데이터 엔지니어(Data Engineer)는 데이터를 수집, 저장, 처리 및 전송하는 시스템을 설계, 구축 및 유지하는 역할을 담당하는 데이터 기술 전문가입니다. 데이터 엔지니어는 데이터 과학자나 분석가가 데이터를 활용하여 인사이트를 추출하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 처리하고 접근 가능한 형식으로 만드는 기반 작업을 수행합니다. 이들의 역할은 데이터 엔지니어링, 데이터 아키텍처 및 데이터 파이프라인 관리 등 다양한 기술과 업무를 포함합니다.
1. 데이터 수집 및 추출
: 데이터 엔지니어는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 추출하는 작업을 수행합니다. 이를 위해 데이터베이스, API, 로그 파일, 외부 소스 등 다양한 방법을 사용할 수 있어야 합니다.
2. 데이터 저장 및 관리
: 수집한 데이터를 안정적으로 저장하고 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다. 이를 위해 데이터베이스 시스템(ex.SQL, NoSQL), 데이터 웨어 하우스 및 분산 스토리지 시스템을 활용합니다.
3. 데이터 처리
: 데이터 엔지니어는 데이터 처리를 위한 시스템과 프로세스를 개발하고 최적화합니다. 이는 데이터 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 포함하며, 데이터를 정리하고 원하는 형식으로 변환하여 저장합니다.
4. 데이터 파이프라인
: 데이터 엔지니어는 데이터 파이프라인을 구축하고 관리합니다. 데이터 파이프라인은 데이터를 수집, 처리 및 저장하는 일련의 단계로 구성되며, 실시간 및 배치처리를 지원합니다.
5. 데이터 품질 관리
: 데이터 엔지니어는 데이터의 품질과 정확성을 유지하기 위해 데이터 검증, 오류 처리 및 데이터 품질 모니터링을 수행합니다.
6. 보안 및 규정 준수
: 데이터 엔지니어는 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 고려하여 데이터 저장 및 전송 시스템을 보고합니다. 또한 관련 법규 및 규정을 준수해야 합니다.
7. 데이터 아키텍처 설계
: 데이터 엔지니어는 데이터 아키텍처를 설계하고 조직의 데이터 요구 사항을 충족시키는 시스템을 개발합니다. 이는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 분산 시스템을 포함할 수 있습니다.
8. 협업과 의사 결정 지원
: 데이터 엔지니어는 데이터 과학자, 분석가, 개발자 및 기타 이해 관계자와 협력하여 데이터 관련 프로젝트를 성공적으로 구현합니다.
9. 기술 스택 및 도구
: 데이터 엔지니어는 다양한 기술과 도구를 사용합니다. 이에는 Python, SQL, Hadoop, Spark, ETL도구, 데이터베이스 시스템, 클라우드 서비스 등이 포함됩니다.
10. 지속적인 학습
: 데이터 엔지니어는 끊임없이 발전하는 기술 환경에서 최신 도구와 기술을 습득하고 역량을 유지해야 합니다.
데이터 엔지니어의 역할은 데이터 주도 조직에서 중요한 역할을 하며, 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 데이터 인프라 및 시스템을 구축하고 유지하는 역할을 맡고 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 처리와 저장에 대한 기술적 도메인 지식을 가지고 있어야 하며, 데이터 파이프라인을 효과적으로 관리하고 확장하는 능력이 필요합니다.
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