빅데이터 시대, 주목받고 있는 데이터 엔지니어의 역할과 필요 역량 및 학습 로드맵

빅데이터 시대가 도래함에 따라 데이터의 중요성은 날로 커지고 있습니다. 많은 기업과 조직은 대량의 데이터를 효과적으로 활용하여 의사결정을 내리고, 경쟁력을 확보하고자 합니다. 이에 따라 데이터를 추출 및 분석하고, 다룰 수 있는 직군의 중요성도 함께 부각되고 있으며, 이 중에서도 데이터 엔지니어의 역할이 점차 중요해지고 있습니다. 데이터 엔지니어는 방대한 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 기반을 마련함으로써 조직의 데이터 활용도를 극대화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 오늘 포스팅에서는 빅데이터 시대에 특히 주목받고 있는 데이터 엔지니어의 역할과 필요 역량 및 학습 로드맵에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

목차
1. 데이터 직군의 종류
2. 빅데이터 시대, 특히 주목받고 있는 데이터 엔지니어는 어떤 일을 수행하나요?
   2-1. 데이터 엔지니어의 주요 역할
   2-2. ETL이란 무엇인가요?
3. 데이터 엔지니어가 되고 싶어요! 어떤 역량이 필요한가요?
4. 데이터 엔지니어 필요 역량, 학습 방법은?
5. 마무리

 

데이터 직군의 종류

데이터와 관련된 직군은 매우 다양합니다. 하지만 그 중에서도 크게 세 가지 주요 직군이 있는데요. 각각의 직군은 데이터의 생애주기에서 서로 다른 역할을 수행하게 됩니다.

• 데이터 분석가: 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고, 이를 바탕으로 보고서를 작성하는 등 비즈니스 의사결정에 필요한 정보들을 제공하는 역할
• 데이터 사이언티스트: 고급 분석 기법과 머신러닝 모델을 사용하여 데이터를 분석하고, 예측 모델을 구현하며, 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 역할
• 데이터 엔지니어: 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load) 하는 데 중점을 두고, 데이터 파이프라인을 설계하고 구축하여 데이터의 흐름을 최적화하는 역할

📌 데이터 분석가와 데이터 엔지니어 역할의 차이점이 궁금하시다면 아래 포스팅도 참고해 주세요!

데이터 분석가와 데이터 엔지니어의 역할과 차이점

 

빅데이터 시대, 특히 주목받고 있는 데이터 엔지니어는 어떤 일을 수행하나요?

데이터 엔지니어는 대량의 데이터를 추출, 가공, 적재하는데 업무의 중점을 두고 있으며, 데이터 파이프라인*을 설계하고 구축하여 조직이 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 이뿐만 아니라 데이터의 흐름을 최적화하고, 데이터베이스와 데이터 웨어하우스**를 구축하며, 데이터 품질 유지를 위한 운영 및 모니터링 업무를 수행합니다.

*데이터 파이프라인(Data Pipeline): 다양한 데이터 소스에서 수집된 원시 데이터를 분석이 용이한 형태로 변환해 데이터 웨어하우스로 저장하는 전처리 과정을 뜻하며, 보통 ETL을 포함하는 과정으로 진행됨

**데이터 웨어하우스(Data Warehouse): 사용자 의사결정에 도움을 주기 위해 다양한 시스템에서 데이터를 추출, 변환, 요약하여 능동적으로 사용자에게 제공할 수 있는 데이터베이스의 집합체

📌 데이터 엔지니어의 주요 역할에 대해 추가적으로 Chat GPT에 물어본 결과, 아래의 6가지 역할로 정리하여 답변을 해주었네요 :)

데이터 엔지니어의 주요 역할

• 데이터 파이프라인 설계 및 구축: 원시 데이터에서 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크로 데이터를 이동시키는 과정을 설계하고 개발합니다.
• 데이터베이스 관리: 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 등을 관리하며 데이터 저장소의 성능을 최적화합니다.
• ETL 프로세스: 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 ETL 프로세스를 자동화하여 데이터가 정확하게 전달되도록 합니다.
• 데이터 품질 관리: 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 보장하고, 데이터 품질을 개선하기 위한 전략을 수립합니다.
• 데이터 보안: 데이터 접근 권한을 관리하고, 데이터를 보호하기 위한 보안 정책을 수립합니다.
• 클라우드 컴퓨팅 활용: AWS, Azure, GCP 등의 클라우드 플랫폼을 활용해 확장 가능한 데이터 인프라를 구축합니다.

 

ETL이란 무엇인가요?

ETL은 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)를 뜻합니다. 아래 그림과 같이 다양한 소스에서 데이터를 추출하여 필요한 형식으로 변환한 후, 데이터 웨어하우스 또는 기타 통합 데이터 저장소에 적재하는 과정을 의미합니다.

이미지 출처: https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/architecture/data-guide/relational-data/etl

 

ETL은 여러 소스에서 데이터를 수집하고, 필요에 따라 필터링, 처리, 결합하여 데이터 웨어하우스에 저장함으로써 분석에 필요한 데이터 기반을 마련하는 것으로, 데이터 엔지니어는 다양한 ETL 도구를 사용해 데이터의 흐름을 관리하고, 자동화하여 데이터 품질을 유지합니다.

 

데이터 엔지니어가 되고 싶어요! 어떤 역량이 필요한가요?

우선 데이터 엔지니어가 기본적으로 갖춰야 할 역량은 ETL을 위한 과학적 배경 지식입니다. 또한 데이터 파이프라인을 설계하고 구축할 수 있는 프로그래밍 능력과 데이터베이스 및 클라우드 서비스 등에 대한 높은 이해도와 스킬이 필요한데요. 데이터 엔지니어에게 요구되는 필요 역량 7가지를 정리하여 아래에 소개해드릴게요.

• 프로그래밍 언어: Python, Java, Scala 등 데이터 처리에 적합한 프로그래밍 언어에 대한 숙련도가 필요합니다.
• SQL: 관계형 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 관리할 수 있는 능력이 필수적입니다.
• 데이터베이스 관리: MySQL, PostgreSQL, MongoDB와 같은 관계형 및 비관계형 데이터베이스에 대한 이해와 경험이 필요합니다.
• ETL 도구: Apache Airflow, Talend, Informatica 등의 ETL 도구를 다루는 능력이 중요합니다.
• 빅데이처 처리 시스템: Hadoop, Spark 등 대규모 데이터를 처리할 수 있는 분산 시스템에 대한 이해가 필요합니다.
• 클라우드 플랫폼: AWS, Azure, GCP 등 클라우드 환경에서 데이터 관련 서비스를 사용하는 능력이 필수적입니다.
• 데이터 웨어하우징: Amazon Redshift, Google BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스 솔루션에 대한 경험이 필요합니다.

이외에도 협업을 위한 커뮤니케이션 역량, 문제 분석 능력 및 문제 해결 역량 등의 소프트 스킬 역시 데이터 엔지니어에게 반드시 필요한 역량입니다.

 

데이터 엔지니어 필요 역량, 학습 방법은?

데이터 엔지니어가 되기 위해서는 다양한 학습 단계가 필요한데요. 기본적인 프로그래밍 언어와 데이터베이스 관리 능력을 갖춘 후, ETL 도구와 빅데이터 처리 시스템을 익히고, 클라우드 플랫폼에서의 데이터 처리 역량을 기르는 것이 중요합니다. 이와 함께 최신 기술 트렌드를 꾸준히 학습하고, 실무 경험을 쌓아가는 것도 잊지마세요!

이미지 출처: https://www.odinschool.com/blog/here-is-the-data-engineer-roadmap-you-should-be-looking-at-in-2024

 

추가적으로 국내 기업의 데이터 엔지니어 채용 공고를 살펴보며 학습해야 하는 역량에 대해 자세히 알아볼게요. 제가 가지고 온 채용공고는 국내 게임 회사인 넥슨코리아의 데이터 엔지니어 신입 공고인데요. 넥슨코리아 데이터 엔지니어 신입 자격 요건은 아래와 같아요.

넥슨코리아 데이터 엔지니어(신입) 자격 요건

Phython, Scala 등 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙 하신 분
SQL 등 쿼리 스킬 및 튜닝 능력이 있으신 분
Snowflake, AWS, GCP, Azure, Databricks 등 클라우드 환경 기반의 업무 경험이 있으신 분
Spark, Airflow, Jupyter를 활용한 대용량 데이터 ETL 경험이 있으신 분
DB 성능 관리, 모니터링 업무 경험을 보유하신 분

신입 채용 공고이지만 꽤 많은 스킬을 요구하고 있어 장기간의 학습 로드맵을 잘 설정하여, 데이터 엔지니어로 취업에 필요한 역량들을 키워나가는 것이 중요할 것 같아요. 이러한 부분을 혼자 학습하는 것도 좋지만 현업 전문가에게 멘토링 받으며 학습하는 것도 아주 좋은 방법! 9월 3일까지 모집 중인 프로그래머스 데브코스: 데이터 엔지니어링을 통해 데이터 엔지니어 취업에 필요한 역량들을 보다 효과적으로 키울 수 있어요 🙂

넥슨코리아 데이터 엔지니어 신입 자격 요건 및 프로그래머스 데이터 엔지니어링 데브코스 커리큘럼 비교

 

마무리

데이터 엔지니어는 오늘날 데이터 중심 사회에서 빼놓을 수 없는 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 기반을 마련함으로써 조직의 성공에 기여하는 데이터 엔지니어는 앞으로도 수요가 꾸준히 증가할 전망입니다. 프로그래머스와 함께 실무에 꼭 필요한 기술을 습득하고 다양한 프로젝트를 경험하며 데이터 엔지니어로의 커리어 플랜을 세워나가는 것은 어떨까요?

 

프로그래머스 데이터 엔지니어링 데브코스 👩‍💻
12,000개의 데이터 엔지니어 채용 공고를 완벽 분석하여, 이를 기반으로 기업이 원하는 데이터 엔지니어링 스킬만 쏙쏙 골라 담은 프로그래머스의 데이터 전문가 과정. 국내 및 실리콘밸리 전현직 전문가로 구성된 강사진에게 멘토링 받으며, 데이터 전문가로 성장해보세요!