빅 데이터 엔지니어링이란?

데이터 엔지니어링이란?

데이터 엔지니어링(Data Engineering)은 데이터를 수집, 저장, 처리, 변환하여 분석가나 데이터 과학자가 쉽게 활용할 수 있도록 하는 과정을 의미합니다. 데이터 엔지니어들은 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크를 관리하며, 효율적인 데이터 흐름을 설계하는 역할을 수행합니다.

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1. 데이터 엔지니어링의 주요 개념

1) 데이터 파이프라인 (Data Pipeline)

데이터 파이프라인은 원천 데이터 소스로부터 데이터를 추출하고 변환한 후 저장소로 전달하는 일련의 프로세스를 의미합니다. ETL(Extract, Transform, Load) 또는 ELT(Extract, Load, Transform) 방식이 대표적인 예입니다.

• ETL (Extract, Transform, Load) : 데이터를 먼저 추출하고 변환한 후 저장
• ELT (Extract, Load, Transform) : 데이터를 먼저 저장한 후 나중에 변환

2) 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크

• 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse) : 정형화된 데이터를 저장하여 빠른 분석이 가능하도록 설계된 시스템 (예: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake)
• 데이터 레이크 (Data Lake) : 정형, 비정형 데이터를 원본 그대로 저장하여 유연하게 활용할 수 있는 시스템 (예: Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage)

3) 분산 처리 시스템 (Distributed Processing)

대량의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 여러 대의 서버에서 병렬로 작업을 수행하는 기술입니다.

• Apache Hadoop
• Apache Spark

4) 스트리밍 데이터 처리

실시간 데이터를 처리하기 위한 기술로, IoT 데이터, 클릭스트림 로그, 금융 거래 등의 데이터를 분석하는 데 활용됩니다.

• Apache Kafka
• Apache Flink

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2. 데이터 엔지니어링의 주요 기술 스택

카테고리주요 기술

프로그래밍 언어	Python, SQL, Scala
데이터 저장소	PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis
데이터 웨어하우스	Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake
분산 처리	Apache Spark, Apache Hadoop
데이터 파이프라인	Apache Airflow, dbt, Luigi
스트리밍 데이터	Apache Kafka, Apache Flink
클라우드	AWS, GCP, Azure

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3. 데이터 엔지니어의 역할과 업무

데이터 엔지니어는 데이터를 원활하게 흐르게 하는 인프라를 구축하고 유지보수하는 역할을 합니다. 주요 업무는 다음과 같습니다.

1) 데이터 파이프라인 구축

• 다양한 소스로부터 데이터를 수집하고, 변환하여 분석 가능한 상태로 만드는 작업 수행
• 배치 처리(예: 하루 1회) 또는 실시간 처리(예: 1초 단위) 설정

2) 데이터 저장 및 최적화

• 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 관리하고 쿼리 성능을 최적화
• 데이터 중복 제거 및 압축

3) 데이터 품질 관리

• 데이터 정합성 검증 및 데이터 손실 방지
• 모니터링을 통해 이상 감지 및 알림 설정

4) 데이터 분석 팀과 협업

• 데이터 분석가 및 데이터 과학자가 원하는 형태로 데이터를 제공
• 새로운 데이터 소스 추가 및 유지보수

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4. 데이터 엔지니어링과 데이터 분석의 차이

비교 항목데이터 엔지니어데이터 분석가

주요 업무	데이터 파이프라인 구축	데이터 분석 및 시각화
기술 스택	SQL, Python, Spark, Airflow	SQL, Python, Tableau, Power BI
목적	데이터 저장 및 최적화	데이터 기반 의사결정
결과물	정제된 데이터 제공	리포트, 대시보드, 인사이트

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5. 데이터 엔지니어링이 중요한 이유

데이터 엔지니어링이 없으면 데이터 분석과 머신러닝이 원활하게 이루어질 수 없습니다. 데이터를 깨끗하게 정제하고 빠르게 조회할 수 있도록 저장하는 것이 핵심입니다.

✅ 대량의 데이터를 효율적으로 관리 가능
✅ 데이터 분석 속도 및 정확성 향상
✅ 데이터 기반 의사결정을 위한 기반 구축

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6. 데이터 엔지니어링 공부 방법

1. SQL과 Python 학습
   • PostgreSQL, MySQL을 활용한 데이터 쿼리 연습
   • Pandas, NumPy로 데이터 처리
2. 클라우드 환경 익히기
   • AWS (S3, Redshift, Lambda, Glue)
   • Google Cloud (BigQuery, Dataflow)
3. 데이터 파이프라인 구축 실습
   • Apache Airflow로 ETL 프로세스 만들기
   • dbt로 데이터 변환 작업 수행
4. 분산 처리 및 스트리밍 데이터 다루기
   • Apache Spark로 대량 데이터 처리
   • Kafka로 실시간 데이터 스트리밍 구현

 

데이터 엔지니어링은 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 가공하여 활용할 수 있도록 하는 필수적인 분야입니다. 데이터가 증가함에 따라 데이터 엔지니어의 역할은 더욱 중요해지고 있으며, 관련 기술을 익히면 다양한 산업에서 활용할 수 있습니다.

SQL과 Python부터 시작해서, 데이터 웨어하우스, 분산 처리, 데이터 파이프라인까지 차근차근 학습해보세요! 

 

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