데이터 엔지니어링 파헤치기: 그것이 무엇이며 왜 중요한가

Source: Dev.to

번역을 진행하려면 번역하고자 하는 전체 텍스트를 제공해 주시겠어요?
텍스트를 주시면 원본 형식과 마크다운을 그대로 유지하면서 한국어로 번역해 드리겠습니다.

Introduction

매일 조직은 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 흩어져 있는 시스템에 놓인 원시 데이터는 쓸모가 없으며; 이를 수집하고, 변환하고, 이동시켜 분석에 활용할 수 있게 해야 합니다.

그 책임은 Data Engineer에게 있습니다.

데이터 엔지니어링 컨설턴트로 일하고 다양한 산업의 전문가들을 교육해 온 수년간, 나는 한 가지 일관된 진실을 보았습니다: 기업들은 숙련된 데이터 엔지니어를 절실히 필요로 하지만, 대부분의 사람들은 아직 그 역할이 무엇인지 완전히 이해하지 못합니다.

이 글은 여러분을 제로에서 직무 준비 상태까지 이끌기 위해 설계된 시리즈의 첫 번째 기사입니다. 전환을 고민하는 개발자이든, 진로를 탐색하는 학생이든, 혹은 이 분야에 호기심이 있는 전문가이든, 이 시리즈는 여러분을 위한 것입니다.

데이터 엔지니어링이란?

간단히 말해, 데이터 엔지니어링은 데이터가 출처에서 목적지까지 신뢰성 있게 흐를 수 있도록 인프라를 설계, 구축 및 유지 관리하는 실천입니다.

• Data Scientists는 질문을 제기하고 모델을 구축합니다.
• Data Analysts는 데이터를 해석하고 보고서를 작성합니다.
• Data Engineers는 처음부터 데이터가 존재하도록 보장합니다.

데이터 엔지니어가 없으면 깨끗한 데이터셋도, 대시보드도, 머신러닝 모델도—아무것도 없습니다.

실용적인 정의

Data engineering은 다음을 포함합니다:

• 다중 소스(데이터베이스, API, 파일, 스트림)에서 데이터 추출
• 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환
• 저장 시스템(데이터 웨어하우스, 데이터 레이크)으로 데이터 로드
• 데이터 품질, 일관성 및 가용성 보장
• 전체 프로세스를 자동화하는 파이프라인 구축 및 유지 관리

이 프로세스는 종종 ETL(Extract, Transform, Load)이라고 불리며, 현대 클라우드 아키텍처에서는 점점 ELT(Extract, Load, Transform)라고도 합니다.

데이터 엔지니어링이 왜 중요한가?

오늘날 조직은 데이터‑드리븐—또는 최소한 그렇게 되고 싶다. 신뢰할 수 있는 데이터 인프라가 필수적이다.

데이터 엔지니어링은 원시 혼돈과 실행 가능한 인텔리전스 사이의 다리이다.

Data Engineer vs. Data Scientist vs. Data Analyst

이 역할들의 차이는 무엇인가요?

이 역할들은 긴밀히 협업합니다. 데이터 과학이 엔진이라면, 데이터 엔지니어링은 연료 라인입니다.

데이터 엔지니어링이 당신에게 맞나요?

데이터 엔지니어링이 당신에게 적합할 수 있는 경우:

• 문제를 체계적으로 해결하는 것을 즐긴다
• 규모에 맞게 안정적으로 작동하는 시스템을 구축하는 것을 좋아한다
• 코딩에 익숙하지만 전통적인 소프트웨어 개발자는 되고 싶지 않다
• 높은 수요와 경쟁력 있는 보상을 제공하는 경력을 원한다

다음과 같은 경우에는 적합하지 않을 수 있다:

• 매일 비즈니스 이해관계자와 직접 협업하는 것을 선호한다
• 통계 모델링이나 시각화에 집중하고 싶다
• 파이프라인 디버깅 및 문제 해결을 싫어한다

이번 시리즈에서 배우게 될 내용

이 시리즈는 총 6부 중 1부입니다:

• 파이프라인, ETL, 그리고 웨어하우스: 데이터 엔지니어링의 DNA
• 도구들: 현대 데이터 엔지니어링을 구동하는 힘
• 데이터 엔지니어가 실제로 필요한 수학
• 첫 번째 파이프라인 구축: 개념에서 실행까지
• 경로 설계: 여정을 가속화하는 강좌와 자료

시리즈가 끝날 때쯤이면 데이터 엔지니어가 하는 일, 필요한 기술, 그리고 여정을 시작할 명확한 로드맵을 확실히 이해하게 될 것입니다.

최종 생각

데이터 엔지니어링은 화려하지 않습니다. 매주 화려한 AI 데모를 만들거나 임원들에게 발표하는 일은 없을 것입니다. 하지만 데이터 엔지니어가 없었다면 그런 일은 불가능했을 것입니다.

문제 해결, 기술적 깊이, 그리고 실질적인 영향을 결합한 경력을 원한다면—데이터 엔지니어링에 주목할 가치가 있습니다.

다음 기사에서는 핵심 개념인 파이프라인, ETL 프로세스, 데이터 아키텍처에 대해 깊이 파헤칠 예정입니다. 그때 뵙겠습니다.