데이터 엔지니어링(Data Engineering)이란?

데이터 엔지니어링은 데이터를 수집, 저장, 처리, 변환, 전달하는 인프라를 구축하는 작업을 의미합니다.
데이터에서 가치를 추출할 수 있도록 데이터 파이프라인을 설계하고 관리하는 역할을 합니다.
 
데이터 엔지니어(Data Engineer)는 기업이 데이터를 원활하게 활용할 수 있도록 인프라를 구축하고, 데이터 과학자와 분석가가 사용할 수 있도록 데이터를 정리하고 가공합니다.
 
 

데이터 엔지니어링의 주요 역할

데이터 엔지니어링은 데이터를 활용할 수 있도록 데이터 인프라와 파이프라인을 설계합니다. 주요 역할은 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집(Ingestion)
   • 다양한 소스(웹, DB, API, IoT 등)에서 데이터를 가져옴
   • 배치(batch) 또는 스트리밍(streaming) 방식으로 데이터 수집
2. 데이터 저장(Storage)
   • 데이터를 저장할 데이터베이스 구축, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크(Data Lake) 구축
3. 데이터 변환(Transformation)
   • 원본 데이터를 분석 및 활용이 가능하도록 가공(ETL/ELT)
   • 데이터 정제 및 정규화(Normalization) 수행
4. 데이터 파이프라인 구축 및 자동화
   • 데이터가 원활히 흐를 수 있도록 데이터 파이프라인(Data Pipeline) 구축
   • 데이터 흐름을 자동화하고, 장애 발생 시 복구 가능하도록 설계
5. 데이터 품질 관리 및 모니터링
   • 결측치, 이상치 처리 및 데이터 정합성 검증
   • 데이터 로그 및 메타데이터 관리

데이터 엔지니어링는 데이터가 원활히 흐를 수 있도록 인프라를 구축하는 것이 목표이며,
머신러닝, 데이터 분석, 통계분석, 데이터 시각화, 의사결정의 이전 단계에 필요한 업무입니다.
 
 

데이터 엔지니어링의 주요 개념

ETL와 ELT

데이터를 정리하고 저장하는 방식입니다.

• ETL (Extract, Transform, Load): 데이터를 추출(Extract) → 변환(Transform) → 적재(Load)
• ELT (Extract, Load, Transform): 데이터를 먼저 적재(Load)한 후 나중에 변환(Transform)

 

데이터 웨어하우스(Data Warehouse)

• 정형 데이터를 저장하고 분석하기 위한 시스템입니다. 
• 정형 데이터를 위한 구조화된 스토리지.
• SQL 기반 분석에 적합.

 

데이터 레이크(Data Lake)

• 정형 데이터와 비정형 데이터를 저장하고 분석하기 위한 시스템입니다.
• 정형/비정형 데이터를 모두를 위한 대규모 스토리지.
• 머신러닝, AI 모델 훈련에 적합.

 

데이터 배치 처리

• 데이터 처리 방식입니다.
• 일정 시간 가격으로 대량의 데이터를 한번에 처리.

 

스트리밍 처리

• 데이터 처리 방식입니다.
• 실시간으로 데이터를 지속적으로 처리.

 

데이터 파이프라인

• 데이터가 수집 -> 저장, 변환되는 흐름을 의미합니다.
• ex) 웹사이트 로그 데이터 -> Kafka -> Spark -> Snowflake
• 데이터 파이프라인 자동화를 위해 Apache Airflow, dbt 같은 도구가 사용됨.

데이터엔지니어링

데이터 엔지니어링은 데이터를 수집, 저장, 변환, 처리하는 과정을 다루는 분야로, 데이터 파이프라인을 설계하고 자동화하는 역할을 합니다.
머신러닝, 데이터 분석, 통계분석, 데이터 시각화, 의사결정의 이전 단계에 필요한 업무입니다.
 
 
 

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