데이터 엔지니어: 복잡한 데이터 파이프라인 설계부터 실무 적용까지

핵심 기술: 데이터 엔지니어는 데이터를 활용하는 모든 사용자를 위해 데이터를 저장, 가공, 처리하는 파이프라인과 인프라를 구축하는 역할을 하며, 데이터의 안정적이고 효율적인 활용을 지원합니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 파이프라인: 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 ETL 과정을 설계하고 운영합니다.
* 처리 방식: 배치 처리와 실시간 스트리밍 처리 방식을 목적에 맞게 선택하고 구현합니다.
* 데이터 마트: 분석가가 복잡한 조인 없이 데이터를 쉽게 조회할 수 있도록 전처리된 데이터를 저장하는 데이터 마트를 구축합니다.
* 데이터 프로덕트: A/B 테스트 플랫폼, 사내 분석 플랫폼, 로그 수집 시스템, 머신러닝/딥러닝 파이프라인 등 다양한 데이터 기반 프로덕트를 개발합니다.
* 필수 역량: Python, Java, Scala 등 프로그래밍 언어, Shell 스크립트, Docker와 같은 컨테이너 기술을 활용합니다.
* 주요 도구: Apache Spark (대용량 분산 처리), Kafka (실시간 데이터 스트리밍), Airflow (워크플로우 자동화) 등 빅데이터 및 스트리밍 처리 도구를 사용합니다.
* 데이터베이스 및 아키텍처: SQL 활용 능력 외에 데이터베이스 구조 설계 (정규화, 파티셔닝) 및 분산 시스템에 대한 이해를 바탕으로 인프라 아키텍처를 설계합니다.
* 클라우드 플랫폼: AWS, GCP, Azure 등 클라우드 환경에서의 BigQuery, Redshift, Kinesis, Glue와 같은 서비스 활용 능력이 요구됩니다.

개발 임팩트: 데이터 엔지니어링 역량을 통해 데이터 활용의 효율성과 정확성을 높여 비즈니스 의사결정을 지원하고, 조직 내 데이터 기반 문화 확산에 기여할 수 있습니다. 복잡한 데이터 문제를 해결하고 최적의 기술 스택을 선택하는 능력이 중요합니다.

학습 방법: 실제 문제를 정의하고 이를 해결하기 위한 아키텍처 설계 및 도구 선택 과정을 구체적으로 정리하는 학습 방식이 효과적이며, 기술 블로그 등을 통해 실제 사례를 학습하고 내면화하는 것이 중요합니다.