데이터 엔지니어: 데이터 엔지니어란 무엇이고, 어떤 일을 하나요?

데이터 엔지니어링 요즘 아주 인기 있는 직업인데, 아마 들어보셨을 거예요. 그런데 혹시 아시나요? 데이터 엔지니어 회사에서 무엇을 해야 할까요? 어떤 기술과 책임을 가져야 할까요? 만약 없다면, 계속 읽어보세요. 이 글에서는 데이터 엔지니어 그리고 그들의 책임과 기술.

데이터 엔지니어

데이터 엔지니어는 회사에서 무슨 일을 하나요?

그들은 다양한 환경에서 원시 데이터를 수집, 관리하고, 데이터 과학자와 비즈니스 분석가가 해석할 수 있는 유용한 정보로 변환하는 시스템을 구축합니다. 그들의 궁극적인 목표는 조직이 성과를 평가하고 최적화하는 데 활용할 수 있도록 데이터에 대한 접근성을 높이는 것입니다.

데이터 분석가와 데이터 엔지니어의 차이점은 무엇인가요?

데이터 분석가 데이터 세트를 분석하여 지식과 통찰력을 얻습니다. 데이터 엔지니어는 고품질 데이터를 수집, 검증 및 준비하는 시스템을 구축합니다. 데이터 엔지니어는 데이터를 수집하고 준비하며, 데이터 분석가는 데이터를 활용하여 더 나은 비즈니스 의사 결정을 내립니다.

데이터 엔지니어는 어떤 역할을 해야 하나요?

이들은 데이터 분석가가 활용할 수 있도록 데이터를 수집하고 준비하는 데 중점을 둡니다. 이들은 다음과 같은 세 가지 주요 역할을 담당합니다.

• 일반인. 일반 데이터 엔지니어는 일반적으로 소규모 팀에서 엔드 투 엔드 데이터 수집, 수신 및 처리를 담당합니다. 이들은 대부분의 데이터 엔지니어보다 더 많은 기술을 보유할 수 있지만, 시스템 아키텍처에 대한 지식은 부족합니다. 데이터 엔지니어가 되고자 하는 데이터 과학자는 일반 데이터 엔지니어 역할에 더 적합합니다. 일반 데이터 엔지니어는 소규모 대도시 식품 배달 서비스의 대시보드를 만들어 지난 한 달간의 일일 배송 현황을 보여주고 다음 달 배송 현황을 예측할 수 있습니다.
• 파이프라인 중심 엔지니어. 이러한 데이터 엔지니어는 일반적으로 중견 규모 데이터 분석 팀과 분산 시스템을 아우르는 더 복잡한 데이터 과학 프로젝트에서 활동합니다. 대기업과 중견 기업에서 이러한 역할이 더 필요할 가능성이 높습니다. 지역 식품 배달 회사는 데이터 과학자와 분석가가 배송 관련 정보를 위한 메타데이터를 검색할 수 있는 도구를 개발하는 파이프라인 중심 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 이들은 지난달 배송에 소요된 주행 거리와 시간을 분석한 후, 해당 데이터를 예측 알고리즘에 적용하여 회사의 미래 사업에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.
• 데이터베이스 중심 엔지니어. 분석 데이터베이스를 구현, 유지 관리 및 채우는 것은 데이터 엔지니어의 업무입니다. 이 역할은 일반적으로 여러 데이터베이스에 데이터가 분산된 대기업에서 이루어집니다. 엔지니어는 파이프를 사용하고, 효율적인 분석을 위해 데이터베이스를 조정하며, 추출, 변환, 로드(ETL) 방식을 사용하여 테이블 스키마를 생성합니다. ETL은 여러 소스에서 단일 대상 시스템으로 데이터를 복사하는 프로세스입니다. 대규모의 여러 주 또는 전국 규모의 식품 유통 서비스에서 데이터베이스 중심 프로젝트는 분석 데이터베이스를 설계하는 것입니다. 데이터 엔지니어는 데이터베이스를 생성하는 것 외에도, 주 애플리케이션 데이터베이스에 수집된 위치에서 데이터를 가져와 분석 데이터베이스로 가져오는 코드를 작성합니다.

데이터 엔지니어의 책임은 무엇인가요?

데이터 엔지니어는 종종 분석 팀의 일원으로 데이터 과학자와 함께 일합니다. 엔지니어는 예측 분석, 머신 러닝, 데이터 마이닝 애플리케이션에서 수집된 정보에 대해 쿼리와 알고리즘을 실행하는 데이터 과학자에게 사용 가능한 형식의 데이터를 제공합니다. 또한 데이터 엔지니어는 기업 임원, 분석가 및 기타 최종 사용자에게 요약 데이터를 제공하여 분석하고 그 결과를 비즈니스 운영 개선에 활용할 수 있도록 지원합니다.

데이터 엔지니어는 정형 데이터와 비정형 데이터를 처리합니다. 정형 데이터는 데이터베이스와 같은 정형화된 저장소에 정리할 수 있는 정보입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 파일과 같은 비정형 데이터는 기존 데이터 모델에 적합하지 않습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 스키마와 애플리케이션이 두 가지 데이터 유형을 처리하는 다양한 방식을 이해해야 합니다. 오픈소스 데이터 수집 및 처리 프레임워크와 같은 다양한 빅데이터 기술 또한 데이터 엔지니어 툴킷에 포함되어 있습니다.

데이터 엔지니어 기술 세트

데이터 엔지니어는 C#, Java, Python, R, Ruby, Scala에 능숙해야 합니다. SQL 프로그래밍 언어Python, R, SQL은 데이터 엔지니어가 사용하는 가장 중요한 세 가지 언어입니다.

엔지니어는 데이터 통합 작업을 생성하고 관리하기 위해 ETL 도구와 REST 기반 API에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이러한 기술은 데이터 분석가와 비즈니스 사용자에게 준비된 데이터 세트에 대한 간편한 액세스를 제공하는 데에도 도움이 됩니다. 데이터 엔지니어는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크, 그리고 그 작동 방식을 완전히 이해해야 합니다. 예를 들어, 기존 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스의 처리 및 저장 작업을 분산하는 Hadoop 데이터 레이크는 데이터 엔지니어가 수행하는 빅데이터 분석 작업을 지원합니다.

또한 데이터 엔지니어는 데이터 워크플로의 일반적인 구성 요소로 자리 잡고 있는 NoSQL 데이터베이스와 Apache Spark 시스템에 대한 깊은 이해를 갖춰야 합니다. MySQL 및 PostgreSQL과 같은 관계형 데이터베이스 시스템에 대해서도 잘 알고 있어야 합니다. 또 다른 핵심은 일괄 처리 및 실시간 처리를 위한 통합 데이터 파이프라인을 지원하는 Lambda 아키텍처입니다.

비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼과 그 구성 기능은 데이터 엔지니어에게 중요한 고려 사항입니다. BI 플랫폼을 통해 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 기타 데이터 소스 간의 연결을 구축할 수 있습니다. 엔지니어는 BI 플랫폼에서 사용되는 대화형 대시보드를 사용하는 방법을 알아야 합니다.

머신 러닝은 데이터 과학자나 머신 러닝 엔지니어의 기술에 더 가깝지만, 데이터 엔지니어는 머신 러닝 플랫폼을 위한 데이터를 준비하기 위해 머신 러닝에 대한 이해도 필요합니다. 데이터 엔지니어는 머신 러닝 알고리즘을 배포하고 이를 통해 인사이트를 얻는 방법을 알아야 합니다.

마지막으로, 유닉스 기반 운영 체제(OS)를 이해하는 것이 중요합니다. 유닉스, 솔라리스, 리눅스는 Mac OS나 Windows와 같은 다른 운영 체제에서는 제공하지 않는 기능과 루트 접근 권한을 제공합니다. 이러한 OS는 사용자에게 운영 체제에 대한 더 많은 제어권을 제공하며, 이는 데이터 엔지니어에게 유용합니다.

결론

저희 글을 읽어주셔서 감사합니다. 데이터 엔지니어와 그들의 기술 및 책임에 대해 더 잘 이해하시는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 엔지니어 또는 관련 정보에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 다음 웹사이트를 방문하세요. Gudu SQLFlow 더 많은 정보를 원하시면! 다시 한번 감사합니다! (2022년 4월 22일 게시)