

• 이 리포트는 데이터 엔지니어링의 본질적 기능, 중요성 및 기술적 요구 사항들을 포괄적으로 다루고 있습니다. 데이터 엔지니어링은 대량의 데이터를 수집, 처리, 저장하는 시스템을 설계하고 유지하는 데 필수적인 역할을 함으로써, 현대 비즈니스 환경에서 데이터 기반 의사결정을 가능하게 합니다. 주요 기술로는 ETL을 통한 데이터의 품질 보장 및 SQL을 활용한 데이터 분석이 있으며, 클라우드 기술과 데이터 웨어하우징 또한 중요한 요소로 작용합니다. 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트 및 BI 엔지니어 간의 협업을 통해 기업은 데이터의 신뢰성과 일관성을 확보하고, 이를 통해 비즈니스 의사결정 및 문제 해결에 효과적으로 기여할 수 있습니다.

2. 데이터 엔지니어링의 정의

• 2-1. 데이터 엔지니어링 개념

• 데이터 엔지니어링은 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석할 수 있는 인프라와 시스템을 설계, 구축 및 유지하는 기술을 의미합니다. 이 분야는 데이터가 일상의 의사결정에 필수적인 요소로 자리 잡은 현대 사회에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 엔지니어링에는 데이터 수집, 데이터 변환, 데이터 통합 및 데이터 관리 등 다양한 작업이 포함됩니다. 데이터 엔지니어는 ETL(데이터의 추출, 변환, 적재) 과정을 통해 원시 데이터를 분석 및 머신 러닝이 가능한 형태로 변환하고, 이를 통해 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 제공합니다. 데이터 엔지니어링은 정확한 데이터 분석을 위한 일관성 있는 데이터 세트를 구축하고, 효과적인 데이터 처리를 위한 기술적 기반을 마련하는 데에 필수적인 역할을 수행합니다.

• 2-2. 데이터 엔지니어의 역할

• 데이터 엔지니어는 데이터 인프라를 구축하고 유지하는 주요 역할을 담당합니다. 그들은 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크와 같은 다양한 저장 솔루션을 개발하고 관리하며, 데이터의 수집, 저장, 접근 최적화를 위한 기술을 활용합니다. 또한, 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인을 설계하여 다양한 저장 시스템과 분석 플랫폼에 데이터를 추출, 변환 및 로드하는 작업을 수행합니다. 이들은 정기적으로 데이터 시스템과 파이프라인을 모니터링하고 문제를 해결하여 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있도록 보장합니다. 만약 데이터 사이언티스트와 협력해야 한다면, 데이터를 해석하고 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 인사이트를 제공하는 역할도 수행합니다.

3. 데이터 엔지니어링의 중요성

• 3-1. 비즈니스 의사결정에 미치는 영향

• 데이터 엔지니어링은 현대 IT 산업에서 필수적인 역할을 수행하고 있으며, 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 이를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 기술이 필요합니다. SQL 분산 쿼리 엔진은 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 능력을 제공하여, 기업이 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 수집부터 분석까지의 전 과정을 책임지며, 이 과정에서 데이터의 품질과 정확성을 보장하고, 비즈니스 및 사회 문제 해결에 있어서 데이터 사이언스의 실용화 기반을 형성합니다.

• 3-2. 데이터 품질과 신뢰성 보장

• 데이터 품질과 신뢰성을 보장하는 것은 데이터 엔지니어의 중요한 책임 중 하나입니다. 데이터 엔지니어는 데이터의 수집, 저장, 처리 및 분석의 전 과정을 포함하는 데이터 플랫폼을 구축하고 운영하여 데이터의 일관성을 유지합니다. 이를 통해 기업이 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 데이터의 정확성과 일관성을 확보하기 위해 데이터 엔지니어는 다양한 기술과 도구를 사용하며, 특히 데이터 거버넌스와 데이터 품질 관리에 대한 지식도 필수적입니다.

4. 데이터 엔지니어링의 기술적 요구 사항

• 4-1. 프로그래밍 언어 및 데이터베이스

• 데이터 엔지니어링의 기초는 프로그래밍 언어에 대한 숙련에서 시작됩니다. 대표적인 언어로는 Python과 SQL이 있으며, 이들의 유연성과 강력한 데이터 처리 능력으로 널리 채택되고 있습니다. Python은 데이터 사이언스와 관련된 다양한 라이브러리가 있기 때문에 자주 사용됩니다. 또한 SQL 숙련도는 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 조작하는 데 필수적입니다. 관계형 및 NoSQL 데이터베이스에 대한 이해도 데이터를 적절히 관리하는 데 중요합니다. 최신 데이터 엔지니어링 분야에서는 다양한 기술이 발전했지만, 여전히 데이터의 ETL(추출, 변환, 적재)을 수행하는 과정은 데이터 엔지니어링의 핵심이라고 할 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터를 효율적으로 수집하고, 분석에 적합한 형식으로 변환하기 위한 자동화된 파이프라인을 설계하는 능력이 요구됩니다.

• 4-2. ETL 프로세스 및 데이터 파이프라인

• 데이터 엔지니어링은 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석할 수 있는 인프라와 시스템을 설계, 구축 및 유지하는 관행을 말합니다. ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스 및 기타 데이터 변환 기술을 통해 원시 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환합니다. 데이터 수집은 데이터베이스, API, 타사 데이터 제공자를 포함한 다양한 소스로부터 이루어집니다. 수집된 데이터는 데이터웨어하우스, 데이터 레이크 및 기타 저장 솔루션을 활용하여 원시 데이터와 처리된 데이터를 저장합니다. 데이터 파이프라인은 이러한 데이터의 흐름을 자동화하고, 일관성과 정확성을 보장합니다. 또한, 성능 최적화를 통해 대량의 데이터를 빠르고 안정적으로 처리할 수 있도록 시스템의 성능과 효율성을 향상시킵니다.

• 4-3. 클라우드 플랫폼과 데이터 웨어하우징

• 데이터 엔지니어는 데이터 인프라를 구축하고 유지 관리하며, 데이터베이스, 데이터웨어하우스, 데이터 레이크와 같은 다양한 데이터 저장 솔루션을 개발하고 관리합니다. 클라우드 플랫폼의 사용은 데이터 관리의 효율성을 높여줍니다. 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용하는 경험도 중요하며, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery와 같은 다양한 워크로드에 대한 이해가 필요합니다. 이러한 기술들은 데이터 프로그램의 안전성과 접근성, 성능을 보장하는 데 기여합니다.

5. 데이터 엔지니어링과 관련된 직무

• 5-1. 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 차이

• 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트는 데이터의 수집 및 사용에 있어서 서로 다른 역할을 수행합니다. 데이터 엔지니어는 대량의 데이터 세트를 수집하고 이를 분석하기 쉬운 형태로 가공하는 반면, 데이터 사이언티스트는 데이터 엔지니어가 정리한 데이터를 바탕으로 복잡한 분석이나 예측 모델을 개발하고 비즈니스 인사이트를 도출합니다. 즉, 데이터 엔지니어는 데이터의 기반을 구축하고 관리하는 역할을, 데이터 사이언티스트는 그러한 데이터를 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.

• 5-2. 데이터 엔지니어와 BI 엔지니어의 역할 비교

• 데이터 엔지니어와 BI(비즈니스 인텔리전스) 엔지니어는 데이터의 수집 및 분석을 담당하지만, 그 초점과 역할은 다릅니다. 데이터 엔지니어는 데이터의 유통 및 가공을 중점적으로 다루며, 데이터의 수집, 정리, 저장, 분석 준비를 담당합니다. 반면, BI 엔지니어는 이미 수집된 데이터를 분석하고 시각화하는 작업을 수행하여, 비즈니스 사용자에게 의미 있는 인사이트를 제공하는 역할을 합니다. BI 엔지니어는 데이터 마트 설계와 구현, 대시보드 및 보고서 작성 등을 통해 재무, 마케팅 등 다양한 분야에서의 비즈니스 결정을 지원합니다.

6. 데이터 엔지니어링의 미래

• 6-1. 기술 발전과 데이터 엔지니어링의 진화

• 데이터 엔지니어링은 대량의 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석할 수 있는 인프라와 시스템을 설계, 구축 및 유지하는 관행입니다. 기술 발전에 따라 데이터 엔지니어링은 지속적으로 진화하고 있으며, 많은 기업이 데이터 분산 처리 기술과 데이터 플랫폼 구축을 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. SQL 분산 쿼리 엔진과 같은 기술을 활용하여 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 또한, 데이터 품질 및 거버넌스를 보장하기 위한 다양한 정책과 절차를 구현하며, 데이터의 접근성과 신뢰성을 높이고 있습니다.

• 6-2. 미래의 데이터 엔지니어 직업 전망

• 데이터 엔지니어링은 현대 IT 산업에서 필수적인 역할을 수행하고 있으며, 데이터의 기하급수적 증가에 따라 데이터 엔지니어의 필요성이 증가하고 있습니다. 기업들은 데이터의 질과 정확성을 보장하고, 정보에 입각한 의사 결정을 위해 전문적인 데이터 엔지니어를 필요로 하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 플랫폼을 구축하고 운영하는 데 중심적인 역할을 하며, 데이터 수집, 저장, 처리 및 분석의 전 과정을 책임집니다. 이와 같은 변화는 데이터 엔지니어에 대한 높은 수요와 함께 직업 전망을 밝게 하고 있습니다.

결론

• 리포트에서 도출된 주요 발견은 데이터 엔지니어링이 현대 비즈니스에서 필수 불가결한 역할을 수행한다는 것입니다. ETL 프로세스는 데이터 품질과 일관성을 보장하여 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하고, SQL은 데이터베이스에서 효율적인 데이터 조작과 분석을 가능하게 합니다. 그러나 데이터 엔지니어링의 복잡성으로 인해 지속적인 기술 발전이 요구됩니다. 한계로는 기술적 장애물과 데이터 보안 문제 등이 있으며, 이를 해결하기 위해 클라우드 서비스와 AI 기술의 통합이 필요합니다. 앞으로 데이터 엔지니어링은 더욱 자동화되고 지능화된 시스템 개발로 발전할 전망이며, 이는 기업이 데이터 기반 혁신을 주도하는 데 핵심 역할을 할 것입니다. 이를 통해 데이터를 효율적으로 활용하여 경쟁력을 강화하고 현대 비즈니스 환경에 대응하는 것이 중요합니다.

용어집

• ETL [기술]: ETL은 '추출, 변환, 적재'의 약어로, 데이터 엔지니어링에서 데이터를 수집하고, 처리하여 최종 데이터 저장소에 적재하는 과정을 의미합니다. 이 과정은 데이터의 품질과 일관성을 보장하기 위해 필수적입니다.

• SQL [전문용어]: SQL은 'Structured Query Language'의 약어로, 관계형 데이터베이스에서 데이터를 관리하고 조작하는 데 사용하는 프로그래밍 언어입니다. 데이터 엔지니어링에서 데이터 분석의 기본 언어로 중요합니다.

출처 문서

• 데이터 엔지니어링이란?https://global.trocco.io/ko/blogs/deiteo-enjinieoringiran
• 데이터 엔지니어링이란 무엇인가? | Solixhttps://www.solix.com/ko/kb/data-engineering/
• 데이터 엔지니어링의 핵심: SQL 분산 쿼리 엔진과 데이터 플랫폼https://f-lab.kr/insight/data-engineering-sql-distributed-query-engine-20241116