데이터 엔지니어링이란 무엇인가요?

소셜 미디어 및 마케팅 메트릭부터 직원 성과 통계 및 트렌드 예측에 이르기까지, 기업은 운영에 대한 전체적인 관점을 정리하는 데 필요한 모든 데이터를 확보하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 방대한 양의 데이터를 가치 있는 전략적 성과로 전환합니다.

적절한 데이터 엔지니어링을 통해 임원, 개발자, 데이터 과학자, 비즈니스 인텔리전스(BI) 분석가 등 조직 전반의 이해관계자는 안정적이고 편리하며 안전한 방식으로 언제든지 필요한 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다.

조직은 그 어느 때보다 더 많은 데이터와 더 많은 데이터 유형에 액세스할 수 있습니다. 모든 데이터는 잠재적으로 중요한 비즈니스 의사 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 분석, 예측 또는 머신 러닝을 포함한 다운스트림 사용을 위한 데이터 관리를 담당합니다.

전문 컴퓨터 과학자인 데이터 엔지니어는 원시 데이터를 즉시 사용 가능한 데이터 세트로 분류하는 알고리즘, 데이터 파이프라인 및 워크플로를 만들고 배포하는 데 능숙합니다. 데이터 엔지니어링은 최신 데이터 플랫폼의 필수 구성 요소로, 기업이 데이터 소스나 형식에 관계없이 수신한 데이터를 분석하고 적용할 수 있게 해줍니다.

분산형 데이터 메시 관리 시스템에서도 데이터 엔지니어로 구성된 핵심 팀은 여전히 전체 인프라 상황을 책임집니다.

데이터 엔지니어는 매일 다양한 업무를 담당합니다. 다음은 데이터 엔지니어링의 몇 가지 주요 사용 사례입니다.

데이터 엔지니어는 대량의 원시 데이터를 동료에게 필요한 필수 데이터가 포함된 사용 가능한 핵심 데이터 세트로 변환하는 시스템을 구축합니다. 그렇지 않으면 최종 사용자가 기업의 운영 시스템에 분산된 데이터에 액세스하고 해석하기가 매우 어려울 수 있습니다.

핵심 데이터 세트는 특정 다운스트림 사용 사례에 맞게 조정되며 필요한 모든 데이터를 불필요한 정보 없이 사용 가능한 형식으로 전달하도록 설계되었습니다. 강력한 핵심 데이터 세트의 세 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.

제품형 데이터(DaaP) 데이터 관리 방식은 최종 사용자에게 액세스 가능하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 데 중점을 둡니다. 분석가, 과학자, 관리자 및 기타 비즈니스 리더는 데이터에 액세스하고 해석할 때 가능한 한 장애물을 적게 만나야 합니다.

좋은 데이터는 단순히 현재를 보여주는 스냅샷이 아니라 시간에 따른 변화를 전달하여 컨텍스트를 제공합니다. 강력한 핵심 데이터 세트는 과거 추세를 보여주고 보다 전략적인 의사 결정에 정보를 제공할 수 있는 관점을 제공합니다.

데이터 통합은 기업 전반의 데이터를 통합 데이터 세트로 통합하는 작업으로, 데이터 엔지니어링 역할의 주요 책임 중 하나입니다. 데이터 엔지니어는 최종 사용자가 업무에 필요한 대로 서로 다른 소스의 데이터를 결합할 수 있게 해줍니다.

데이터 엔지니어링은 원시 비정형 데이터를 데이터 품질과 안정성을 보존하는 통합 데이터 세트로 변환하는 데이터 파이프라인의 설계 및 생성을 관리합니다.

데이터 파이프라인은 잘 작동하는 데이터 인프라의 중추를 형성하며, 데이터 파이프라인이 제공하는 비즈니스의 데이터 아키텍처 요구 사항에 따라 정보를 얻습니다. 데이터 관측성은 데이터 엔지니어가 파이프라인을 모니터링하여 최종 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터를 받을 수 있도록 하는 방법입니다.

데이터 통합 파이프라인에는 다음과 같은 세 가지 주요 단계가 있습니다.

데이터 수집은 다양한 소스에서 단일 에코시스템으로 데이터를 이동하는 것입니다. 이러한 소스에는 데이터베이스, Amazon Web Services(AWS)와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, IoT 장치, 데이터 레이크 및 웨어하우스, 웹사이트 및 기타 고객 접점이 포함될 수 있습니다. 데이터 엔지니어는 API를 사용하여 이러한 많은 데이터 포인트를 파이프라인에 연결합니다.

각 데이터 소스는 정형이든 비정형이든, 데이터를 특정한 방식으로 저장하고 형식을 지정합니다. 정형 데이터는 효율적인 액세스를 위해 이미 형식이 지정되어 있지만, 비정형 데이터는 그렇지 않습니다. 데이터 수집을 통해 데이터는 체계화된 데이터 시스템으로 통합되어 더욱 세분화할 수 있습니다.

데이터 변환은 경영진이나 머신 러닝 엔지니어와 같은 최종 사용자를 위해 수집된 데이터를 준비합니다. 이는 오류를 찾아 수정하고, 중복 항목을 제거하고, 데이터 신뢰성을 높이기 위해 데이터를 정규화하는 위생 작업입니다. 그런 다음 데이터는 최종 사용자가 요구하는 형식으로 변환됩니다.

데이터가 수집되고 처리되면 최종 사용자에게 전달됩니다. 실시간 데이터 모델링 및 시각화, 머신 러닝 데이터 세트 및 자동화된 보고 시스템은 모두 일반적인 데이터 제공 방법의 예입니다.

데이터 엔지니어링, 데이터 과학 및 데이터 분석은 밀접하게 관련된 분야입니다. 그러나 각각은 대기업 내에서 고유한 역할을 수행하는 집중된 분야입니다. 이 세 가지 역할은 조직이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 함께 작동합니다.

• 데이터 과학자는 머신 러닝, 데이터 탐색 및 기타 학문 분야를 사용하여 미래의 결과를 예측합니다. 데이터 과학은 알고리즘과 통계 모델을 통해 정확한 예측을 내리는 데 중점을 둔 학제간 분야입니다. 데이터 엔지니어링과 마찬가지로 데이터 과학은 광범위한 프로그래밍 배경 지식이 필요한, 코드 사용이 많은 작업입니다.
  
  
• 데이터 분석가는 대규모 데이터 세트를 조사하여 추세를 파악하고 오늘날 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 인사이트를 추출합니다. 데이터 과학자는 고급 컴퓨팅 기술을 적용하여 데이터를 조작하는 반면, 데이터 분석가는 사전 정의된 데이터 세트를 사용하여 중요한 정보를 발견하고 의미 있는 결론을 도출합니다.

• 데이터 엔지니어는 데이터 통합을 자동화하고, 효율적인 데이터 스토리지 모델을 만들고, 파이프라인 관측 가능성을 통해 데이터 품질을 향상시키는 등 기업의 데이터 인프라를 구축 및 유지 관리하는 소프트웨어 엔지니어입니다. 데이터 과학자와 분석가는 데이터 엔지니어에게 의존하여 업무에 필요한 신뢰할 수 있는 고품질 데이터를 제공합니다.

데이터 엔지니어링 역할은 전문 기술 세트에 따라 정의됩니다. 데이터 엔지니어는 조직 전체에서 데이터의 흐름, 스토리지, 관리 및 품질을 최적화하기 위해 다양한 툴과 기술을 능숙하게 다룰 수 있어야 합니다.

파이프라인을 구축할 때, 데이터 엔지니어는 반복적인 작업을 수행하는 코드 줄인 스크립트를 사용하여 데이터 통합 프로세스를 자동화합니다. 조직의 필요에 따라 데이터 엔지니어는 ETL 또는 ELT의 두 가지 형식 중 하나로 파이프라인을 구성합니다.

ETL: 추출, 변환, 로드. ETL 파이프라인은 데이터베이스에서 데이터 검색 및 스토리지를 자동화합니다. 원시 데이터는 소스에서 추출되고 스크립트를 통해 표준화된 형식으로 변환된 다음 스토리지 대상에 로드됩니다. ETL은 가장 일반적으로 사용되는 데이터 통합 방법이며, 특히 여러 소스의 데이터를 통합 형식으로 결합할 때 더욱 그렇습니다.

ELT: 추출, 로드, 변환. ELT 파이프라인은 원시 데이터를 추출하여 중앙 리포지토리로 가져온 후 변환을 통해 표준화합니다. 수집된 데이터는 나중에 필요에 따라 용도별로 포맷할 수 있어 ELT 파이프라인보다 높은 수준의 유연성을 제공합니다.

데이터 엔지니어가 만드는 시스템은 한 위치에서 데이터를 수집하고 처리한 다음 파이프라인의 끝에 있는 다른 곳에 데이터를 저장하는 데이터 스토리지 솔루션으로 시작하고 끝나는 경우가 많습니다.

• 클라우드 컴퓨팅 서비스: 데이터 엔지니어링 분야에서 성공적인 커리어를 쌓으려면 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 대한 숙련도가 필수적입니다. Microsoft Azure Data Lake Storage, Amazon S3 및 기타 AWS 솔루션, Google Cloud 및 IBM Cloud는 모두 널리 사용되는 플랫폼입니다.
  
  
• 관계형 데이터베이스: 관계형 데이터베이스는 미리 정의된 관계 시스템에 따라 데이터를 구성합니다. 데이터는 행과 열로 정렬되어 데이터 포인트 간의 관계를 전달하는 테이블을 형성합니다. 이러한 구조를 통해 복잡한 쿼리도 효율적으로 수행할 수 있습니다. 분석가와 엔지니어는 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 사용하여 이러한 데이터베이스를 유지 관리합니다. 대부분의 RDBMS 솔루션은 SQL을 사용하여 쿼리를 처리하며, MySQL과 PostgreSQL을 두 가지 주요 오픈 소스 RDBMS 옵션으로 제공합니다.
  
  
• NoSQL 데이터베이스: SQL이 데이터베이스 관리를 위한 유일한 옵션은 아닙니다. NoSQL 데이터베이스를 사용하면 데이터 엔지니어가 전통적인 모델에 의존하지 않고도 데이터 스토리지 솔루션을 구축할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 사전 정의된 테이블에 데이터를 저장하지 않기 때문에 사용자가 사전 계획 없이도 보다 직관적으로 작업할 수 있습니다. NoSQL은 SQL 기반 관계형 데이터베이스와 비교할 때 더 쉬운 수평 확장성과 함께 더 많은 유연성을 제공합니다.
  
  
• 데이터 웨어하우스: 데이터 웨어하우스는 기업 전반의 데이터를 수집하고 표준화하여 신뢰할 수 있는 단일 소스를 구축합니다. 대부분의 데이터 웨어하우스는 데이터를 저장하는 최하위 계층, 빠른 쿼리를 가능하게 하는 중간 계층, 사용자 대면 최상위 계층의 3계층 구조로 구성됩니다. 기존 데이터 웨어하우징 모델은 정형 데이터만 지원하는 반면, 최신 솔루션은 비정형 데이터도 저장할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 실시간으로 데이터를 집계하고 빠른 쿼리를 지원함으로써 데이터 품질을 향상하고, 더 빠른 비즈니스 인사이트를 제공하며, 전략적 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 데이터 분석가는 단일 인터페이스를 통해 필요한 모든 데이터에 액세스하고 실시간 데이터 모델링과 시각화의 이점을 누릴 수 있습니다.
  
  
• 데이터 레이크: 데이터 웨어하우스는 구조를 강조하지만 데이터 레이크는 대량의 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 저장하는 자유형 데이터 관리 솔루션에 가깝습니다. 데이터 레이크는 미리 정의된 스키마가 필요하지 않기 때문에 데이터 웨어하우스보다 유연하게 사용할 수 있고 구축 비용도 더 저렴합니다. 여기에는 새로운 원시 데이터, 특히 머신 러닝 시스템 학습에 이상적인 비정형 빅데이터가 저장됩니다. 그러나 충분한 관리가 이루어지지 않으면 데이터 레이크는 쉽게 데이터 늪, 즉 탐색하기에 너무 복잡한 지저분한 데이터 더미가 될 수 있습니다. 많은 데이터 레이크는 Apache Spark 및 Kafka와 같은 실시간 데이터 처리 솔루션을 포함하여 Hadoop 제품 에코시스템을 기반으로 구축됩니다.
  
  
• 데이터 레이크하우스: 데이터 레이크하우스는 데이터 관리의 다음 단계입니다. 이는 웨어하우스 모델과 레이크 모델 모두의 약점을 완화합니다. 레이크하우스는 레이크의 비용 최적화와 웨어하우스의 구조 및 우수한 관리 기능을 결합하여 머신 러닝, 데이터 과학 및 BI 애플리케이션의 요구 사항을 충족합니다.

컴퓨터 과학 분야인 데이터 엔지니어링은 다양한 프로그래밍 언어에 대한 심도 있는 지식을 필요로 합니다. 데이터 엔지니어는 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 파이프라인을 구성합니다.

• SQL 또는 구조화된 쿼리 언어는 주요한 데이터베이스 생성 및 조작 프로그래밍 언어입니다. 이는 모든 관계형 데이터베이스의 기반을 형성하며 NoSQL 데이터베이스에서도 사용될 수 있습니다.

• Python 은 Luigi를 사용하여 복잡한 파이프라인을 구축하는 것부터 Apache Airflow를 사용하여 워크플로를 관리하는 것까지, 데이터 엔지니어링 프로세스의 여러 측면을 가속화하는 다양한 사전 구축된 모듈을 제공합니다. 많은 사용자 대상 소프트웨어 애플리케이션은 Python을 기반으로 사용합니다.

• Scala는 Apache Spark와 잘 작동하기 때문에 빅데이터와 함께 사용하기에 좋은 선택입니다. Python과 달리 Scala를 사용하면 개발자가 여러 동시성 프리미티브를 프로그래밍하고 여러 작업을 동시에 실행할 수 있습니다. 이러한 병렬 처리 기능으로 인해 Scala는 파이프라인 구축에 널리 사용됩니다.

• Java는 많은 데이터 엔지니어링 파이프라인의 백엔드에 널리 사용되고 있습니다. 조직에서 자체적인 사내 데이터 처리 솔루션을 구축하고자 할 때 Java가 프로그래밍 언어로 선택되는 경우가 많습니다. 또한 분석 중심의 웨어하우스 툴인 Apache Hive를 지원합니다.