데이터 엔지니어 (Data Engineer)

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#개념

데이터 엔지니어(Data Engineer)는 데이터 중심 조직에서 핵심적인 역할을 수행하는 전문가다. 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 시스템과 파이프라인을 설계, 구축, 운영 및 관리하며, 데이터의 흐름을 효율적으로 제어하고, 데이터 품질을 유지하며, 최적화된 데이터 접근성을 제공하는 데 핵심적인 역할을 한다. 데이터 엔지니어의 역할은 단순히 인프라 구축을 넘어, 기업이 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 처리, 분석 및 활용할 수 있도록 데이터 플랫폼을 구축하고 유지하는 데 집중한다. 이는 데이터 과학자, 분석가, 그리고 비즈니스 사용자 모두에게 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공하는 것을 의미한다.

데이터 엔지니어는 다양한 데이터 저장소를 설계하고 관리하는 데 핵심적인 역할을 한다. 여기에는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse), 데이터 레이크(Data Lake), 데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)와 같은 다양한 구조가 포함된다. 또한, 데이터 엔지니어는 ETL(Extract, Transform, Load) 또는 ELT(Extract, Load, Transform) 파이프라인을 구축하여 데이터를 통합하고 변환하는 작업을 수행한다. 이러한 파이프라인은 다양한 소스에서 데이터를 수집하여, 필요에 따라 데이터를 변환하고, 최종적으로 데이터 저장소에 불러오는 과정을 자동화한다. 데이터 엔지니어는 실시간 데이터 처리를 위한 스트리밍 데이터 시스템을 구축하고 운영하는 데에도 관여한다. 이러한 시스템은 Apache Kafka, Apache Pulsar와 같은 메시지 큐 기술을 활용하여 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있도록 한다. 데이터 처리 성능을 최적화하기 위해 분산 시스템 환경에서의 데이터 처리 기술에 대한 깊은 이해가 필요하다.

데이터 엔지니어는 다양한 기술 스택을 활용하여 업무를 수행한다. 이러한 기술 스택에는 관계형 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL), NoSQL 데이터베이스(MongoDB, Cassandra), NewSQL 데이터베이스(TiDB, CockroachDB)와 같은 다양한 데이터베이스 기술이 포함된다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼(AWS, Azure, GCP)과 이와 관련된 서비스에 대한 전문 지식이 필요하다. 데이터 처리 프레임워크(Spark, Hadoop, Flink, Dask)는 대량의 데이터를 효율적으로 처리하는 데 필수적이다. 운영체제(Linux) 및 시스템 관리 능력은 데이터 시스템의 안정적인 운영을 위해 중요하며, 컨테이너 기술(Docker, Kubernetes)은 데이터 시스템의 배포와 관리를 자동화하고 효율화하는 데 중요한 역할을 한다. 데이터 파이프라인 관리 도구(Airflow, Prefect, Dagster)는 복잡한 데이터 파이프라인을 관리하고 자동화하는 데 사용되며, 데이터 거버넌스 및 품질 관리 도구(Great Expectations, Deequ)는 데이터의 품질을 보장하고 신뢰성을 높이는 데 사용된다.

데이터 엔지니어에게는 프로그래밍 능력 또한 매우 중요하다. 주로 Python, Scala, Java, Go와 같은 언어가 사용되며, 이러한 프로그래밍 능력을 바탕으로 데이터 처리 로직을 개발하고 시스템을 자동화한다. 또한, 문제 해결 능력과 협업 능력은 복잡한 데이터 문제를 해결하고 다양한 이해관계자와 원활하게 소통하는 데 필수적이다. 데이터 엔지니어는 데이터 수집부터 분석, 활용까지 전체 데이터 라이프사이클을 고려하여 효율적인 데이터 플랫폼을 구축하고 지속적으로 개선하며, 최적의 데이터 환경을 제공함으로써 데이터 기반 의사 결정을 위한 기반을 마련한다. 데이터 엔지니어는 데이터 플랫폼의 안정성, 가용성, 보안을 보장하며, 기업이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 지원하는 데 중요한 역할을 한다.