데이터 엔지니어링의 중요성과 현대적인 변화

현재 LinkedIn에는 데이터 엔지니어라는 직위를 가진 사람이 6,500명이 있으며, 그 중 50%가 미국에 거주하고 있습니다. 산프란시스코만 6,600개의 빈 포지션이 있습니다. 데이터 엔지니어의 수요가 급증했지만, 디지털 리더들은 여전히 이러한 전문가들의 심각한 인재 부족에 직면해 있습니다.

유니콘 기업들(Google이나 Apple과 같이 10억 달러 이상을 평가받는 기업)은 데이터를 기업의 연료로 삼고 있으며, 그들의 구조 내에서 가장 많은 데이터 엔지니어를 찾을 수 있습니다. 유럽에서는 이 직업이 아직 인기가 없지만, 베를린과 같은 스타트업이 번성하는 도시에서는 엔지니어들의 수요가 더욱 두드러집니다. 오늘날의 비즈니스 성공은 데이터에 달려 있습니다. 그러나 데이터를 획득하는 것뿐만 아니라 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다.

데이터 엔지니어의 정의

데이터 엔지니어링은 정보(데이터)를 수집하고 검증하여 데이터 과학자들이 그것을 사용할 수 있도록 하는 과학입니다. 데이터 분석가들은 데이터를 해석하고 비즈니스 트렌드를 예측하는 등 복잡한 작업을 수행하기 위해 좋은 품질의 데이터가 필요합니다. 여기에서 데이터 엔지니어들의 역할이 중요합니다.

데이터 엔지니어링의 역할

데이터 엔지니어의 주요 임무는 데이터의 전달, 저장 및 처리와 관련이 있습니다. 따라서 엔지니어들은 데이터 분석 프로젝트가 기반될 인프라를 제공하는 것이 주요 과제입니다. 데이터 엔지니어는 원시 데이터의 수집 및 처리, 새로운 정보 원천의 유용성 평가, 관계형 데이터베이스의 설계 및 출시를 담당합니다. 이를 위해 데이터 파이프라인을 구현하는 것이 포함됩니다.

현대 데이터 엔지니어링의 변화

빅 데이터의 출현으로 인해 데이터 엔지니어링의 책임과 업무 범위가 극적으로 변화했습니다. 과거에는 대용량 SQL 쿼리를 작성하고 Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend와 같은 도구를 사용하여 데이터를 처리하는 것이 주요 업무였습니다. 하지만 오늘날, 데이터 엔지니어에 대한 요구는 크게 증가했습니다. 예를 들어, 여러 원천에서 대규모 데이터를 생성하는 기업의 경우 데이터 엔지니어의 역할은 정보 수집, 처리 및 저장을 관리하는 것입니다.

데이터 엔지니어링과 데이터 분석

데이터 엔지니어링과 데이터 과학이 종종 혼동되는데, 이 둘 사이의 차이를 명확히 하는 것이 중요합니다. 이 두 직업 사이에는 몇 가지 공통된 기술이 필요하지만, 많은 반대되는 기술도 존재합니다. 데이터 엔지니어는 프로그래밍에 더 능숙하지만, 통계에 있어서는 데이터 과학자가 더 능숙할 수 있습니다.

TeraBox 클라우드 스토리지 솔루션

데이터 엔지니어링의 핵심 요소 중 하나는 신뢰할 수 있는 데이터 인프라를 구축하는 것입니다. 최근에는 TeraBox와 같은 클라우드 기반 스토리지 솔루션을 활용하여 데이터를 안정적으로 저장하고 처리하는 데 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. TeraBox는 데이터 엔지니어가 대용량 데이터를 관리하고 분석하는 데 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.

회사가 데이터 엔지니어링이 필요한 경우

데이터는 우리 주변에 있습니다. 기업은 고객 서비스, 시장 조사, 판매 등 여러 목적으로 데이터 엔지니어링을 활용할 수 있습니다. 특히 클라우드 기반 제품을 운영하고 데이터를 분석해야 하는 경우, 데이터 시스템을 구축하는 것은 기업 운영에서 필수적입니다. 그러나 현재 데이터 엔지니어의 인재 부족으로 인해 모든 기업이 전문가를 고용할 수 있는 것은 아닙니다. 이에 기업들은 데이터 엔지니어링 컨설팅 전문가들에게 시스템을 조직화하고 데이터를 활용하여 비즈니스 성과를 개선하는 데 도움을 받고 있습니다.

결론

데이터 엔지니어링은 데이터의 수집, 저장, 처리를 통해 비즈니스에 필요한 품질 좋은 정보를 제공하는 핵심 과학입니다. 이는 현대 비즈니스 환경에서 매우 중요한 역할을 하며, 빅 데이터의 발전에 따라 그 중요성과 역할은 점점 커지고 있습니다.