빅 데이터 엔지니어는 데이터를 '쉽게' 활용할 수 있는 환경을 조성하는 전문가입니다. 이들의 주 업무는 데이터가 발생하는 시점부터 분석이 가능하도록 정제하는 것으로, 데이터를 수집(Extract), 가공(Transform), 적재(Load)하는 ETL 파이프라인을 설계하고 구축하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 데이터 분석가나 데이터 사이언티스트가 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 마련합니다.
ETL 파이프라인의 중요성
- Extract (수집)
- 데이터를 추출하는 과정으로, 다양한 형태(Excel, CSV, JSON 등)의 데이터를 웹이나 앱의 로그로부터 수집합니다.
- Transform (변환)
- 수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환합니다. 예를 들어, JSON, CSV 등 다양한 형태의 데이터를 SQL과 같은 형태로 변환하는 과정입니다.
- Load (적재)
- 변환된 데이터를 데이터 레이크(Data Lake)나 웨어하우스(Warehouse)에 저장하는 과정입니다.
빅 데이터 엔지니어의 필수 역량
- 컴퓨터 과학 지식
- ETL의 핵심 업무는 대부분 서버 즉, 백엔드에서 이루어지므로, 백엔드 엔지니어와 유사한 컴퓨터 과학 지식이 요구됩니다.
- 프로그래밍 능력
- SQL과 함께 Python, Java 등 한 가지 이상의 프로그래밍 언어 숙련도가 필요합니다.
- 데이터베이스에 대한 깊은 이해
- 매일 쌓이는 대량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 지식이 필요합니다.
- 커뮤니케이션 능력
- 데이터 엔지니어는 다양한 직군과의 소통이 필요하기 때문에 원활한 커뮤니케이션 능력이 중요합니다.
- 클라우드 서비스 경험
- AWS, GCP, Azure 등 클라우드 서비스에 대한 경험이 요구됩니다.
빅 데이터 엔지니어의 다양한 역할
- 소프트웨어 개발자
- 대량의 데이터와 모델을 거의 실시간으로 처리할 수 있는 소프트웨어 개발 능력이 요구됩니다.
- 거버넌스 검증자
- 명확한 데이터 웨어하우스 관리 및 운영을 담당합니다.
- '우수 센터' 전문가
- 다른 팀이 데이터 웨어하우스를 효율적으로 사용할 수 있도록 교육 프로그램을 이끌 수 있습니다.
- 사서
- 메타데이터를 분류하고 웨어하우스에서 데이터를 정리하거나 추출하는 방법을 정의합니다.
- 비즈니스 애널리스트
- 비즈니스 인텔리전스 작업을 포함하며, 데이터와 비즈니스 부서 간의 교량 역할을 합니다.
- 성능 튜너
- 데이터 인프라의 성능 최적화에 집중합니다.
- 데이터 통합자
- 다양한 SaaS 플랫폼과 회사의 데이터 웨어하우스를 통합합니다.
- 서비스 공급자
- 데이터 수집, 메트릭 계산 등을 자동화하는 서비스와 도구를 제공합니다.
빅 데이터 엔지니어는 데이터의 가치를 최대화하고, 비즈니스 결정에 중요한 역할을 하는 전문가입니다. 이러한 전문성을 바탕으로 빅 데이터의 시대에 빅 데이터 엔지니어의 수요는 지속적으로 증가할 것입니다.