데이터 엔지니어링 30일 가이드: 1일차

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 데이터 엔지니어, 분석가, 개발자
• 중급~고급 수준 (ETL, 클라우드 플랫폼, 대규모 데이터 처리 기술 필요)

핵심 요약

• 데이터 엔지니어링의 역할은 원시 데이터를 분석/머신러닝에 사용 가능한 형태로 전환하는 것
• 확장 가능한 파이프라인 구축, 데이터 저장소 설계, 보안/관리가 주요 업무
• 핵심 도구: Apache Spark, Hadoop, dbt, Airflow, SQL, Python

섹션별 세부 요약

1. 데이터 엔지니어링의 정의

• 데이터 수집, 저장, 처리, 전달을 효율적으로 수행하는 분야
• 대규모 데이터(테라바이트 ~ 페타바이트) 처리 및 데이터 정확성/일관성 보장
• 데이터 엔지니어링 없이 → 데이터 불신뢰, 분석가 시간 낭비, 의사결정 어려움

2. 데이터 엔지니어의 일일 업무

• 확장 가능한 파이프라인 구축: API, IoT, 서버 로그 등 다양한 소스 통합
• 데이터 정제: 오류 수정, 포맷 표준화, 데이터 풍부화
• 보안/규제 준수: 접근 제어, 개인정보 보호법 준수

3. 데이터 파이프라인 구성 요소

• 데이터 소스: POS 데이터베이스, 센서, 제3자 데이터
• 인gestion: Apache NiFi, Kafka, 커스텀 스크립트
• 저장소:

- 관계형 DB: PostgreSQL, MySQL

- NoSQL: MongoDB, Cassandra

- 데이터 웨어하우스: Snowflake, BigQuery

- 데이터 레이크: AWS S3, Hadoop HDFS

4. 처리 및 실행 도구

• 배치 처리: Spark, Hadoop
• 스트리밍 처리: Kafka Streams, Flink
• 워크플로우 스케줄링: Apache Airflow, Luigi
• 모니터링: 로그, 대시보드, 자동 알림

5. 예시 시나리오: 매일 판매 대시보드 구축

• 추출: 매장 POS 데이터베이스에서 데이터 수집
• 변환: 누락값 수정, 통화 변환, 제품 정보 조인
• 로드: Snowflake 데이터 웨어하우스에 저장
• 사용: Tableau, Power BI로 대시보드 생성

결론

• 자동화는 매일 데이터 처리를 효율화
• SQL, Python, ETL 파이프라인 기초부터 마스터해야 함
• 데이터 엔지니어링은 분석 및 AI의 기반이자 핵심으로, 기술적 설계와 비즈니스 이해가 결합된 역할